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    嚴法高（1982-）

    男，江蘇鹽城人，碩士，從事可編程控制器、自動化儀表等課程教學。

    基金項目：揚州大學信息科學學科群項目（ISG030604）



    摘  要：本文提出了一種模糊控制算法。利用傳感器采集外部環境信息，在辨識獲得精確模型的基礎上，基于模糊推理，使機器人能夠順利完成火源追蹤等任務。

    關鍵詞：機器人；行為控制；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

    機器人控制的研究是當今世界的一個前沿課題。機器人技術應用了信息技術中的感測技術、傳感技術、控制技術等，是信息技術課程和相關科技活動的良好載體。一些發達國家已經看好智能機器人教育對未來高科技社會的作用和影響。近年來，我國為了推動機器人及智能控制技術的發展，推出了不同類型的機器人比賽，其中尤以機器人足球比賽、機器人滅火比賽最為引人注目。

    在滅火比賽環境中，追蹤到火源是比賽中至關重要的環節，由于各車輪行走的不均勻性，車輪與地面之間的打滑，以及其它噪聲干擾，在不進行控制的情況下，移動機器人很難迅速準確追蹤到火源。很多研究者提出不同方法實現移動機器人的追蹤行為。本論文以上海英集斯公司生產的Robot-v200系列機器人為研究對象，針對比賽環境，提出了基于模糊推理的控制方法，它模擬駕駛員思想，設計追蹤行為，提高了滅火機器人的自主運行能力。機器人尋找火源過程中的沿墻行走行為也可采用此原理實現。

    1 競賽要求及機器人結構

    機器人在一間平面結構房子模型里運動，找到一根蠟燭并盡快把它熄滅，這個工作受多個因素影響，它模擬了現實家庭中機器人模擬火警的過程，蠟燭代表家庭里燃起的火源，機器人必須找到并熄滅它。 比賽場地采用國際標準比賽場地，其具體情況如圖1所示。

                               圖1   滅火比賽場地結構圖

    如圖2所示的為移動機器人的結構模型，它是一個有著四個輪子的輪式機器人，它由兩對獨立驅動的輪子組合而成的。通過改變左右兩對輪子轉速的方式，我們可以方便地實現移動機器人前進、后退、左拐、右拐、左轉、右轉等功能。

                                    

                                      圖2   機器人結構圖

    2 機器人驅動電機的參數辨識

     Robot-v200系列機器人采用直流電動機驅動，由直流電動機基本知識我們知道，電機轉速相對于輸入電壓的傳遞函數為

                                          （1）

      該模型離散化后，再加以處理可變為如下的形式：

                                                （2）

       式中：是過程的輸出量；

        是可觀測的數據向量；

        為需辨識的過程參數；

        是均值為零的隨機噪聲。

     準則函數取
                                        （3）

     通過極小化該準則函數，再經一系列變換可得到最小二乘參數辨識的遞推公式

                                  （4）

     采集多組電機轉速數據，利用上述遞推公式，即可辨識獲得對象參數。

    3 滅火機器人控制系統

    移動機器人采用遠紅外傳感器來獲取火焰光強信息，信息經過處理后，用來控制兩個輪子的速度的變化來決定機器人的相應運動，這是移動機器人實現追蹤火源的普遍方法。本文要使移動機器人實現追蹤火源，于是將傳感器布置為右前側、前側、左前側。各種火源強度的信息均來自布置在車體上的3組遠紅外傳感器的測量數據，即輸入變量分別為傳感器測量數據Gl，G，Gr，輸出變量為兩個輪子的速度Vl和Vr作為系統的輸出，即采用了三輸入兩輸出的模糊控制系統。

    4 模糊推理

    設Gl(k)，G(k)和Gr(k)為系統k時刻的三個遠紅外傳感器的測量值，即為輸入變量，將Gl(k)，G(k)和Gr(k)劃分為5個模糊集，設Vl和Vr為控制器的計算結果，即為輸出變量，將Vl和Vr劃分為3個模糊集。如圖3所示。 

                      

                        圖3   輸入輸出變量的的模糊集

     定義模糊規則如下：

     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}為模糊集，經過模糊推理輸出部分隸屬函數由對應每個規則隸屬函數合成輸出，表示為：
       
 
Vl和Vr可按如下的推理方法計算：

                                                             （5）


                                                             （6）

    式中：Vl和Vr表示輸出變量即左右輪的速度，i是第i條規則的輸出量所對應面積的重心，Di和Ei為輸出的控制量的隸屬度函數。

    5 結論

    本文以Robot-v200系列機器人為研究對象，針對江蘇省機器人滅火大賽環境，研究了基于模糊邏輯控制的機器人追蹤火源以及繞墻走的行為控制方法，滅火機器人通過傳感器探測到的信息并結合移動機器人的外部環境，并且經過模糊化、模糊推理過程,得到機器人的左、右兩對驅動輪速度，從而控制機器人的運動。通過實驗證明該模糊邏輯系統的具有一定的有效性。相較于傳統的方法，本文將機器人運動控制與模糊邏輯結合用于滅火機器人導航。

    其它作者：張宏彬（1967-），男，江蘇揚州人，碩士，副教授，從事計算機應用技術及人工智能工作；陳虹（1955-），男，江蘇揚州人，教授，系主任，從事自動控制等課程教學和計算機在工業自動化方面的應用研究、設計工作。

    參考文獻：

    [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] 陳虹，嚴法高，史旺旺. 輪式機器人驅動系統的參數辨識[J]. 揚州大學學報(自然科學版)，2007.2，10(1): 28-31.

    [4] 李少遠，李檸. 復雜系統的模糊預測控制及其應用[M]. 北京: 科學出版社，2003.


                                                      ——轉自《自動化博覽》