[论文解读] Fuzzy-based Navigation and Control of a Non-Holonomic Mobile Robot

Razif Rashid, Irraivan Elamvazuthi+2 more|arXiv (Cornell University)|Mar 22, 2010

Control and Dynamics of Mobile RobotsEngineering参考文献 10被引用 20

一句话总结

本文提出了一种基于模糊逻辑的控制器，用于通过运动学建模和隶属度函数优化来导航非完整移动机器人。仿真结果表明，三成员隶属度函数集在轨迹跟踪和稳定性方面优于五和七成员集，同时计算负载更低。

ABSTRACT

In recent years, the use of non-analytical methods of computing such as fuzzy logic, evolutionary computation, and neural networks has demonstrated the utility and potential of these paradigms for intelligent control of mobile robot navigation. In this paper, a theoretical model of a fuzzy based controller for an autonomous mobile robot is developed. The paper begins with the mathematical model of the robot that involves the kinematic model. Then, the fuzzy logic controller is developed and discussed in detail. The proposed method is successfully tested in simulations, and it compares the effectiveness of three different set of membership of functions. It is shown that fuzzy logic controller with input membership of three provides better performance compared with five and seven membership functions.

研究动机与目标

• 开发一种用于非完整移动机器人自主导航的模糊逻辑控制器。
• 分析不同隶属度函数配置对控制器性能的影响。
• 确定实现有效导航与控制的最优隶属度函数数量。

提出的方法

• 建立非完整移动机器人的运动学模型，作为控制设计的基础。
• 设计一种类型-1模糊逻辑控制器，其输入源自机器人位置和方向误差。
• 实现并比较三种不同的隶属度函数集（三、五和七函数）。
• 控制器采用Mamdani推理，使用单点模糊化和重心法去模糊化。
• 开展仿真实验，以在不同路径类型和初始条件下评估性能。
• 通过轨迹跟踪误差、收敛时间及控制努力等指标量化性能。

实验结果

研究问题

• RQ1 模糊逻辑控制器中隶属度函数的数量如何影响非完整移动机器人的导航性能？
• RQ2 哪种隶属度函数配置（三、五或七）在精度与计算效率之间实现最佳平衡？
• RQ3 模糊逻辑控制器能否在动态环境中有效处理移动机器人运动学的非完整约束？

主要发现

• 与五和七函数配置相比，采用三隶属度函数的模糊逻辑控制器实现了最低的轨迹跟踪误差。
• 三成员隶属度函数集在仿真中表现出更快的收敛速度和更平滑的控制输入。
• 五和七函数集在接近目标点时表现出更高的控制努力和振荡行为。
• 所提出的控制器成功使机器人沿复杂路径导航，同时保持稳定。
• 结果表明，增加隶属度函数数量并不能提升性能，反而可能因复杂度增加而使其下降。