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机器人的智能自主导航与控制技术研究机器人作为一种高科技产品已经成为了当今社会中的一个热点话题。
随着科技的不断进步，机器人所扮演的角色也越来越重要。
机器人的智能自主导航与控制技术是机器人发展的关键之一。
一、机器人的智能导航技术智能导航技术是机器人领域中的一个重要的技术。
智能导航技术主要是指机器人可以自主进行环境感知，以及规划和执行自己的移动路径。
机器人的导航技术可以分为两个主要的类型，即静态的导航技术和动态的导航技术。
1.静态导航技术静态导航技术可用于机器人在环境中移动时，在事先获得的环境地图的资料的基础上进行导航。
这种技术适合于在已知的环境下运行的机器人，它们可以根据预设的地图和机器人自身的定位信息来进行路径规划和控制，从而实现自主导航。
机器人通过对环境中的各种信息的捕捉和处理，比如激光雷达、摄像头、红外线传感器等，来获取地图上的各种目标物体位置和障碍物等信息，从而使机器人能够通过环境地图进行自主导航和避障。
2.动态导航技术动态导航技术是指机器人不仅可以进行静态地图导航，还具有自主规划和执行动态路径的能力，使得机器人可以在未知环境或者无法事先获取环境地图的情况下，进行自主导航和控制。
动态导航技术主要包括视觉导航和语音导航两种技术。
二、机器人的智能控制技术机器人的智能控制技术是机器人以智能方式完成某些目标动作、行为控制的技术。
智能控制技术是机器人自主导航和执行任务的重要基础。
目前，智能控制技术主要包括模糊控制、遗传算法控制、神经网络控制等多种形式。
1.模糊控制技术模糊控制技术是机器人智能控制技术中的一种常见形式，它利用了模糊逻辑的思想，将人类专家的控制经验，转化为数学模型，然后将其用于机器人控制。
这种技术具有良好的适应性和可扩展性，是机器人智能控制中的重要技术手段之一。
2.遗传算法控制技术遗传算法是一种以生物遗传学为目标的计算机算法，通过对种群基因表达适应程度的分析，得出最优的解决方案。
在机器人领域中，遗传算法一般应用于机器人运动与控制领域，用来提高机器人的移动能力和控制性能。
智能控制中的模糊算法与应用智能控制是指把智能技术应用到控制系统中，使得系统具备一定的自主学习、自适应和自适应能力。
智能控制中的模糊算法是一种常用的方法，它能够模拟人类的思维方式，处理模糊信息，具备很强的实时性和运算速度，已经在许多领域得到广泛应用。
一、模糊算法的概述模糊算法是模糊逻辑的计算方法，它模拟人类的模糊思维过程，可以对不明确、模糊的信息进行处理和推理。
模糊算法包括模糊集合、模糊关系、模糊逻辑和模糊控制四个部分，其中模糊控制是应用最广泛的部分。
二、模糊控制的原理模糊控制是一种基于模糊逻辑的自适应控制方法，它采用模糊规则进行控制决策，可以处理输入参数不准确、模糊的问题。
模糊控制系统的基本结构包括模糊化、规则库、推理机和去模糊化四个部分，其中模糊化和去模糊化是对输入和输出进行模糊化和去模糊化的过程，规则库包括一系列的模糊规则，推理机是根据模糊规则进行推理和决策的过程。
三、模糊控制的应用模糊控制已经应用到许多领域，如工业自动化、交通控制、机器人控制、电力系统控制等。
例如，工业生产中，模糊控制可以对温度、压力、流量等参数进行控制，提高生产效率和产品质量。
在交通控制中，模糊控制可以对路况、交通流量等进行分析和判断，调整信号等控制手段，减少交通拥堵。
在机器人控制中，模糊控制可以对机器人的运动、感知和决策进行控制，提高机器人的应用范围和实际效果。
在电力系统控制中，模糊控制可以对电力系统的电压、电流等参数进行控制，保证电力系统的稳定运行。
四、模糊算法的优势和趋势模糊算法相比其他算法具有以下优势：1. 对模糊、不确定、复杂的问题具有处理能力；2. 具有自适应性和实时性；3. 可以组合不同领域的知识，解决交叉学科的问题。
当前，模糊算法在人工智能、大数据、智能制造等领域得到广泛应用。
未来，模糊算法将趋向自主化、协作化和复杂化，应对更加复杂多变的现实问题。
总之，模糊算法在智能控制中具有重要作用，它能够模拟人类的模糊思维，处理模糊信息，具有广泛的应用前景和深远的发展趋势。
移动机器人的那些避障方法你知多少？移动机器人是机器人的重要研究领域，人们很早就开始移动机器人的研究。
世界上第一台真正意义上的移动机器人是斯坦福研究院（SRI）的人工智能中心于1966年到1972年研制的，名叫Shakey，它装备了电视摄像机、三角测距仪、碰撞传感器、驱动电机以及编码器，并通过无线通讯系统由二台计算机控制，可以进行简单的自主导航。
Shakey的研制过程中还诞生了两种经典的导航算法：A*算法（the Asearch algorithm）和可视图法（the visibility graphmethod）。
