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基于模糊控制的机器人寻线控制系统改进设计

作者:时间:2009-12-08来源:网络收藏

(4)合成通过上一步推理,每条规则都得到一个模糊结论,模糊合成是对模糊结论的综合处理,最后得出总的结论。
(5)反模糊化通过各种反模糊化算法,将模糊推理融合的结果即模糊集隶属函数转化为一个精确值。
的自主行走是利用检测偏离导引线的位置,即利用的姿态偏差值调整左右驱动电机的行进速度,从而调整机器人的运行轨迹,使其沿着导引线运行。此特点恰好符合模糊的思想,所以机器人寻线系统器可以采用模糊器。
本模糊有两个输入变量,分别是前后寻线模块检测到的引导线信息,即iF,iB。模糊输出为左右驱动电机的速度差,即通过调整两个驱动电机的速度差来调整机器人在导引线上的转角。
根据寻线的配置方式,对前后寻线传感器每一路进行编号,并按照寻线传感器检测到机器人相对导引线的姿态偏差,将传感器的输出转换为16进制的偏差输出值,传感器编号如表1所示。

本文引用地址:http://www.eepw.com.cn/article/163433.htm

器的输入量的语言值模糊子集确定为{LB,LS,MD,RS,RB}。其中:LB=左大;LS=左小;MD=中心;RS=有小;RB=右大。设定器输入量论域为{一5,一3,一1,O,1,3,5},定义前方传感器模块(iF)的隶属度函数如图2所示(iB隶属度函数与iF相同)。为计算简单,本研究采用线性函数,从而减少控制器的计算负担,提高数据处理速度。

输出量语言值模糊子集选取为:{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB}。其中:NB=负大;NM=负中;NS=负小;Z0=零;PS=正小;PM=正中;PB=正大。设定器的输入量论域为[一6,一4,一2,0,2,4,6],定义输出变量(OUT)的隶属度函数(图3)。



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