机器人路径规划：基于Bug算法的机器人路径规划（提供Python代码）

一、Bug算法简介

Bug 算法是一种基于追踪障碍物的路径规划算法，它模拟了一种昆虫寻找巢穴的行为，因此得名Bug算法。Bug算法的基本思路是：当机器人遇到障碍物时，他会沿着障碍物的边缘行走，直到到达目标点。该算法可以分为两个主要步骤：表示空间中的点和算法实现。

在Bug算法中，空间被表示为二维网格，其中每个单元格可以是空的，包含障碍物或表示起点和终点。每个单元格可以表示一个网格点，该点的坐标可以用（x，y）表示。通过搜索算法，机器人可以在此网格中寻找路径，并移动到相应的点。Bug算法可以分为两个主要阶段：接近目标（Approach Phase）和沿障碍物行走(Follow Boundary Phase)。

（1）接近目标

在接近阶段，机器人按直线行驶到目标点，如果遇到障碍物，则计算机器人到目标点的距离，然后自动开始沿着障碍物行走，直到到达目标点或绕过障碍物。

（2）沿障碍物行走

在Bug算法中，移动机器人沿连接目标点和起点的最短直线前进，在遇到障碍物时采用边缘跟踪的方法绕过障碍物，然后再次沿直线前进。 Bug算法在移动机器人未知环境导航中是经典通用的算法。需求的存储容量小。如果在机器人起点和目标终点间存在可行路径的话，那么这种纯粹的应激式算法肯定会完成路径规划，保证算法的全局收敛。 Bug算法在寻找两点间可行路径上并不能保证最优。标准的算法是在起点和终点的直线方向上产生，遇到障碍物时沿相同的方向绕行。这种算法能保证寻找到一条安全路径，但并不保证能迅速到达目标终点，如下图所示：

Bug算法由两种模式来共同保证全局收敛：趋向目标模式（Moving toward the Goal）和边线沿走模式（Boundary Following）。开始时移动机器人执行“趋向目标”模式，遇到障碍物时转向 “边线沿走”模式。

（3）Bug1算法

在Bug1算法中，机器人被假定为搭载接触传感器并能获取精确位置，且能测量两点之间的距离：

（4）Bug2算法

在Bug2算法中，机器人遇到障碍物后，机器人沿障碍物边界运动，直到找到起始点连接的直线上比初始接触障碍物点距目标更近的点。若机器人再次遇到原来的出发点，则没有通往目标的路径。

参考文献：

[1]康亮,赵春霞,郭剑辉.未知环境下基于三次螺线Bug算法的移动机器人路径规划[J].工程图学学报, 2010(1):9.DOI:10.3969/j.issn.1003-0158.2010.01.006.

[2]赵文瑜.基于Bug算法的移动机器人路径规划研究[J].无线互联科技, 2020, 17(6):2.DOI:CNKI:SUN:WXHK.0.2020-06-050.

二、部分代码

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

show_animation = True


class BugPlanner:
    def __init__(self, start_x, start_y, goal_x, goal_y, obs_x, obs_y):
        self.goal_x = goal_x
        self.goal_y = goal_y
        self.obs_x = obs_x
        self.obs_y = obs_y
        self.r_x = [start_x]
        self.r_y = [start_y]
        self.out_x = []
        self.out_y = []
        for o_x, o_y in zip(obs_x, obs_y):
            for add_x, add_y in zip([1, 0, -1, -1, -1, 0, 1, 1],
                                    [1, 1, 1, 0, -1, -1, -1, 0]):
                cand_x, cand_y = o_x+add_x, o_y+add_y
                valid_point = True
                for _x, _y in zip(obs_x, obs_y):
                    if cand_x == _x and cand_y == _y:
                        valid_point = False
                        break
                if valid_point:
                    self.out_x.append(cand_x), self.out_y.append(cand_y)

    def mov_normal(self):
        return self.r_x[-1] + np.sign(self.goal_x - self.r_x[-1]), \
               self.r_y[-1] + np.sign(self.goal_y - self.r_y[-1])