BUG类算法研究分析

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原文链接：机器人图规划算法研究现状简述（包含原文PDF百度云下载链接）

第二类算法为BUG算法，是基于几何地图规划的算法，如图 2.5所示，其核心思路是当机器人遇到障碍物时，就沿着障碍物边界运动，没有遇到障碍物时候，就沿着起点到终点的连线方向上运动。

基于上述思路，诸多学者进行了研究升级。Lumelsky、Kamon、Taylor和Xu等人提出的BUG类型算法在特征地图中能够（近似）沿障碍物轮廓运动到目标点。BUG2[22]相较于BUG1[23]缩短路径长度，而Tangent BUG[24]通过传感器提前避障，使路径更平滑。I-BUG结合信标信号的强弱，降低里程累积误差，如图 2.6所示，Random BUG[25]中应用了随机树，可选择最佳局部目标点以优化路径。BUG类算法极依赖于全局定位，但其简单高效等特点可被应用于微型机器人自主导航。

精彩的理论论证过程见原文链接（含全文下载链接）

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