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通过模糊逻辑系统设计的机器人

经典控制理论对于解决线性定常系统的控制问题是很有效的，然而，对于非

线性时变系统却难以奏效。随着计算机的应用和发展，自动控制理论取得了飞跃性的发展。

基于状态变量描述的现代控制理论对于解决线性或非线性、定常或时变的多输入与多输出

系统的控制问题，已获得了广泛和成功的应用。但是，无论采用经典控制理论还是现代控

制理论的控制系统，都需要事先知道被控对象（或过程）的精确数学模型，然后根据数学

模型以及给定的性能指标，来选择适当的控制规律，来进行控制系统设计。然而，在许多

情况下，被控对象的精确数学模型很难建立，这样，对于这类对象或过程就很难进行自动

控制。

事实上，对于复杂的、多因素影响的生产过程，即使不知道该过程的数学模型，有经验的

操作人员也能根据长期的观察和操作经验进行有效地控制，而采用传统的自动控制方法的

效果则并不理想。然而，能否把人的操作经验总结为若干条控制规则，并设计一个装置去

执行这些规则，从而对系统进行有效的控制？模糊控制理论和方法便由此而生。

模糊逻辑控制系统可用来代替经典控制系统或与经典控制系统一起来控制机器人。通过应

用模糊逻辑，机器人可以变得更独特、更具有智能和更加有用。本文根据模糊控制理论为

移动机器人的运动控制设计一个模糊逻辑系统。以使移动机器人能根据地形坡度和地形类

别来自主的调节自身的运动速度，从而完成机器人运动的自动控制。

根据本设计的目的，为使移动机器人能根据地形的坡度和地形的类别自主地调节

自身的运动速度，本系统可设计为双输入单输出系统，将地形坡度和地形的类别作为两个

输入，而将移动机器人的运动速度作为控制输出。

2.2模糊化模糊化是将输入和输出值转换为其隶属度函数的过程。模糊化的结果是一组如

图2所示的图形，它描述了不同模糊变量中不同值的隶属度。为了定义模糊地形坡度、模

糊地形类别和模糊运动速度的变量，这里将期望的地形坡度范围固定在-45°～+45°，并

划分成五个隶属度函数，分别是“负大”、“负”、“水平”、“正”、“正大”。小于-45°的坡

度一概看作“负大”，而大于+45°则被认定为“正大”。类似的，地形类别也划分成四个