基于多信息融合的饲草推送机器人决策与控制策略

本文主要探讨了饲草推送机器人的作业路径决策与控制问题，由文伟松、谭彧等学者合作完成的研究。他们将中国农业大学工学院作为研究背景，针对此类机器人在实际工作中遇到的决策与控制难题，提出了一种创新的方法——基于多信息融合的模糊推理决策与控制策略。 首先，研究焦点是饲草推送机器人，这是一种专门用于农业领域，自动化推送饲草的设备。机器人的工作路径规划和操作控制是关键性能指标，因为这直接影响到工作效率和精准度。文章的出发点是解决机器人如何根据实时环境信息，如与围栏的距离以及推送作业时的电流消耗，做出准确的工作决策。 模糊推理技术在决策与控制中发挥着重要作用。通过模糊逻辑，可以处理不确定性和模糊性的信息，将多源输入（如机器人的位置感知、动力状态等）整合起来，形成更为全面的决策依据。这种方法使得控制器能够更灵活地应对复杂的工作环境，提高了决策的精度。 模糊控制器的设计是基于实际试验数据，通过调整规则库和隶属函数来匹配输入与输出之间的关系。这种控制器能够充分利用多种信息源，优化决策过程，确保机器人能高效、准确地执行任务。同时，为了确保决策的执行效果，研究者还引入了PID（比例-积分-微分）控制器，它是一种经典的控制算法，用于跟踪机器人的运动学参数，确保机器人运动的稳定性和精度。 关键词揭示了本文的核心内容，包括“决策与控制”、“模糊推理”、“PID控制”和“饲草推送机器人”。在整个研究过程中，中图分类号TP24Decision-makingandcontrolforForagePushRobotoperation也明确了文章的学术定位，即关注于特定领域的机器人控制技术应用。 这项研究为饲草推送机器人提供了先进的决策与控制解决方案，不仅提升了机器人的智能化水平，也有助于推动农业机械化进程中的技术进步。通过将模糊推理与PID控制相结合，研究人员成功实现了机器人在复杂工作场景中的有效运作，具有显著的实际应用价值。