6、模糊逻辑在机器人控制中的应用

模糊逻辑在机器人控制中的应用

1. 引言

模糊集理论由Lotfi Zadeh于20世纪60年代提出，近年来已成为控制应用中的常用工具。模糊控制在伺服电机和过程控制等领域有广泛应用，其主要优点是能融入人类对系统控制的专业知识，而无需对问题进行数学描述。

许多机器人都采用了模糊逻辑。例如，Ishikawa的计算机模拟中，移动机器人使用规划路径和模糊逻辑导航，模糊逻辑使机器人保持在路径上，遇到碰撞危险时，避障模糊控制器会接管控制；Konolige等人将模糊控制与建模和规划技术结合，为机器人提供反应式引导，机器人用声纳构建环境的单元地图；Sugeno为模型汽车开发了模糊控制系统，通过超声波传感器测量汽车方向和与围栏的距离，用模糊规则引导汽车平行于围栏行驶并转弯。

文献中最著名的模糊模型有Mamdani模糊模型和Takagi - Sugeno - Kang（TSK）模糊模型：
- Mamdani模糊模型 ：控制策略具有语言表达形式，规则k为“IF条件C1 AND条件C2 …… THEN决策Dk” 。
- TSK模糊模型 ：由具有模糊前件和函数后件的逻辑规则组成，规则i为 “IF x1是C1i AND x2是C2i AND …… THEN ui = fi(x1, x2, … , xn)” 。TSK模型的优势在于可将复杂系统分解为更简单的子系统，允许使用模糊分解和插值推理机制，某些情况下可分解为线性子系统。

2. 基于模糊逻辑的机器人控制系统

2.1 控制方法

传统机器人控制系统基于误差控制，使用PI、PID等标准控制器。其控制策略