基于模糊逻辑算法的MATLAB多机器人协同控制系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现多机器人协同控制系统，通过模糊逻辑算法完成智能决策。系统能够自主规划机器人运动轨迹、分配任务并协调作业策略，有效提升多机器人系统在复杂环境下的协作效率。

详 情 说 明

基于模糊逻辑算法的多机器人协同控制系统

项目介绍

本项目设计并实现了一个基于模糊逻辑算法的多机器人协同控制系统。系统能够依据环境信息和任务需求，通过模糊推理实现多机器人的智能决策与协同作业，自动完成运动轨迹规划、动态任务分配和协作策略制定。系统集成了环境感知、模糊逻辑控制、多智能体协同优化等核心模块，旨在提升机器人群体在复杂环境下的自主性与协作效率。

功能特性

• 多机器人运动协调与避障控制：实现多机器人间的运动协调与动态避障，确保路径安全。
• 基于模糊规则的动态任务分配：根据任务优先级、机器人状态和环境变化，利用模糊规则库动态分配任务。
• 实时环境感知与自适应决策：集成实时传感器数据，系统能够自适应地调整决策策略。
• 机器人群体行为优化：优化机器人群体行为，以最小化总路径长度、完成时间或总能耗。
• 系统性能可视化分析：提供机器人运动轨迹、任务分配状态及多项性能指标的可视化分析界面。

使用方法

1. 准备输入数据：按照指定格式配置环境信息矩阵、机器人初始状态、任务需求描述、传感器数据流以及模糊规则库。
2. 运行主程序：执行系统主程序，启动协同控制计算流程。
3. 获取输出结果：系统将输出各机器人的运动轨迹、实时控制指令、任务分配矩阵、系统性能指标，并生成实时仿真动画。
4. 分析结果：通过可视化界面分析系统性能，可根据需要调整输入参数或模糊规则以优化系统表现。

系统要求

• 操作系统：Windows 10 / 11，或 Linux 发行版（如 Ubuntu 18.04+）
• 运行环境：MATLAB R2021a 或更高版本
• 必要工具箱：Fuzzy Logic Toolbox, Robotics System Toolbox, 以及 MATLAB 基础安装包
• 硬件建议：至少 8GB 内存，四核 CPU，支持 OpenGL 的显卡（用于可视化）

文件说明

主程序文件承载了系统的核心调度与控制功能。它负责初始化系统参数，读取输入数据，调用模糊逻辑决策模块进行任务分配与路径规划，执行多机器人协同控制算法，并最终生成运动轨迹、控制指令、任务分配结果等关键输出。此外，它还集成了性能评估与实时可视化模块，用于展示机器人协同作业的动态过程与分析系统整体性能。