移动机器人路径规划与控制策略探究

"这篇文章主要探讨了移动机器人的路径规划与运动控制问题，作者路海峰在导师李春书的指导下，进行了深入的研究。文章涵盖了移动机器人的发展概况、导航技术、路径规划方法及其发展趋势，特别是在人工势场法的基础上提出了一种改进的势场栅格法来解决局部最小点的问题，并通过仿真验证了其效果。此外，还讨论了移动机器人的运动学方程和滑模变结构控制方法在路径跟踪控制中的应用。这项研究是基于河北省科技厅的科技支撑计划项目‘复杂环境下自适应机器人系统研究’进行的。" 在模糊逻辑控制系统的基本结构中，它是一种基于模糊集合论的控制理论，适用于处理非线性、不确定性和复杂系统的控制问题。模糊逻辑控制系统通常由输入模糊化、模糊推理和输出去模糊化三个主要部分组成。 1. 输入模糊化：这个阶段将连续的实值输入转换成模糊集合的成员度，也就是将精确的数值映射到模糊集的各个区间，以适应模糊推理的需求。 2. 模糊推理：这是模糊逻辑控制系统的核心，根据预定义的模糊规则库进行推理。规则库包含了“如果-那么”类型的模糊规则，如“如果湿度高且温度低，则湿度是湿润”。模糊推理通过组合这些规则，将输入的模糊集合映射到输出模糊集合。 3. 输出去模糊化：最后，输出模糊集合需要转换回实际的连续值，以驱动实际的控制系统。这个过程通常通过最大隶属度原则或者中心平均法等方法实现。 然而，模糊逻辑控制也存在一些缺点，比如在面对复杂环境时，构建全面的知识库十分困难，因为需要总结出涵盖所有可能情况的规则，这可能导致控制规则的不完整和不精确。此外，模糊逻辑控制的规则制定和调整需要专业知识，对于非专家来说可能较难理解和操作。 移动机器人路径规划是机器人研究的重要部分，旨在寻找从起点到目标点的最优或安全路径。人工势场法是一种常用的路径规划方法，通过模拟物理场力使机器人趋向目标并避开障碍。然而，这种方法容易陷入局部最小点，导致路径规划失败。因此，文中提出的改进的势场栅格法结合了栅格法的网格化空间表示和人工势场法的引导特性，利用启发式搜索避免局部最小点，提高了路径规划的效率和鲁棒性。 路径跟踪控制是移动机器人实现预定路径行走的关键，滑模变结构控制是一种有效的控制策略，它具有快速响应和抗干扰的特性，能够在系统参数变化或存在不确定性的情况下保持稳定。文中通过建立移动机器人的运动学模型，并运用滑模变结构控制，进行了路径跟踪的仿真试验，验证了这种方法的有效性。 这篇硕士学位论文不仅探讨了模糊逻辑控制系统的结构和局限性，还深入研究了移动机器人路径规划的新方法和运动控制的解决方案，为实际的机器人应用提供了理论支持。