严法高（1982-）

    男，江苏盐城人，硕士，从事可编程控制器、自动化仪表等课程教学。

    基金项目：扬州大学信息科学学科群项目（ISG030604）



    摘  要：本文提出了一种模糊控制算法。利用传感器采集外部环境信息，在辨识获得精确模型的基础上，基于模糊推理，使机器人能够顺利完成火源追踪等任务。

    关键词：机器人；行为控制；模糊控制

     Abstract: In this paper，a fuzzy control algorithm was applied. With the sensors’ messages, based on precise identification result and fuzzy inference, the robot can track fire successfully.

     Key words: robot; behavior control; fuzzy control

    机器人控制的研究是当今世界的一个前沿课题。机器人技术应用了信息技术中的感测技术、传感技术、控制技术等，是信息技术课程和相关科技活动的良好载体。一些发达国家已经看好智能机器人教育对未来高科技社会的作用和影响。近年来，我国为了推动机器人及智能控制技术的发展，推出了不同类型的机器人比赛，其中尤以机器人足球比赛、机器人灭火比赛最为引人注目。

    在灭火比赛环境中，追踪到火源是比赛中至关重要的环节，由于各车轮行走的不均匀性，车轮与地面之间的打滑，以及其它噪声干扰，在不进行控制的情况下，移动机器人很难迅速准确追踪到火源。很多研究者提出不同方法实现移动机器人的追踪行为。本论文以上海英集斯公司生产的Robot-v200系列机器人为研究对象，针对比赛环境，提出了基于模糊推理的控制方法，它模拟驾驶员思想，设计追踪行为，提高了灭火机器人的自主运行能力。机器人寻找火源过程中的沿墙行走行为也可采用此原理实现。

    1 竞赛要求及机器人结构

    机器人在一间平面结构房子模型里运动，找到一根蜡烛并尽快把它熄灭，这个工作受多个因素影响，它模拟了现实家庭中机器人模拟火警的过程，蜡烛代表家庭里燃起的火源，机器人必须找到并熄灭它。 比赛场地采用国际标准比赛场地，其具体情况如图1所示。

                               图1   灭火比赛场地结构图

    如图2所示的为移动机器人的结构模型，它是一个有着四个轮子的轮式机器人，它由两对独立驱动的轮子组合而成的。通过改变左右两对轮子转速的方式，我们可以方便地实现移动机器人前进、后退、左拐、右拐、左转、右转等功能。

                                    

                                      图2   机器人结构图

    2 机器人驱动电机的参数辨识

     Robot-v200系列机器人采用直流电动机驱动，由直流电动机基本知识我们知道，电机转速相对于输入电压的传递函数为

                                          （1）

      该模型离散化后，再加以处理可变为如下的形式：

                                                （2）

       式中：是过程的输出量；

        是可观测的数据向量；

        为需辨识的过程参数；

        是均值为零的随机噪声。

     准则函数取
                                        （3）

     通过极小化该准则函数，再经一系列变换可得到最小二乘参数辨识的递推公式

                                  （4）

     采集多组电机转速数据，利用上述递推公式，即可辨识获得对象参数。

    3 灭火机器人控制系统

    移动机器人采用远红外传感器来获取火焰光强信息，信息经过处理后，用来控制两个轮子的速度的变化来决定机器人的相应运动，这是移动机器人实现追踪火源的普遍方法。本文要使移动机器人实现追踪火源，于是将传感器布置为右前侧、前侧、左前侧。各种火源强度的信息均来自布置在车体上的3组远红外传感器的测量数据，即输入变量分别为传感器测量数据Gl，G，Gr，输出变量为两个轮子的速度Vl和Vr作为系统的输出，即采用了三输入两输出的模糊控制系统。

    4 模糊推理

    设Gl(k)，G(k)和Gr(k)为系统k时刻的三个远红外传感器的测量值，即为输入变量，将Gl(k)，G(k)和Gr(k)划分为5个模糊集，设Vl和Vr为控制器的计算结果，即为输出变量，将Vl和Vr划分为3个模糊集。如图3所示。 

                      

                        图3   输入输出变量的的模糊集

     定义模糊规则如下：

     If Gl is Ai and G is Bi and is Gr is Ci then Vl is Di and Vr is Ei, i=1，2，…，18。其中Ai，Bi，Ci∈{PB，PS，ZE，NS，NB}，Di，Ei∈{FB，M，B}为模糊集，经过模糊推理输出部分隶属函数由对应每个规则隶属函数合成输出，表示为：
       
 
Vl和Vr可按如下的推理方法计算：

                                                             （5）


                                                             （6）

    式中：Vl和Vr表示输出变量即左右轮的速度，i是第i条规则的输出量所对应面积的重心，Di和Ei为输出的控制量的隶属度函数。

    5 结论

    本文以Robot-v200系列机器人为研究对象，针对江苏省机器人灭火大赛环境，研究了基于模糊逻辑控制的机器人追踪火源以及绕墙走的行为控制方法，灭火机器人通过传感器探测到的信息并结合移动机器人的外部环境，并且经过模糊化、模糊推理过程,得到机器人的左、右两对驱动轮速度，从而控制机器人的运动。通过实验证明该模糊逻辑系统的具有一定的有效性。相较于传统的方法，本文将机器人运动控制与模糊逻辑结合用于灭火机器人导航。

    其它作者：张宏彬（1967-），男，江苏扬州人，硕士，副教授，从事计算机应用技术及人工智能工作；陈虹（1955-），男，江苏扬州人，教授，系主任，从事自动控制等课程教学和计算机在工业自动化方面的应用研究、设计工作。

    参考文献：

    [1] Anmin Zhu and Simon X.Yang.  A Fuzzy Losic Approach to Reactive Navigation of Behavior-based Mobile Robots[M]. Proc. of the 2004 IEEE International Conference on Robots&Automation. PP. 5045-5050.

    [2] J. M. Sousa, R. Babuska and H. B. Verbruggen. Fuzzy predictive control applied to an air-condition system[M]. Control Engineering Practice, Volume 5, Issue 10, October 1997, Pages 1395-1406.

    [3] 陈虹，严法高，史旺旺. 轮式机器人驱动系统的参数辨识[J]. 扬州大学学报(自然科学版)，2007.2，10(1): 28-31.

    [4] 李少远，李柠. 复杂系统的模糊预测控制及其应用[M]. 北京: 科学出版社，2003.


                                                      ——转自《自动化博览》