一種視覺導(dǎo)航機(jī)器人的設(shè)計

L=Xr-[Xc-(Yr-Yc)×△]
Xr為機(jī)器人所在點(diǎn)橫坐標(biāo)；Yr為機(jī)器人所在點(diǎn)縱坐標(biāo)；Xc為白線中點(diǎn)橫坐標(biāo)的均值；Yc為白線中點(diǎn)縱坐標(biāo)的均值。

3．3 路徑跟蹤
移動機(jī)器人的路徑跟蹤就是通過調(diào)節(jié)機(jī)器人的運(yùn)動速度和方向，使機(jī)器人沿期望的路徑運(yùn)動。即L=0且△=0。機(jī)器人對路徑的跟蹤控制可以采用PID控制器、最優(yōu)控制器、模糊控制器等方式。由于能力風(fēng)暴機(jī)器人是一個具有延遲的非線性時變系統(tǒng)，難以建立精確的數(shù)學(xué)模型，故采用模糊控制器有一定的優(yōu)越性。
根據(jù)人的駕駛經(jīng)驗(yàn)，當(dāng)人駕駛汽車跟蹤附近路面上的一條車道線時，他首先要進(jìn)行觀察，將此直線當(dāng)作參考路徑，衡量車體與參考路徑段的橫向距離以及它們所處方向的夾角，而這種衡量是以一種模糊的概念給出的，如距離比較大，角度很小等。當(dāng)發(fā)現(xiàn)車體離參考路徑很遠(yuǎn)且與期望方向偏角較大時，可以駕駛汽車快速轉(zhuǎn)彎，向期望位置靠攏；而在離參考路徑很近，汽車朝向已正對前方車道線上某一位置時，就不需轉(zhuǎn)動方向盤來改變行駛方向，而是一直保持當(dāng)前行駛狀態(tài)，直至離車道線上拐點(diǎn)比較近時，再找下一個參考路徑段?？梢愿鶕?jù)上述人的駕駛經(jīng)驗(yàn)設(shè)計模糊控制器，視覺導(dǎo)引的機(jī)器人控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖6所示。

3．3．1 模糊化
系統(tǒng)中模糊控制器的輸入量為距離偏差L和角度偏差△，輸出量為機(jī)器人小車相對車體軸線的轉(zhuǎn)向偏轉(zhuǎn)角β，輸入輸出量的論域、模糊子集以及模糊子集論域如表1所示。

由于在機(jī)器人實(shí)際運(yùn)行過程中，偏差的產(chǎn)生具有隨機(jī)性，所以輸入輸出量的模糊子集的隸屬函數(shù)都采用高斯函數(shù)加以描述，即

Ci為隸屬函數(shù)的均值；δi為隸屬函數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差。
3．3．2 確定模糊規(guī)則
根據(jù)汽車駕駛的經(jīng)驗(yàn)可得出如表2所示的49條模糊控制規(guī)則。

3．3．3 模糊推理和解模糊
模糊推理采用間接合成法推理公式，假設(shè)現(xiàn)有輸入L*、△*，需求出輸出β*，推理過程如下：

其中合成運(yùn)算。采用取大一取小(MAX-MIN)法。
采用質(zhì)心法進(jìn)行解模糊處理，從而得到精確的輸出值，解模糊計算公式如下：

將上述結(jié)果制成模糊控制表存儲起來，在機(jī)器人運(yùn)行過程中只需在線查詢出相應(yīng)的β值，而不必進(jìn)行大量的數(shù)學(xué)運(yùn)算，這樣可以節(jié)省運(yùn)算時間，提高控制的實(shí)時性。

4 綜述
目前此系統(tǒng)已經(jīng)通過中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)教育處驗(yàn)收，并作為本科生智能機(jī)器人教學(xué)實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)運(yùn)行。為驗(yàn)證本文提出的控制方法的有效性，我們按照上述控制策略在實(shí)驗(yàn)場地中對機(jī)器人進(jìn)行路徑跟蹤實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)場地為-2×2的綠色背景場地，在場地上貼上3 cm寬的白線作為引導(dǎo)線，如圖7所示。在實(shí)驗(yàn)中，機(jī)器人能準(zhǔn)確地跟蹤指定路徑。實(shí)驗(yàn)表明，在實(shí)際應(yīng)用中，采用模糊控制方法具有較好的穩(wěn)定性和精度。通過HSL空間內(nèi)運(yùn)算有效地提高圖像信號對光照的魯棒性。此設(shè)計可作為簡單的算法驗(yàn)證和策略測試平臺。