【正文】 模糊控制系統(tǒng)的組成 ...........................................................................................................8 模糊化 ................................................................................................................................9 知識(shí)庫(kù) ..............................................................................................................................10 模糊推理 ..........................................................................................................................10 清晰化 .............................................................................................................................. 11 移動(dòng)機(jī)器人模糊系統(tǒng)的設(shè)計(jì) .............................................................................................12 建立輸入輸出量的模糊語(yǔ)言及其隸屬度函數(shù) ..............................................................12 建立模糊控制規(guī)則 ..........................................................................................................13 進(jìn)行模糊推理與解 模糊 ..................................................................................................14 本章小結(jié) .............................................................................................................................16 4 模糊邏輯避障控制算法仿真與驗(yàn)證 ....................................................................................17 構(gòu)建仿真平臺(tái) .....................................................................................................................17 構(gòu)建模糊推理系統(tǒng)編譯器 ..............................................................................................17 構(gòu)建隸屬函數(shù) 編譯器 ......................................................................................................18 構(gòu)建規(guī)則編譯器 ..............................................................................................................18 仿真結(jié)果 .............................................................................................................................19 機(jī)器人仿真 ......................................................................................................................19 模糊算法仿真 ..................................................................................................................20 模糊避障系統(tǒng)仿真 ..........................................................................................................20 仿真結(jié)果 ..........................................................................................................................21 本章小結(jié) .............................................................................................................................21 結(jié)論 .............................................................................................................................................22 參考文獻(xiàn) .....................................................................................................................................23 附錄 .............................................................................................................................................24 致謝 .............................................................................................................................................25 1 1 緒論 選題的研究背景 隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，移動(dòng)機(jī)器人已經(jīng)在不斷地滲入到各行業(yè)中，不斷為人們的生活提供更好的便利，提高人們的生活質(zhì)量。從 20 世紀(jì)七八十年代開(kāi)始，日本汽配車(chē)間配有十幾臺(tái)電焊移動(dòng)機(jī)器人完成電焊作業(yè)；美國(guó)從學(xué)術(shù)角度單純的研究戶外移動(dòng)機(jī)器人、研制采用人工智能學(xué)的移動(dòng)機(jī)器人能夠自主進(jìn)行感知，環(huán)境建模，行為規(guī)劃以及執(zhí)行任務(wù)； 20xx 年美國(guó) Actic Media 機(jī)器人公司開(kāi)發(fā)出先鋒系列第 3 代機(jī)器人 Pioneer3AT,裝配先進(jìn)的激光導(dǎo)航、超生定位、立體攝像測(cè)距及羅盤(pán)定位、通過(guò)以太網(wǎng)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)控制。 1972 年，美國(guó)斯坦福國(guó)際研究所研制了一臺(tái)采用人工智能學(xué)的移動(dòng)機(jī)器人，命名為shakey。 Shakey 能夠做到自主感知，環(huán)境建模，行為規(guī)劃及執(zhí)行任務(wù)，能夠?qū)ふ夷繕?biāo)或者將物體推動(dòng)至指定位置。它由兩臺(tái)互不相同的計(jì)算機(jī)通過(guò)無(wú)線通訊系統(tǒng)來(lái)進(jìn)行控制，由于當(dāng)時(shí)這兩臺(tái)計(jì)算機(jī)的體積較大，且計(jì)算遲緩，所以導(dǎo)致 Shakey 常經(jīng)過(guò)很長(zhǎng)的時(shí)間去計(jì)算并且分析周邊環(huán)境再做擬定行動(dòng)的路線。 進(jìn)入 90 年代后，涌現(xiàn)出很多智能機(jī)器人，如 CMU 的 Navlab 系列移動(dòng)機(jī)器人系統(tǒng)；德國(guó) Vamorsp 和 Caravelle 系統(tǒng)；日本本田公司的 p 系列和 ASIMO 人型機(jī)器人；日本索尼的 SDR3X 人型機(jī)器人和 AIBO 娛樂(lè)型機(jī)器人等各方面現(xiàn)金研究結(jié)果。 20xx 年后，美國(guó) Active Media 機(jī)器人公司開(kāi)發(fā)出先鋒系列第 3 代機(jī)器人 Pioneer3AT,其裝配除了具有先進(jìn)的激光導(dǎo)航、超聲定位、立體攝像測(cè)距及羅盤(pán)定位外，還可通過(guò)以太網(wǎng)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)控制。 20xx 年，麻省理工學(xué)院媒體試驗(yàn)室研制了一種新型移動(dòng)機(jī)器人，命名為 NEXI,代號(hào) MDS，意思為移動(dòng)靈巧。可以 利用自身的輪子隨意移動(dòng)，來(lái)避開(kāi)障礙物，還可以靈活的撿起物品，并協(xié)助警務(wù)人員來(lái)完成偵查排爆的工作。 與國(guó)外移動(dòng)機(jī)器人技術(shù)相比較，國(guó)內(nèi)的起步較晚，相關(guān)的研究所設(shè)備和技術(shù)人員也較缺乏，技術(shù)相對(duì)而言也稍顯稚嫩。不過(guò)國(guó)內(nèi)機(jī)器人的發(fā)展也是比較迅速的，主要研究成果有：清華大學(xué)研究的智能移動(dòng)機(jī)器人 THMRIII， V 型機(jī)器人；香港城市大學(xué)的自動(dòng)導(dǎo)航車(chē)及服務(wù)機(jī)器人；國(guó)防科技大學(xué)的雙足機(jī)器人。 選題研究意義 當(dāng)今社會(huì)，機(jī)器人技術(shù)主要有兩個(gè)發(fā)展趨勢(shì) :一是生產(chǎn)系統(tǒng)的逐漸機(jī)器人化，基于工業(yè)機(jī)器人的實(shí)際應(yīng)用上的考慮，自動(dòng)化生產(chǎn)系統(tǒng)從 單機(jī)自動(dòng)化變?yōu)檐?chē)間自動(dòng)化，也從原本的個(gè)體機(jī)器人過(guò)度操作變成群體機(jī)器人的協(xié)調(diào)合作。隨著機(jī)器人技術(shù)水平的不斷提升，實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)的自動(dòng)設(shè)計(jì)、自動(dòng)制造及自動(dòng)管理等工作，從而達(dá)到在無(wú)人操作車(chē)間里完成自動(dòng)生產(chǎn)的最終目標(biāo)。