高精度地図のサポートが不足しているため、未知環境におけるロボットナビゲーションは非常に困難です。リアルタイムでの地図作成は大量の計算資源を消費しますが、センサーのデータはロボットナビゲーションに十分な環境情報を提供します。本稿では、2次元レーザーレーダー（LiDAR）のみを使用する解釈可能な無地図ナビゲーション手法を提案し、人間が行き止まりから脱出する戦略を模倣してナビゲーションを実現します。グローバル経路計画や視覚手法、学習手法に依存する従来の手法は大量のデータとハードウェアのサポートを必要としますが、本稿の提案手法は軽量で堅牢かつ事前の地図を必要としません。本手法は振動現象を効果的に抑制し、局所最適の罠から自主的に脱出する能力を備えています。多様な環境および経路での実験（アブレーション研究および既存フレームワークとの比較を含む）により、本手法は無地図条件下でほぼ地図ありのナビゲーション性能を実現したことが示されました。古典的な無地図アルゴリズムBug2と比較して平均経路長は50.51％短縮され、地図に基づくナビゲーション手法と比較しても平均経路長はわずか17.57％増加しました。

ベクトル場ヒストグラムアルゴリズム;密度に基づく雑音付きアプリケーション空間クラスタリング（DBSCAN）;振動除去;暫定終点予測