基于MATLAB的模糊控制自主机器人动态避障系统

资 源 简 介

本MATLAB项目利用模糊控制理论实现机器人在未知环境中的动态避障。系统通过传感器数据进行模糊化处理，结合推理规则库生成转向决策，经解模糊化输出精确控制指令，确保机器人高效避障与自主导航。

详 情 说 明

模糊控制自主机器人动态避障系统

项目介绍

本项目设计并实现了一套基于模糊控制理论的自主机器人动态避障系统。系统核心功能是使机器人在未知环境中实现安全、智能的自主导航。通过多传感器融合感知环境，运用模糊逻辑处理不确定信息，建立基于规则库的智能决策机制，最终输出精确控制指令，引导机器人有效规避障碍物。

功能特性

• 智能模糊决策：采用模糊控制算法，将传感器输入的精确值转换为模糊量，通过预设的模糊规则库进行推理，生成适应复杂环境的转向决策。
• 多传感器数据融合：整合超声波、红外等多种测距传感器数据，构建对环境障碍物距离与方位的全面感知。
• 实时路径规划：根据当前环境信息与机器人状态，实时计算并调整运动路径，确保导航过程的动态安全性。
• 可视化与监控：实时输出障碍物分布图谱、机器人运动轨迹及系统关键状态指标（如安全系数、决策置信度），便于监控与分析。

使用方法

1. 准备输入数据：配置传感器数据矩阵、设定机器人初始位姿（坐标与航向角），并可选择加载先验环境地图以增强决策。
2. 设置控制参数：根据实际需求调整机器人的最大运动速度、安全距离阈值等关键参数。
3. 运行主程序：启动系统主流程，机器人将开始自主移动与避障。
4. 获取输出结果：系统将实时输出控制指令（转向角度、速度），同时生成可视化图谱与轨迹记录数据供后续分析。

系统要求

• 软件环境：MATLAB (推荐 R2018a 或更高版本)
• 硬件支持：兼容常见的超声波与红外传感器模块，支持与机器人控制器的实时通信。
• 基本配置：无需特殊工具箱，但需保证MATLAB基础运行环境完整。

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制流程。它负责初始化和读取各类输入参数与传感器数据，完成传感器信息的模糊化处理，并调用模糊推理机依据规则库进行决策判断，最终执行解模糊化计算以输出精确的运动控制指令。同时，该文件还集成了实时数据可视化、运动轨迹记录以及系统状态监控等关键功能的调用与管理。