二是機(jī)器人的智能化，其技術(shù)多元化融入了人工智能還有多種較新興的模糊理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、傳感器等計(jì)算機(jī)技術(shù)，使得移動(dòng)機(jī)器人具有自主計(jì)算分析環(huán)境的能力，這也促使機(jī)器人的智能技術(shù)快速發(fā)展。 在現(xiàn)代社會(huì)中，機(jī)器人的自主避障的能力是移動(dòng)機(jī)器人智能化程度的重要指標(biāo)，由于環(huán)境條件的有限，障礙物信息通常是未知的，很難建立精準(zhǔn) 的數(shù)學(xué)模型來(lái)實(shí)現(xiàn)避障控制，而采用模糊控制算法則能非常容易地實(shí)現(xiàn)這一控制要求。模糊控制主要是模仿人的控制經(jīng)驗(yàn)而不是依賴于被控對(duì)象的數(shù)學(xué)模型；當(dāng)系統(tǒng)僅能夠提供近似的、定性的、不確定的數(shù)據(jù)時(shí)，模糊算法比較有用。在傳統(tǒng)的控制系統(tǒng)中利用人的操作技巧、控制經(jīng)驗(yàn)和直覺(jué)推理，有機(jī)融入到控制系統(tǒng)中，使得機(jī)器人具有人類(lèi)的學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜對(duì)象和系統(tǒng)的實(shí)時(shí)控制。 2 本設(shè)計(jì)中，研究移動(dòng)機(jī)器人自主避障的常用方法，然后設(shè)計(jì)模糊邏輯避障控制系統(tǒng)，在此系統(tǒng)的基礎(chǔ)上進(jìn)行控制算法研究并進(jìn)行仿真。模糊算法的研究是根據(jù)系統(tǒng)的控制要求， 選取合適的輸入輸出變量，再通過(guò)模糊化，然后得到輸入輸出的模糊子集；再按照人的經(jīng)驗(yàn)得出一系列的控制規(guī)則，編寫(xiě)出模糊控制規(guī)則表；最后輸入量通過(guò)模糊算法后得到的輸出用于執(zhí)行機(jī)構(gòu)，從而實(shí)現(xiàn)避障控制。 國(guó)內(nèi)外避障算法研究現(xiàn)狀 國(guó)外避障算法研究現(xiàn)狀 加拿大 Alberta 大學(xué)開(kāi)發(fā)了自己的集體機(jī)器人試驗(yàn)系統(tǒng)，并模擬昆蟲(chóng)的群集行為，對(duì)系統(tǒng)的控制結(jié)構(gòu)和算法進(jìn)行深入分析和探討 ,得出了移動(dòng)機(jī)器人避障算法的可行解 [1]； 等人發(fā)明了一種避障算法位姿空間法 [2]； Khatib 提出一種虛擬力人工勢(shì)場(chǎng)法進(jìn)行避障研究 [3] ； [4]等人提出的應(yīng)用于機(jī)器人避障的遺傳算法的改進(jìn)方法在柵格劃分的基礎(chǔ)上，直接采用柵格序號(hào)實(shí)數(shù)編碼，縮短了個(gè)體長(zhǎng)度，提高計(jì)算效率，獲得了較好的仿真結(jié)果，但是柵格的劃分影響算法整體的性能，同時(shí)限制了路徑節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)獲取的隨機(jī)性； S. S. Roy [5]等人將 GA 與模糊推理技術(shù)結(jié)合，遺傳算法負(fù)責(zé)搜索和優(yōu)化，而模糊推理處理未知以及不明確的狀況，有效的解決動(dòng)態(tài)避障的問(wèn)題； Kazuo Sugihara and John Smith 在二維結(jié)構(gòu)化空間中，采用柵格劃分機(jī)器人工作空間 [6]，將柵格序號(hào)采用 二進(jìn)制編碼，統(tǒng)一確定其個(gè)體長(zhǎng)度，通過(guò)仿真結(jié)果驗(yàn)證了算法的有效性和可行性。 國(guó)內(nèi)避障算法研究現(xiàn)狀 王一與葉彬強(qiáng)提出基于人工勢(shì)場(chǎng)的機(jī)器人避障算法，根據(jù)原理將算法分三層設(shè)計(jì)[7]；申浩宇等人提出了一種基于自運(yùn)動(dòng)特性的避障算法 [8]，引入了絕對(duì)位姿變量和相對(duì)位姿變量解決冗余度雙臂機(jī)器人協(xié)調(diào)操作的避障規(guī)劃問(wèn)題；方承與趙京提出一種新穎的混合指標(biāo)避障算法 [9] 解決冗余度機(jī)械臂的動(dòng)態(tài)避障規(guī)劃問(wèn)題；楊晶東等人提出了一種動(dòng)態(tài)變化權(quán)重的移動(dòng)機(jī)器人行為融合避障算法 [10]，解決移動(dòng)機(jī)器人自主導(dǎo)航過(guò)程中由于過(guò)于尋求當(dāng)前時(shí)刻最優(yōu)路徑或最優(yōu)解而產(chǎn)生死鎖或震蕩現(xiàn)象，確保避障過(guò)程魯棒性前提下，有效地改善避障導(dǎo)航的安全性和平滑性；王越超等人基于可拓遺傳算法 [11] ，對(duì)避障機(jī)器人的避障方法進(jìn)行了研究來(lái)提高避障機(jī)器人的避障能力和對(duì)環(huán)境的自適應(yīng)能力；陳花花、杜歆和顧偉康提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法的動(dòng)態(tài)環(huán)境下機(jī)器人動(dòng)態(tài)避障路徑規(guī)劃方法 [12]。 避障常用算法介紹 機(jī)器人自身的智能水平是通過(guò)機(jī)器人的如何定位、路徑規(guī)劃和運(yùn)動(dòng)控制這三個(gè)方面來(lái)實(shí)現(xiàn)的。而自主避障是路徑規(guī)劃和運(yùn)動(dòng)控制的一個(gè)重要體現(xiàn)。 本章介紹了移動(dòng)機(jī)器人自主避障常用的方法。按移動(dòng)機(jī)器人掌握的環(huán)境數(shù)據(jù)不同，可分全局避障和