基于模糊控制原理对移动机器人避障路径规划

资 源 简 介

基于模糊控制原理对移动机器人避障路径规划

详 情 说 明

模糊控制为移动机器人避障提供了一种接近人类决策的智能解决方案。传统控制方法依赖精确数学模型，而模糊控制则通过语言变量和模糊规则处理传感器的不确定性数据，更适合动态环境。

其核心在于三部分设计：首先将激光雷达或超声波传感器采集的障碍物距离、方位等连续量转化为"近/中/远"等模糊集合；其次构建规则库，例如"若左前方障碍物非常近，则大幅右转"；最后通过去模糊化将控制量转换为电机转速等实际指令。

相比神经网络等方案，模糊控制器无需大量训练数据，调试规则更直观，在计算资源有限的嵌入式系统中优势明显。典型应用场景包括服务机器人在动态人流中的避让，或仓储AGV在狭窄通道的自主通行。

当前研究热点集中在与强化学习的结合——利用模糊规则初始化策略，再通过在线学习优化隶属函数参数，使系统兼具解释性与适应性。未来随着多传感器融合技术的发展，这类混合型智能控制算法将在复杂工业场景中展现更大潜力。