基于模糊控制的避障导航算法

资 源 简 介

基于模糊控制的避障导航算法

详 情 说 明

模糊控制避障导航算法通过模拟人类决策机制实现智能避障。在MATLAB平台上进行图形化仿真时，该算法主要包含三个核心模块。

首先是通过传感器获取环境信息模块。系统会实时采集障碍物距离、方位等数据，这些输入量通常被转化为"近/中/远"等模糊语言变量。MATLAB的图形界面可以直观展示激光雷达或红外传感器的模拟检测范围。

其次是模糊推理引擎。设计合适的隶属度函数将精确数值模糊化，比如将20cm距离定义为"危险"，50cm定义为"注意"。通过建立"如果-那么"规则库，例如："如果左侧障碍物近且前方障碍物远，则向右转向"。MATLAB的Fuzzy Logic Toolbox可以方便地构建这些规则。

最后是解模糊化输出模块。通过重心法等算法将模糊输出转化为精确的控制指令，驱动机器人进行转向或速度调整。MATLAB仿真可以实时显示机器人的运动轨迹和决策过程，方便调试隶属函数和规则库参数。

这种算法的优势在于无需建立精确数学模型，对传感器噪声具有较强鲁棒性，非常适合处理导航中的不确定性问题。通过调整模糊规则和参数，可以平衡避障行为的灵敏性和稳定性。