3。1。1 从传统控制系统到模糊控制系统 8

3。1。2 模糊控制系统的结构 9

3。2   Mamdani 型模糊控制器的设计 10

3。2。1   Mamdani 型模糊控制器的基本组成 10

3。2。2 量化因子和比例因子 11

3。2。3 模糊化和清晰化 13

3。3  模糊控制规则 16

3。3。1 语言型模糊规则 16

3。3。2 表格型模糊规则 17

3。3。3 公式型模糊规则 17

3。4  本章小结 18

第四章 模糊算法路径规划的设计 19

4。1  模糊避障算法的设计 19

4。1。1 输入输出模糊语言及建立隶属函数 19

4。1。2 路径规划模糊控制规则的建立 21

4。2  避障控制策略的规划 22

4。2。1 移动机器人探索前进过程 22

4。2。2   解决死锁问题的方法 23

4。3  本章小结 24

第五章 模糊控制路径规划仿真 25

5。1  仿真平台构建 25

5。2  仿真实验结果 29

5。3  本章小结 30

结 论 31

致 谢 32

参考文献 33

第一章 绪论

1。1 引言

路径规划是移动机器人领域内引起广泛关注的课题之一，它的难点是避障问 题。目前，实现避障的方法有模糊逻辑法、栅格法以及人工势场法等[1]。本文研 究基于超声波传感器的移动机器人控制技术，利用模糊控制技术来模拟驾驶人行 为思想的研究方法，将模糊控制基于生理学的“感知---动作---行为”和自身拥有的 鲁棒性相结合起来[2]，弥补了传统算法的各种缺点，对解决陌生环境下的规划问 题，体现出了其有效性。

模糊逻辑法会有部分对称无法确定现象，在移动机器人遇到特殊的障碍物 时，此时这种现象会让机器人进入死锁状态，当中最为常见的是 U 型障碍物。 过去解决死锁问题一般是首先判断机器人是否处在死锁当中，然后在采取方法解 决死锁，如沿障碍物边缘行走策略、虚拟目标点策略等。这种算法路径规划效果 不太理想，原因是当出现死锁现象时机器人已经走入了危险区域。本文创设的算 法没有使用以上所说的解决死锁方法，采用特殊机制防止死锁问题，因而让路径 更佳。

1。2 课题研究背景和意义

移动机器人是一综合型系统，将多种功能集于一体。对移动机器人的探讨， 已经提出了很多具有挑战性的工程技术课题与理论，正逐渐吸引工程技术人员以 及专家学者的注意，更是由于它在农业、工业、医疗以及军事方面具有更大的应 用前景，所以对它的研究探讨在世界各国受到广泛的关注[3]。但是，绝大多数机 器人都是被固定于某个位置或者是在某个很小范围之内为我们人类工作，欠缺灵 活性与机动性。所以，机器人路径规划技术的研究创新，不但可以节约劳动力资 源，降低生产成本、节省其作业时间而且还能够延长机器人的使用寿命，使机器 人更好的应用于各行业中[4]。