非360°机器人避障导航：改进Bug算法与虚拟触角应用

本文主要探讨了一种针对非360°探测机器人的避障导航算法，它是在自主引导车辆或自主移动机器人领域的创新性解决方案。传统的Bug算法，如DistBug和VisBug，假设机器人在二维空间中作为一个点，具备360°的障碍感知能力，能够紧贴障碍物边缘绕行。然而，对于现实中的许多机器人，特别是那些只有有限角度传感器范围的设备，这些算法并不适用。 本文的贡献在于提出了一种改进的Bug算法，解决了非360°传感器范围机器人的导航问题。首先，通过结合DistBug和VisBug，算法设计了一种确定较短路径上的“相遇点”和“脱离点”的方法，这有助于机器人更有效地规划路径。其次，作者引入了圆滑自然路径的概念，利用分段直线和速度控制技术，使得机器人在绕过障碍物时路径更为流畅，避免了突然转向可能带来的不稳定性。 另外，文中提出了“虚拟触角”的概念，这是对机器人如何利用传感器数据的一种创新理解。通过模拟多个虚拟触角，机器人能够根据传感器数据做出更为准确和全面的决策，提高了避障和导航的准确性。算法的实现不仅理论性强，还通过实际应用进行了验证，选择了Pioneer3-AT室内机器人作为测试对象。 实验结果显示，改进后的Bug算法能够使机器人在未知环境中成功地避开障碍，达到预设的目标点，实现了无碰撞的导航。这对于提高机器人的实用性，尤其是在复杂环境下的自主导航能力具有重要意义。整个研究覆盖了避障策略、路径规划、传感器融合以及机器人控制等多个核心领域，对推进非360°机器人导航技术的发展具有积极的推动作用。