在ROS中，常用（yòng）的局部路徑規劃算法包括：
動態窗口法（DWA）
原理：在速度空間（v,w）中采樣多組速度，模擬這些速度在一定時間內的運動軌跡，通過評價函數對軌跡進行評價，選取最優軌跡對應的速度驅動機器人運動。
優點：計算簡單，適用於差分和全向車模。
缺點：前瞻性不足，動態效果差，不適用於阿克曼模型車模。
時間彈（dàn）性帶（dài）（TEB）
原理：連接起始、目標點，讓路徑可以變形，變形條件是將所有約束當做橡皮筋（jīn）的（de）外力。通過圖優（yōu）化求解多目標優化問題。
優點（diǎn）：前（qián）瞻性好，適用於（yú）各種車模，對動態障礙有較好（hǎo）的避障效果（guǒ）。
缺點：計算（suàn）複雜，速度和角速度波動（dòng）大，控製不穩定。
模型預測控製（MPC）
原理（lǐ）：在每一個采樣時刻，根據當前的測量信息（xī），在線求解一個有限時間開環優化問題，並將得到的控製序列的第（dì）一個元素用（yòng）於被控對象。
優點：可以考慮空間狀態變量的各種約束，適用於多輸入多輸出的複雜控製係統，能使車輛的（de）控製更加平穩、更接近於期望軌跡（jì）。
缺（quē）點：計算（suàn）複雜度較高。
Trajectory Rollout
原理：采樣機器人當前的狀態，針對每個采樣的（de）速度（dù），計算機器人以（yǐ）該速（sù）度行駛一段時間後（hòu）的狀態，得出一條行駛的（de）路線，利用評（píng）價標準為多條路（lù）線打分，選擇最優路徑。
優點：能在一定程度上（shàng）實現（xiàn）避障和路徑規劃。
缺點：與DWA相比（bǐ），效率較低，內存占用（yòng）較多。
