当我们为避免碰撞进行路径规划时，我们可以实现开环或闭环。开环方法是使用固有的简化模型，例如自行车模型，并通过设计控制器(MPC或其他)以最佳输入向前传播系统。然而，随着时间的推移，由于建模误差，简化模型的状态肯定会与真实模型不同，因此我们需要用真实系统状态(通过测量或估计获得)重新初始化路径规划器的状态。这样，我们就有了闭环规划。问题是，这种重新初始化的频率是多少？较高的重新初始化频率使规划更加准确，但同时，它可能会导致较低级别控制器的锯齿形缝合形状参考。
这个问题的答案非常依赖于系统。你说的开环系统是不可实现的，这是正确的。计划/控制通常分两个阶段进行。
1) 轨迹生成：这通常是预测性的或开环的(MPC中的p)。根据较低级别控制的能力，这不需要过于频繁地进行。例如，如果轨迹执行偏离了您的计划，超出了某个阈值(或超出了稳定性保证)，那么您将不得不重新计划。
2) 轨迹跟踪/执行：给定标称轨迹(包括标称开环控制)，较低级别的控制器尝试尽可能密切地跟踪。这将包括诸如LQR或类似的稳定控制器。
理解什么是重新规划的"太快"的关键是你的系统随着时间的推移漂移了多少，以及你想要产生什么样的安全保证。例如，如果你在开环计划中允许障碍物周围有5厘米的缓冲区，那么当机器人偏离轨迹(例如R3)小于5厘米的阈值时，是重新计划的合适时间。如果你在那之后重新计划，你就不能保证你的机器人不会与环境中的静态障碍物相撞。
显然，这是由你的模型的准确性以及你的低级别控制在遵循该轨迹方面做得有多好所驱动的。理想情况下，如果你的模型相当准确，并且你的低级别控制非常好，那么就不需要重新规划(假设是静态环境)。