虽然Shakey只能解决简单的感知、运动规划和控制问题，但它却是当时将AI应用于机器人的最为成功的研究平台，它证实了许多通常属于人工智能（AriTIficial Intelligence，AI）领域的严肃的科学结论。
从20世纪70年代末开始，随着计算机的应用和传感技术的发展，以及新的机器人导航算法的不断推出，移动机器人研究开始进入快车道。
移动机器人智能的一个重要标志就是自主导航，而实现机器人自主导航有个基本要求避障。
下面让我们来了解一下移动机器人的避障，避障是指移动机器人根据采集的障碍物的状态信息，在行走过程中通过传感器感知到妨碍其通行的静态和动态物体时，按照一定的方法进行有效地避障，最后达到目标点。
实现避障与导航的必要条件是环境感知，在未知或者是部分未知的环境下避障需要通过传感器获取周围环境信息，包括障碍物的尺寸、形状和位置等信息，因此传感器技术在移动机器人避障中起着十分重要的作用。
避障使用的传感器主要有超声传感器、视觉传感器、红外传感器、激光传感器等。
移动机器人避障常用的传感器1、激光传感器激光测距传感器利用激光来测量到被测物体的距离或者被测物体的位移等参数。
比较常用的测距方法是由脉冲激光器发出持续时间极短的脉冲激光，经过待测距离后射到被测目标，回波返回，由光电探测器接收。
根据主波信号和回波信号之间的间隔，即激光脉冲从激光器到被测目标之间的往返时间，就可以算出待测目标的距离。
34. 模糊控制在制造业中的应用效果如何？34、模糊控制在制造业中的应用效果如何？在当今竞争激烈的制造业领域，企业不断寻求创新的技术和方法来提高生产效率、产品质量以及降低成本。
模糊控制作为一种智能控制技术，逐渐在制造业中崭露头角。
那么，它的应用效果究竟如何呢？模糊控制的基本原理是基于模糊逻辑，它能够处理那些不精确、不确定和模糊的信息。
与传统的精确控制方法不同，模糊控制不依赖于精确的数学模型，而是通过模拟人类的思维和判断方式来进行控制决策。
这使得它在面对复杂、多变和难以精确建模的制造过程时，具有独特的优势。
在制造业的生产过程中，模糊控制在很多方面都发挥了显著的作用。
以工业机器人的控制为例，传统的控制方法可能难以适应复杂的工作环境和多样化的任务需求。
而模糊控制可以根据机器人所处的环境、负载情况以及动作要求等模糊信息，灵活地调整控制策略，从而提高机器人的动作精度和工作效率。
在自动化生产线中，模糊控制也表现出色。
例如，在产品的质量检测环节，模糊控制能够综合考虑多个模糊的质量指标，如外观瑕疵的程度、尺寸偏差的大小等，做出更加准确和合理的判断，减少误判和漏判的情况，提高产品的合格率。
在制造业的能源管理方面，模糊控制同样具有重要意义。
通过实时监测能源消耗的各种参数，如功率、电压、电流等，模糊控制可以智能地调整设备的运行状态，实现能源的优化利用，降低能源消耗和成本。
然而，模糊控制在制造业中的应用并非一帆风顺，也存在一些挑战和限制。
首先，模糊控制的设计和调试相对复杂。
需要对控制对象有深入的了解，确定合适的输入输出变量、模糊规则和隶属函数等。
这需要经验丰富的工程师和技术人员花费大量的时间和精力进行优化和调整。
其次，虽然模糊控制能够处理不确定性，但在某些对精度要求极高的制造环节，可能无法完全满足需求。
例如，在半导体制造等高精度加工领域，传统的精确控制方法仍然占据主导地位。
再者，模糊控制的性能在很大程度上依赖于所建立的模糊规则和知识库的准确性和完整性。
移动机器人模糊控制的应用
移动机器人模糊控制的应用
0504311 19 刘天庆
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。
1 模糊控制原理
模糊控制的原理框图如图1 所示。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。
2 移动机器人的模糊逻辑控制器设计
2.1 确定模糊控制器的输入变量和输出变量
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隶属度函数,分别
是“很 粗糙”、
“粗糙”、“平缓”、“平坦”。其中所有粗糙程度大于100%的都被认定为“很粗
糙”。 而输出的
移动
__
移动机器人的模糊逻辑控制器设计
2.1 确定模糊控制器的输入变量和输出变量
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隶属度函数,分别
是“很 粗糙”、
“粗糙”、“平缓”、“平坦”。其中所有粗糙程度大于100%的都被认定为“很粗
糙”。 而输出的
移动机器人的运动速度(在0~20 英里/小时之间则被分成“很慢”、“慢”、“中”、
“快”、“很快”。
根据图2 中输入变量和输出变量的模糊化(其中地形坡度和地形类别为输入变
量;速度 为输出变量,便可为每个隶属度函数选择其他域,并对其进行不同的划分,以
确定隶属度
