Debido a la falta de soporte de mapas de alta precisión, la navegación robótica en entornos desconocidos es un desafío. La construcción de mapas en tiempo real requiere muchos recursos computacionales; sin embargo, los datos del sensor proporcionan suficiente información ambiental para la navegación del robot. Este artículo propone un método interpretable de navegación sin mapa que utiliza únicamente un LiDAR 2D, logrando la navegación al simular la estrategia humana para escapar de callejones sin salida. Las soluciones tradicionales que dependen de la planificación global de rutas, métodos visuales o de aprendizaje requieren muchos datos y soporte de hardware. En comparación, el método propuesto es ligero, robusto y no requiere un mapa previo. Este método suprime eficazmente las oscilaciones y tiene la capacidad de salir autónomamente de trampas de óptimos locales. Los experimentos realizados en ambientes y rutas diversas (incluyendo estudios de ablación y comparaciones con marcos existentes) muestran que este método logra un rendimiento cercano a la navegación con mapa en condiciones sin mapa: en comparación con el algoritmo clásico sin mapa Bug2, la longitud promedio de la ruta se reduce en un 50.51%, mientras que en comparación con soluciones de navegación basadas en mapa, la longitud promedio de la ruta solo aumenta un 17.57%.

Algoritmo de histograma de campo vectorial; agrupamiento espacial ruidoso basado en densidad (DBSCAN); eliminación de oscilaciones; predicción de punto final temporal