En raison de l'absence de support de cartes haute précision, la navigation robotique dans des environnements inconnus est un défi. La construction de cartes en temps réel demande d'importantes ressources informatiques, cependant les données des capteurs fournissent suffisamment d'informations environnementales pour la navigation robotique. Cet article propose une méthode interprétable de navigation sans carte utilisant uniquement un LiDAR 2D, réalisant la navigation en simulant la stratégie humaine pour échapper aux impasses. Les solutions traditionnelles reposant sur la planification globale, les méthodes visuelles ou l'apprentissage nécessitent beaucoup de données et de support matériel. Comparativement, la méthode proposée est légère, robuste et ne nécessite pas de carte préalable. Elle supprime efficacement les oscillations et possède la capacité de sortir de façon autonome des pièges d'optimal local. Les expériences menées sur des environnements et trajectoires variés (incluant des études d'ablation et des comparaisons avec des cadres existants) montrent que cette méthode atteint des performances proches de la navigation cartographique sans cartes — par rapport à l'algorithme classique sans carte Bug2, la longueur moyenne du trajet est réduite de 50,51%, tandis qu'en comparaison avec les solutions de navigation basées sur la carte, la longueur moyenne du trajet n'augmente que de 17,57%.

Algorithme d'histogramme du champ vectoriel; clustering spatial à bruit basé sur la densité (DBSCAN); élimination des oscillations; prédiction de point final temporaire