周魯 張輝軍 楊曉驥

摘要：在機器人導航過程中，必須確保路徑規(guī)劃的正確性與有效性，但目前，模糊控制算法在機器人路徑規(guī)劃時仍存在局部最小值問題，為解決這一問題，本文結合以往經驗，提出一種新的模糊控制算法--基于行為的模糊控制算法。本文就該種改進的模糊控制算法在機器人路徑規(guī)劃中的應用進行分析探討。

關鍵詞：模糊控制算法;移動機器人;路徑規(guī)劃;行為控制

針對模糊控制算法的局限性，提出了基于行為的模糊控制算法，在機器人路徑規(guī)劃中應用這一算法時，首先將機器人的運動行為進行分解，將其分解為目標趨向行為與躲避障礙行為，針對這兩種移動行為設定相關的模糊規(guī)則，控制機器人做有效動作，也就是完成路徑規(guī)劃^【1】。下文首先就基于行為的模糊控制算法做簡要分析。

1改進的模糊控制算法分析

1.1模糊邏輯控制器

模糊邏輯控制器中有以下幾組參數：DL、DF、DR。其中，DL表示通過傳感器感知到與左邊物體間的距離;DF代表通過傳感器感知到與前邊物體間的距離;DR代表通過傳感器感知到與右邊物體間的距離，（N，M，F）分別表示它們的模糊子集，且（N，M，F）分別對應于通過傳感器感知到的距離為近，中，遠^【2】。

同時，在了解機器人運行目標地點坐標與當前運行方向間的夾角時，我們用T表示，而D則代表機器人當前所在位置與目標位置間的距離，確定距離時，分別用（Z，N，M，F）表示，這幾個模糊子集對應的距離為：無距離，近距離，中度距離以及遠距離。而（Z，S，M，，B）則表示機器人在移動過程中的速度，Z表示機器人靜止不動，S表示機器人在慢速移動，M表示機器人在以中速移動，B表示機器人正在快速移動。機器人在移動過程中若檢測到有障礙物存在，就會產生旋轉角，旋轉角也有對應的模糊子集，具體為（TLB，TLS，TZ，TRB，TRS），TLB表示機器人未產生移動速度，TLS 表示機器人在慢速旋轉中，TZ表示機器人在中速旋轉中，TRB，TRS等依次對應相應旋轉速度^【3】。

1.2模糊規(guī)則

機器人配置有傳感器，通過傳感器，機器人可感知到障礙物的存在，并根據感知結果，采取相應躲避動作，如避障，邊沿跟蹤，目標導向。但無論機器人采取哪種動作，都是根據相應的避障算法^【4】。如機器人在移動過程中通過傳感器感知到正在逐步將障礙物靠近或行駛到狹窄道路，根據避障算法，機器人會采取減速避障動作，以確保順利到達目標地點。通常情況下，機器人與障礙物存在以下位置關系：（1）機器人正朝障礙物移動，機器人的正前方為障礙物;（2）機器人的左前方為障礙物;（3）機器人的右前方為障礙物;（4）機器人的前方存在障礙物;（5）機器人的右前方與正前方存在障礙物;（6）機器人的右前方與左前方存在障礙物;（7）機器人在移動過程中感知不到障礙物存在。

1.3目標趨向行為

目標趨向行為指的是機器人在移動過程中感知不到周圍有障礙物存在時，機器人會啟動目標導向行為，向目標地行進^【5】。結合以往經驗，發(fā)現機器人在移動過程中會一直向著目標前進，因此需要建立避障行為的模糊規(guī)則庫，不斷調整方向角進行避障，這樣方能保證機器人動作的時效性與安全性。

