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基于模糊控制的智能机器人路径规划与控制技术研究

智能机器人是当今发展趋势中的热门领域之一，它的应用范围涉及工

业生产、医疗卫生、家庭服务等多个领域。智能机器人路径规划与控制技

术是智能机器人实现自主行动、完成任务的关键技术之一、在很多场景下，

智能机器人需要在未知环境中进行路径规划并实时调整路径以应对环境变

化，这就需要先进的控制方法来指导机器人行动。模糊控制作为一种适应

环境变化的控制方法，越来越多地被应用在智能机器人路径规划与控制中。

模糊控制是基于模糊逻辑的一种控制方法，它模拟人类的认知过程，

可以将人类经验和知识融入到控制系统中，从而使得系统更加智能化。在

智能机器人路径规划与控制中，模糊控制可以根据环境信息和任务需求来

生成模糊规则，通过模糊推理来确定机器人的控制策略，并实现路径规划

和控制。

智能机器人路径规划与控制技术研究中的一个关键问题是如何将环境

信息与机器人的动作进行有效的映射。模糊控制能够很好地解决这个问题，

通过设计合适的输入变量、输出变量和模糊规则，可以实现环境信息到机

器人动作的映射。例如，对于智能机器人在室内环境中进行路径规划与控

制，可以设计输入变量包括机器人与障碍物的距离、机器人当前的方向等，

输出变量为机器人速度和转向角度，通过模糊规则来确定机器人的行动策

略。

另外，对于智能机器人在复杂环境中的路径规划与控制，模糊控制还

可以结合其他方法来提高控制性能。例如，可以将模糊控制与强化学习相

结合，利用强化学习来优化模糊规则的权重，提高系统的性能和适应性。

还可以将模糊控制与神经网络结合，通过神经网络来学习环境和任务的复

杂性，提高系统的泛化能力。

总之，基于模糊控制的智能机器人路径规划与控制技术研究是一个具

有挑战性和重要性的课题，它不仅可以提高智能机器人在复杂环境中的自

主性和适应性，还可以推动智能机器人技术的发展。未来，随着人工智能

和机器人技术的不断进步，基于模糊控制的智能机器人路径规划与控制技

术将会有更广阔的应用前景。