模糊控制用于機(jī)器人避障-資料下載頁(yè)
2025-07-07 16:30本頁(yè)面
【正文】 接詞“also”進(jìn)行取并的方法得到，即 最后求得的推理結(jié)論為。合成運(yùn)算“”采用了Mamdani最大最小法。 雖然總的蘊(yùn)涵關(guān)系R由全部56個(gè)蘊(yùn)涵關(guān)系構(gòu)成，但每一組輸入量并不能把他們?nèi)考せ睢闇p少計(jì)算量，只根據(jù)輸入量用被激活的控制規(guī)則進(jìn)行近似推理，而不用計(jì)算由1到56的全部。..6 解模糊通過模糊推理得到的結(jié)果是一個(gè)模糊集合，不能直接作用于被控對(duì)象。實(shí)際控制中過程中，必須要有一個(gè)確定值才能控制或驅(qū)動(dòng)執(zhí)行機(jī)構(gòu)。這一把模糊推理結(jié)果轉(zhuǎn)換為確定數(shù)值的過程就是解模糊，或是清晰化[15]。解模糊的作用就是將輸出的模糊集合映射到一個(gè)個(gè)確定的點(diǎn)，其方法與隸屬函數(shù)的選擇及模糊推理方法有關(guān)。在Matlab中提供了五種解模糊的方法：面積重心法、面積等分法、最大隸屬度平均法、最大隸屬度取小法和最大隸屬度取大法。本設(shè)計(jì)選取了重心法，該方法也稱為質(zhì)心法或面積中心法，是所有解模糊方法中較為直觀合理較為流行的方法，其數(shù)學(xué)表達(dá)式為： 其中，A(u)是論域U上集合A的隸屬函數(shù)，表示輸出模糊子集所有元素的隸屬度值在連續(xù)論域上的代數(shù)積分，而得取之是表示左右兩邊的面積值相等。這種方法計(jì)算較為復(fù)雜，但它包含了輸出模糊子集的所有元素信息，較為精確。輸出模糊量經(jīng)上述方法解模糊后，再經(jīng)過線性制度變換后即可輸出到直流電機(jī)，對(duì)機(jī)器人進(jìn)行轉(zhuǎn)向控制。4 仿真實(shí)驗(yàn)?zāi)：刂破髟O(shè)計(jì)完成后，需要連接到模糊控制系統(tǒng)中仿真，以檢驗(yàn)其是能否有效完成控制要求。要建立模糊控制系統(tǒng)，首先要建立起系統(tǒng)中各部分，即各個(gè)模塊，然后連接它們組成模糊控制系統(tǒng)。在Matlab中的Simulink是一個(gè)專門用于對(duì)各種動(dòng)態(tài)系統(tǒng)進(jìn)行建模、仿真和分析的軟件包，能夠很容易的簡(jiǎn)歷控制系統(tǒng)模型。但其中并未包含有關(guān)移動(dòng)機(jī)器人的仿真模塊，因此需要自行建立。根據(jù)前文設(shè)計(jì)，編輯完成了如附錄一的仿真程序。程序主要包含三個(gè)部分：主函數(shù)，超聲波傳感器的模擬，模糊控制器仿真。現(xiàn)對(duì)各部分程序說明如下:(a) 主函數(shù) 主函數(shù)包含機(jī)器人避障和行進(jìn)軌跡的全部算法，是仿真程序的核心部分。其運(yùn)算流程圖如下。開始是否到達(dá)終點(diǎn)檢測(cè)障礙物和方位角，控制機(jī)器人移動(dòng)計(jì)算新坐標(biāo)，計(jì)數(shù)加1結(jié)束NY 機(jī)器人行進(jìn)軌跡運(yùn)算流程開始輸入地圖參數(shù)，起始點(diǎn)坐標(biāo)，目標(biāo)點(diǎn)坐標(biāo)，基本步長(zhǎng)。對(duì)超聲波傳感器和方位傳感器設(shè)置，對(duì)模糊控制器輸入變量和行進(jìn)軌跡的點(diǎn)坐 賦初值是否有障礙物？是否有A類障礙？是否有B類障礙？按無障礙規(guī)則處理按兩類障礙情況同時(shí)存在規(guī)則計(jì)算按B類障礙規(guī)則處理是否到達(dá)終點(diǎn)？按A類障礙規(guī)則處理結(jié)束NYYYYNNN 主函數(shù)流程(b) 超聲傳感器的模擬 由于用函數(shù)模擬的超聲傳感器是理想的，不存在幻影現(xiàn)象等引起的誤差，因此程序中，機(jī)器人只有三只超聲傳感器，其探測(cè)方向分別是機(jī)器人正前方和其左右45176。方向。此外，針對(duì)障礙物邊界的不同，模擬超聲傳感器有不同的計(jì)算函數(shù)。因此在主函數(shù)中，要先分析障礙物屬性，再進(jìn)行測(cè)距。(c) 模糊控制器 這一部分對(duì)整個(gè)模糊控制器進(jìn)行了描述，包括輸入輸出變量模的模糊化，模糊規(guī)則，解模糊方法和輸入輸出變量的隸屬函數(shù)。 程序編寫完后，輸入到Matlab中，形成m文件，進(jìn)行調(diào)試。調(diào)試成功后即可給定程序中障礙物位置參數(shù)、起點(diǎn)坐標(biāo)、終點(diǎn)坐標(biāo)及步長(zhǎng)，進(jìn)行仿真試驗(yàn)。 ： 機(jī)器人闖過障礙則系統(tǒng)報(bào)錯(cuò)，重新規(guī)劃路徑 6. 結(jié)論智能小車運(yùn)動(dòng)過程中所遇到的障礙物具有不可預(yù)測(cè)性，其數(shù)學(xué)模型難以確定，因此在避障方式上采用模糊控制是適用的。模糊控制作為一種非線性控制，已經(jīng)成為實(shí)現(xiàn)智能控制的一種重要而有效的形式?；谀：壿嬐评淼谋苷显O(shè)計(jì)對(duì)于小車遇見突發(fā)性障礙物后的避障行為控制尤為適宜，且控制方法靈活，可根據(jù)仿真效果修改相應(yīng)的參數(shù)和模糊推理規(guī)則。但考慮到單片機(jī)的處理能力和實(shí)時(shí)性要求，本文所采用的模糊控制規(guī)則仍較為簡(jiǎn)單，而且沒有使用模糊矩陣進(jìn)行運(yùn)算。在處理器功能更加完善的情況下，應(yīng)增加模糊控制規(guī)則，引人矩陣運(yùn)算，提升控制效果。[1]付宜利，顧曉宇，王樹國(guó)．基于模糊控制的自主機(jī)器人路徑規(guī)劃策略研究[J]．機(jī)器人，2004，26(6)：548—552．[2]韓峻峰，李玉惠．模糊控制技術(shù)[M]．重慶：重慶大學(xué)出版社，2003．[3]劉喜昂，周志宇．基于多超聲傳感器的機(jī)器人安全避障技術(shù)[J]．測(cè)控技術(shù)，2004，23(3)：71—73．[4]尚文，馬旭東，戴先中．融合多傳感器信息的移動(dòng)機(jī)器人自定位方法[J]．東南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)，2004，34(6)：784—788． 21
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