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基于模糊控制的智能机器人避障技术研究

引言

智能机器人是当今最火热的领域之一，而基于模糊控制的智能

机器人避障技术则是其非常重要的应用之一。智能机器人的避障

技术涉及到机器人自主感知环境，进行决策，以及使用执行机构

来躲避障碍物。而模糊控制技术在智能机器人中的应用可以帮助

机器人更好地躲避障碍物。

本文将深入探讨基于模糊控制的智能机器人避障技术，主要涉

及机器人感知模块、决策模块、执行模块以及模糊控制算法等方

面。

机器人感知模块

机器人感知模块是机器人自主感知周围环境的模块，其主要包

括传感器和图像识别模块。其中，传感器主要用于感知机器人所

处环境中的物理量信息，例如距离、光强度、温度等等。常用的

传感器包括激光传感器、红外传感器、超声波传感器等。

而图像识别模块则是指机器人利用摄像头等装置对周围环境进

行图像处理和识别，进而获得环境中障碍物的位置和状态信息。

在基于模糊控制的智能机器人避障系统中，激光传感器是一种非

常常用的传感器，因为其灵敏度高、测量范围广等优点，可以用

于检测机器人与障碍物的距离。

决策模块

机器人感知到周围环境的信息后，就需要进行决策来选择避开

障碍物的最佳策略。在基于模糊控制的避障系统中，通常采用的

决策模型是基于模糊逻辑的决策模型。

模糊逻辑是一种基于模糊集合理论的逻辑运算方法，主要用于

处理不确定性和模糊性问题。在基于模糊逻辑的决策模型中，障

碍物距离和机器人速度等变量被转化为模糊集合，接着利用模糊

运算方法来推导出避障决策的输出结果。

执行模块

执行模块是机器人操作的模块，其主要负责机器人的运动和动

作控制。在基于模糊控制的避障系统中，执行模块需要依照决策

模块的输出结果，控制机器人按照特定的轨迹躲避障碍物。

通常采用的方法是将轨迹规划问题转化为优化问题，例如采用

遗传算法等方法来求解具有最小时间或最小损失函数的最优躲避

轨迹。

模糊控制算法

模糊控制算法是一种基于模糊集合理论的控制算法，主要用于

处理不确定性和模糊性问题。在避障系统中，模糊控制算法被广

泛应用于决策模块和执行模块中。

其中，在决策模块中，模糊控制算法被用于构建模糊逻辑系统，

通过将障碍物距离、机器人速度等变量转化为模糊集合，运用模

糊逻辑来实现避障决策；在执行模块中，模糊控制算法被用于构

建模糊控制器，控制机器人按照特定的轨迹运动，避开障碍物。

结论

综上所述，基于模糊控制的智能机器人避障技术已经逐渐成为

智能机器人领域的重要研究方向之一。在该技术中，机器人感知

模块通过感知周围环境，获取障碍物信息；决策模块采用模糊逻

辑方法，实现避障决策；执行模块通过优化求解确定机器人运动

轨迹，实现机器人的避障行动；模糊控制算法则是贯穿于整个避

障系统中的控制算法。

在未来，基于模糊控制的智能机器人避障技术将会在智能机器

人领域中得到更广泛的应用，为人们的工作和生活带来更多便利。