CN104216409A - 基于模糊控制的两轮自平衡机器人避障系统及控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于模糊控制的两轮自平衡机器人避障系统及控制方法，涉及机器人控制领域，具体应用在两轮自平衡机器人避障系统设计及控制方法的实现。本发明利用模糊控制方法以及超声波测距原理设计了一种两轮自平衡机器人避障控制系统。系统包括：姿态检测模块，运动控制模块和运动执行模块。使用数字信号处理器对超声波传感器采集到的环境信息进行存储处理，特别是在避障系统控制方法设计基础上使用模糊控制规则，设计模糊控制器，实现两轮自平衡机器人在未知环境中自主实现无碰撞地避障。本发明具有良好的鲁棒性和容错性。

Description

基于模糊控制的两轮自平衡机器人避障系统及控制方法

技术领域

本发明涉及机器人控制领域，具体应用在两轮自平衡机器人的避障系统上。

背景技术

如何让移动机器人可以在未知环境中自主实现无碰撞地避障，成为机器人研究领域的热点之一。避障系统的任务是在具有障碍物的地理环境中，根据特定的运动标准，使控制对象从开始位置运动到终点位置并能够避开障碍物，避开障碍物是移动机器人避障规划里非常关键的问题。按照机器人所能掌握的地理数据的差异，基本分成两类避障规划：第一类是已知地理数据的全局避障规划，第二类是部分未知或整体未知环境数据，利用传感器对所在的运动环境进行实时检测，从而知道障碍物的地理方位，大小形状等数据的局部避障规划；按照移动机器人所在环境中障碍物的不同，分成两类：在静止障碍物地理中与运动障碍物地理中的避障规划问题。

移动机器人全局避障规划的主要方法有：自由空间法，栅格法和位姿空间法等。自由空间法应用于机器人避障，采用预先定义的如广义锥形和凸多边形等基本形状构造自由空间，并将自由空间表示为连通图，通过搜索连通图来进行避障。但相关方法的复杂程度与障碍物的多少成正比，在实际环境中应用起来难度较大。栅格法是将机器人工作环境分成一系列具有二值信息的网格单元，多采用四叉树或八叉树表示工作环境，并通过优化方法完成路径搜索。该方法的缺点是表示效率不高，存在着时空开销与求解精度之间的矛盾。位姿空间法是目前研究移动机器人避障的一个基本工具，其基本思想是用位姿空间中的一个点来表征机器人的位置和方向，该方法的缺点是缺乏灵活性，且存在组合爆炸问题。

局部避障规划的方法重点包括：人工势场法和遗传算法。人工势场法最初是由Khatib提出的一种虚拟力法。其基本思想是将机器人在环境中的运动视为一种虚拟的人工受力场中的运动，障碍物对机器人产生斥力，目标点对机器人产生引力，引力和斥力的合力作为机器人的加速力，来控制机器人的运动方向。但传统的人工势场法由于没有引入优化过程而容易陷入局部极小区域，不易调节。遗传算法由J.Holland在60年代初提出的，以自然遗传机制和自然选择等生物进化理论为基础，构造了一类随机化搜索方法，模拟自然界的物竞天择、适者生存的进化观点，在问题的解空间中寻找全局的并行随机搜索，使表示问题解的种群向全局最优解进化。该方法需以连通图为前提，对于环境复杂、障碍物数目较多的情况，会有一定的困难。

以上各种方法的应用领域是针对于移动机器人，如四轮机器人小车、两轮加辅助轮的机器人，其并不涉及机器人的自平衡问题。

发明内容

为了使两轮自平衡机器人在移动过程中无碰撞地避开形状各异的障碍物，本发明提出了一种基于模糊控制的两轮自平衡机器人避障系统及控制方法。

本发明采用如下技术方案：

基于模糊控制的两轮自平衡机器人避障系统及控制方法，其特征在于，系统包括：姿态检测模块，运动控制模块和运动执行模块；

所述姿态检测模块，包括运动模式控制模块EPC、微型姿态方位传感器MTI、超声波传感器，运动模式控制模块EPC与运动姿态控制模块相接，运动姿态控制模块输出脉冲宽度信号与运动姿态控制模块，电源分别与运动姿态控制模块和电机模块相连，微型姿态方位传感器MTI与运动姿态控制模块相连，提供姿态信号，超声波传感器与运动姿态控制模块相连，提供距离信号；

所述超声波模块，包括超声波发射器、接收器和控制电路，超声波模块测量的扇形范围区域内根据超声波返回距离的变化判断是否存在障碍物，向超声波模块提供一个10微秒以上脉冲触发信号，该模块内部将发出8个40kHz周期电平并检测回波，一旦检测到有回波信号则输出回响信号的脉冲宽度与所测的距离成正比，由此通过发射信号到收到的回响信号时间间隔可以计算得到距离；

所述运动控制模块，包括运动姿态控制模块、电源、遥控，运动姿态控制模块采用数字信号处理器实现，电源主要由电池、电源分配器和各级开关组成，在电池供电模式下，锂电池组输出24V直流电，一部分为左、右轮电机供电，另一部分经过电源适配器变换为5V和12V直流输出，分别为系统中相应电子设备供电，遥控器与运动姿态控制模块相连，进行远程遥控；

