模糊控制与多行为：移动机器人动态未知环境下的路径规划

本文主要探讨的是"基于多行为的移动机器人路径规划"这一关键技术在复杂、动态且未知环境中应用的问题。在实际操作中，移动机器人在从起点到目标点的运动过程中，由于环境因素的不确定性，传统的路径规划算法往往难以构建出精确的数学模型，特别是处理避障和适应变速目标点追踪等挑战。 作者提出的解决方案是设计一种融合了模糊控制思想的多行为局部路径规划方法。这种方法的核心在于通过适时、合理的多行为切换，如避障、探索、追踪等，使机器人能够灵活应对静态和动态障碍物，确保其安全高效地移动。模糊控制技术的应用允许机器人根据环境变化做出智能决策，提高了其对未知环境的适应性。 针对模糊避障中常见的U型陷阱问题，文中提出了一个创新的边界追踪陷阱逃脱策略，当机器人陷入这类困境时，能有效地识别并逃离，从而避免死锁状态。这显示了对复杂路径规划问题的深度理解和解决策略。 此外，为了实现机器人智能行驶，设计了一个速度模糊控制器，它可以根据当前环境条件调整机器人的行驶速度，确保路径规划的实时性和准确性。这种控制器的引入进一步提升了机器人的自主性和灵活性。 最后，作者通过在Matlab平台上进行的仿真验证了该算法的有效性和实时性能。与A*势场法的对比结果表明，基于多行为的模糊控制路径规划算法在面对动态未知环境时具有更高的可行性和实用性。因此，这项研究对于提升移动机器人在复杂环境下的导航能力具有重要意义，也为未来路径规划领域的研究提供了新的思路和方法。