2模糊控制算法實驗測試

2.1實驗設定

（1）變量。變量是應用模糊控制算法時不可缺少的內容，因此在進行仿真實驗時，首先需正確設定模糊控制器中的變量，準確設定變量后，方能進行后續(xù)工作。

（2）主循環(huán)。主循環(huán)部分主要實現機器人傳感器的循壞檢測，并根據條件設置相應的反應函數。反映函數設定后，移動機器人的動作會受反應函數控制，如機器人在移動過程中若感應到有障礙物存在，控制程序就會啟動，機器人會執(zhí)行模糊控制子函數;若機器人在移動過程中未能檢測到障礙物，則趨向動作子程序就會啟動，機器人仍會按照預定軌跡完成工作任務^【6】。

（3）目標趨向程序。機器人在工作過程中，傳感器會向機器人釋放兩種信號，一是在存在障礙物的信號，二是不存在障礙物的信號。而在傳感器正常工作的情況下，若存在以下兩種情況傳感器不會感知到周圍有障礙物存在：一是機器人周圍不存在障礙物;二是障礙物與機器人距離太遠，障礙物超出傳感器感應范圍，傳感器無法感應到障礙物。在此情況下，機器人會根據坐標位置與目標點坐標位置夾角的正負來改變機器人本身的運動反向，使機器人逐漸向目標點移動^【7】。

2.2實驗過程

為驗證基于行為的模糊控制算法在機器人路徑規(guī)劃中的可靠性，我們設計一個仿真實驗進行證明。首先，設定一個起點與終點（起點與終點間不是直線且存在障礙物），在相關控制程序中設置機器人的起點與終點坐標，打開傳感器，讓機器人按照既定規(guī)則移動，在移動過程中，機器人出現繞墻行走行為，這一行為正是模糊控制算法的體現^【8】。同時，機器人在移動過程中若感知到障礙物，其會自動采取避障措施，如重新選擇一條路徑行進，最終到達目標地點，而在未感知到有障礙物存在的情況下，機器人會按照設定路線，在一定時間內到達目標地點，完成工作任務。通過這一仿真實驗，有效驗證了基于行為的模糊控制算法的可行性，完善了改進的模糊控制算法在機器人路徑規(guī)劃中的應用。

3技術分析

一直以來，機器人的路徑規(guī)劃都是一個重難點問題，為有效解決這一問題，本文提出一種改進的模糊控制算法，該種算法能在環(huán)境位置或部分未知的環(huán)境下，根據傳感器獲得的信息，詳細掌握障礙物的位置、尺寸、形狀等信息，使機器人及時采取避障動作，重新規(guī)劃、選擇路徑，有效消除故障影響，確保機器人及時完成工作任務。在應用基于行為的模糊控制算法規(guī)劃機器人行走路徑時，需以模糊集合理論為基礎，設定出模糊推理系統(tǒng)的基本結構：推理單元，模糊化輸出接口、模糊化輸入接口與知識庫。在建立起模糊推理系統(tǒng)的基本結構后，就需合理建立模糊控制器，建立模糊控制器時首先需正確選擇輸入輸出變量，確保變量能準確反映出系統(tǒng)工作機制，其次需要定義這些變量的模糊子集，并用模糊規(guī)則建立輸入集與輸出集的關系，之后對模糊控制器的核心部分進行模糊推理，最終完成路徑規(guī)劃。

結語

綜上所述，在機器人導航過程中，路徑規(guī)劃是不可缺少的環(huán)節(jié)，但以往在應用模糊控制算法設定路徑時，經常會出現局部最小值問題，本文重點對這一問題做了改進完善，提出將機器人運動規(guī)劃行為分解為趨向目標行為與避障行為的觀點，并以此觀點為基礎，實現了對機器人的精準控制，有效完成了路徑規(guī)劃。經過實驗驗證，基于行為的模糊控制算法是正確有效的，可以在機器人路徑規(guī)劃中進行應用。

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第一作者簡介：周魯（1972.07--），男，漢族，碩士研究生，信息系統(tǒng)高級工程師。

第二作者簡介：張輝軍（1989.12--），男，漢族，本科，機械自動化工程師。

第三作者簡介：楊曉驥（1984.05--），男，漢族，本科，研究方向：軟件工程。

（作者單位：克拉瑪依油城數據有限公司）