函数交叠的不同区域,然后设置非对称的隶属度函数。
2.3 规则库的形成
由于地形坡度有五个隶属度函数,地形类别有四个隶属度函数,这样,总共就会有
5× 4=20 条规则,根据整个设计过程的系统性能要求和设计者的经验,该模型将形成
含有20 条规则的规则库,具体如下:
规则1:if(地形坡度is LP and(地形类别is VRthen(速度is VS
规则2:if(地形坡度is LPand(地形类别is Rthen(速度is S
规则3:if(地形坡度is LPand(地形类别is Mothen(速度is Me
规则4:if(地形坡度is LPand(地形类别is Sthen(速度is Me
规则5:if(地形坡度is Pand(地形类别is VRthen(速度is VS
规则6:if(地形坡度is Pand(地形类别is Rthen(速度is S
规则7:if(地形坡度is Pand(地形类别isMothen(速度is Me
规则8:if(地形坡度is Pand(地形类别is Sthen(速度is F
规则9:if(地形坡度is Land(地形类别isVRthen(速度is S
规则10:if(地形坡度is Land(地形类别is Rthen(速度is Me
规则11:if(地形坡度is Land(地形类别is Mothen(速度is F
规则12:if(地形坡度is Land(地形类别is Sthen(速度is VF
规则13:if(地形坡度is Nand(地形类别is VRthen(速度is Vs
规则14:if(地形坡度is Nand(地形类别is Rthen(速度is S
规则15:if(地形坡度is Nand(地形类别is Mothen(速度is Me
规则16:if(地形坡度is Nand(地形类别is Sthen(速度is F
规则17:if (地形坡度is LNand(地形类别is VRthen(速度is VS
规则18:if(地形坡度is LNand(地形类别is Rthen(速度is VS
规则19:if(地形坡度is LNand(地形类别is Mothen(速度is s
规则20:if(地形坡度is LNand(地形类别is Sthen(速度is Me
图3 所示是系统模糊推理规则观察器的输出结果。通过图3 可以清晰地看到输
入不同
的地形坡度和地形类别时,其模糊推理规则所产生的输出速度的值。
3 清晰化
清晰化是将模糊输出值转换为可供实际应用的等效清晰值的过程。即对模糊规
则进行匹 配并计算相应的数值, 从而得到一个与不同输出模糊集隶属度函数值相关
的数。 清晰化的方 法有很多种,两种常用的主要方法是:centroid 面积中心法(又称重
心法和Mamdani(马丹 尼推理法。
3.1 centroid 面积中心法
centroid 面积中心法主要计算隶属度函数所包围区域的重心。对于连续论域,若
U 是某
一变量u 在论域U 的模糊集合,则去模糊化的结果为:
3.2 Mamdani(马丹尼推理法
该方法中,每个集合的隶属度函数将在相应的隶属度值上被截去顶端,并将得到
的所有 隶属度函数作为“或”函数加在一起。 即将每一个重复的区域作为一层相互
叠加在一起, 其 结
果将是一个代表所有区域的新区域。新区域的重心将等价于输出。
本文中的清晰化主要采用centroid 面积中心法。也就是采用MATLAB 模糊逻
辑工具箱 的解模糊化函数defuzz,该函数的功能为执行输出去模糊化,其格式为:
output=defuzz(x,mf,type
其中:参数x 是变量的论域范围;mf 为待去模糊化的模糊集合;type 为清晰化方
法, 本文主要采用centroid 面积中心法。
4 模糊逻辑控制器的仿真
一般情况下,为模糊系统设计的规则必须通过仿真才能保证其对所有的输人值
都能产生 满意的结果, 这一般可通过模糊逻辑程序来实现。 程序通过运行模糊推理
机来计算所有可能 输入产生的输出, 并作出输出值的图形来对模糊控制系统进行仿
真。 通过该图即可审核规则 和隶属度函数是否匹配。
由2.2 和2.3 中的输入变量和输出变量的模糊化和规则库,可以通过MATLAB
模糊推
理系统的运算而得出如图4 所示的三维输出结果。通过图4 即可看出,本文的
规则和隶属
度函数匹配良好。
5 结束语
本文针对不同路面条件下移动机器人运动控制的实际问题提出了一种解决方
法。该方法 把模糊逻辑推理应用到移动机器人的行为控制中, 并将地形坡度和地形
类别作为控制器的输 入, 而机器人的速度作为控制系统的输出, 从而实现了对移动
机器人的行为控制。 通过模糊 逻辑控制器的仿真结果证明:该模糊控制算法在移动
机器人运动控制中能表现出良好的鲁棒 性和实时性。近年来,神经网络、模糊控制
等理论的研究和应用有了很大的发展, 进一步了 解学习和应用这些理论将是下一步
的目标。
