路径规划-bug算法

Bug 算法路径规划:原理、推导与实现 定义参考直线LL为从起点sxsy(s_x,s_y)sx​sy​到目标点gxgy(g_x, g_y)gx​gy​Lygy−sygx−sxx−sxsyLygx​−sx​gy​−sy​​x−sx​sy​这条参考直线为机器人在绕障碍物时提供了一个方向参考。例如,当机器人在绕障碍物时,它可以通过比较自己与参考直线的位置关系,来判断是否应该离开障碍物继续朝着目标点前进。 阅读详情

Bug1算法

如图2.1所示,起始点和目标点分别为qstart 和qgoal. 初始时刻 i = 0,令qL0 = qstart ,并称连接qLi 和 qgoal的线段为m-line. 没有遇到障碍时,机器人沿着m-line朝目标qgoal直线移动. 如果遇到障碍,则称点qH1为第一次遇到障碍时的撞击点(hit point). 接着,机器人环绕障碍物移动直至返回 qH1点。然后判断出障碍物周边上离目标最近的点,并移到这个点上,该点称为离开点(leave point),由 qL1表示。从qL1开始机器人再次沿直线驶向目标,如果这条线与当前障碍物相交,则不存在到达目标的路径(如图2.2所示)。 Bug1算法的效率很低,但可以保证机器人能到达任何可达的目标。
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Bug2算法

机器人先跟踪障碍物的轮廓,与Bug1不同的是,当它能直接移动到目标点时,就立即离开。如图2.3所示,Bug2算法中的m-line连接qstart和qgoal,为一条固定不变的直线。遇到障碍物时机器人会进入轮廓跟踪模式,当其到达m-line上一个接近目标点的位置后(而非初次遇到障碍物的撞击点),继续沿m-line驶向目标。如果机器人再次在m-line遇到上之前的撞击点,则到达目标的路径不存在(如图2.3中第二种情况所示)。
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Bug0 vs Bug1 vs Bug2:三种路径规划算法对比与选型指南 本文深入对比了Bug0、Bug1和Bug2三种经典路径规划算法的核心原理、性能差异与适用场景。Bug0计算开销极低但易陷入局部陷阱;Bug1路径确定但耗时较长;Bug2则在路径效率与计算负担间取得平衡。文章提供了清晰的选型决策树与工程实践建议,帮助开发者在资源受限或环境未知的机器人及自主系统中做出合适选择。 阅读详情

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