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更新时间: 2023-05-24
输入输出量的模糊化
选取超声传感器及方位传感器采集的外部环境信息作为模糊控制器的输入，模糊控制器的输出则是机器人的方向控制。将九只超声波传感器分为三组(前方，左侧，右侧各三只)， 每组取其**小距离信号作为该方向的输入。
模糊语言的确定包括由语法规则生成适当的模糊语言值， 根据语义规则确定语言值的隶属度函数以及确定语言变量的论域等。这里使用连续型论域，采用简单线性化处理方法， 对个输入量进行模糊语言描述，如下：
距离输入变量：d={ 近，远 }={near，far};
目标方位输入变量：tg={ 左大，左中，左小，前，右小， 右中，右大 }
={lb，lm，ls，zo，rs，rm，rb};
输出转向角变量：sa={ 左转，左中转，左稍转，直走， 右稍转，右中转，右转 };
={tlb，tlm，tls，tz，trs，trm，trb};
模糊语言值只是一个模糊子集，语言值要通过隶属函数来描述。在论域连续是的情况下，隶属度常用函数的形式来进行描述，常见的有隶属函数有三角形，梯形，高斯型等。
通常，隶属函数的形状越陡，分辨率就越高，控制灵敏度也就越高;相反，若隶属函数变化缓慢，则控制特性也平缓， 对应的系统稳定性好。因此，在选择语言值的隶属度函数是， 一般在误差为零的附近区域采用分辨率较高的隶属函数，而在误差较大的区域，可采用分辨率较低的隶属函数，以获得较好的鲁棒性。