所述模糊控制器，首先要确定模糊控制器中的输入量和输出量，确定三个输入量，对应三个超声波传感器采集到的距离信息，即左前方障碍物距离信息、正前方障碍物距离信息和右前方障碍物距离信息，分别用DL、DF和DR表示，其模糊语言变量均为{近，中，远}，用{Near，Med，Far}表示，论域为[0.25米，4米]，一个输出量，即机器人在避障过程中的转向角度，用α表示，其模糊语言变量为{左转，稍微左转，前行，稍微右转，右转}，用{VL,SL,F,SR,VR}表示，论域为[-90°,90°]；

所述运动执行模块，包括两组直流电机及其伺服系统构成,是两轮自平衡机器人的运动力来源,两轮自平衡机器人采用两个直流电机同轴差分驱动，每一个主动轮采用一台直流电机独立驱动，通过数字信号处理器调节电机通断时间的比例,调节相应驱动轮的转速,达到调速的目的，从而实现运动功能。

所述的基于模糊控制的两轮自平衡机器人避障系统控制方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：

步骤S1：将控制程序的二进制代码通过调试软件和USB数据线下载到避障系统的数字信号处理器中；

步骤S2：在控制程序中已编入前进、后退、自旋、定点平衡指令，通过遥控器对应的1、2、3、4按键即可向两轮自平衡机器人发送控制指令；

步骤S3：距离障碍物的距离信息，通过超声波传感器的发射探头和接收探头分别采集左前方、正前方、右前方的障碍物距离信息，再将数据发送到数字信号处理器中，通过公式计算出机器人距离障碍物的距离,S表示机器人距离障碍物的距离，V表示声波在空气中的传播速度，T表示声波在空气中的传播速度；

步骤S4：当障碍物较近时，机器人根据障碍物的分布并且结合模糊规则做出合理的决策，模糊规则如下：

$\mathrm{VL}=\left(\begin{array}{ccc}\mathrm{Med}& \mathrm{Near}& \mathrm{Near}\\ \mathrm{Med}& \mathrm{Near}& \mathrm{Med}\\ \mathrm{Med}& \mathrm{Med}& \mathrm{Near}\\ \mathrm{Med}& \mathrm{Far}& \mathrm{Near}\\ \mathrm{Far}& \mathrm{Near}& \mathrm{Near}\\ \mathrm{Far}& \mathrm{Near}& \mathrm{Med}\\ \mathrm{Far}& \mathrm{Near}& \mathrm{Far}\\ \mathrm{Far}& \mathrm{Med}& \mathrm{Near}\\ \mathrm{Far}& \mathrm{Far}& \mathrm{Near}\end{array}\right)\left(\begin{array}{c}1\\ 1\\ 1\end{array}\right),$

$\mathrm{SL}=\left(\begin{array}{ccc}\mathrm{Med}& \mathrm{Med}& \mathrm{Med}\\ \mathrm{Med}& \mathrm{Far}& \mathrm{Med}\\ \mathrm{Far}& \mathrm{Med}& \mathrm{Med}\\ \mathrm{Far}& \mathrm{Med}& \mathrm{Far}\\ \mathrm{Far}& \mathrm{Far}& \mathrm{Med}\end{array}\right)\left(\begin{array}{c}1\\ 1\\ 1\end{array}\right),F=\left(\begin{array}{ccc}\mathrm{Far}& \mathrm{Far}& \mathrm{Far}\end{array}\right)\left(\begin{array}{c}1\\ 1\\ 1\end{array}\right),$

$\mathrm{SR}=\left(\begin{array}{ccc}\mathrm{Near}& \mathrm{Near}& \mathrm{Far}\\ \mathrm{Near}& \mathrm{Med}& \mathrm{Med}\\ \mathrm{Near}& \mathrm{Med}& \mathrm{Far}\\ \mathrm{Near}& \mathrm{Far}& \mathrm{Med}\\ \mathrm{Near}& \mathrm{Far}& \mathrm{Far}\\ \mathrm{Med}& \mathrm{Med}& \mathrm{Far}\end{array}\right)\left(\begin{array}{c}1\\ 1\\ 1\end{array}\right),$

$\mathrm{VR}=\left(\begin{array}{ccc}\mathrm{Near}& \mathrm{Near}& \mathrm{Med}\\ \mathrm{Med}& \mathrm{Near}& \mathrm{Far}\\ \mathrm{Med}& \mathrm{Far}& \mathrm{Far}\end{array}\right)\left(\begin{array}{c}1\\ 1\\ 1\end{array}\right),$

其中，机器人结合三个方向的距离信息和模糊规则，来做出对应的转向，实现避障。

所述的超声波传感器，其特征在于，测量精度为0.2cm，探测距离为2cm-450cm，感应角度为不大于15度，本发明采用三个超声波传感器并排使用。

所述的模糊控制器，其特征在于，三个输入量对应三个超声波传感器采集到的距离信息，即左前方障碍物距离信息、正前方障碍物距离信息和右前方障碍物距离信息。

附图说明

图1是两轮自平衡机器人避障系统的系统结构示意图；

图2是本发明中用到的超声波传感器安装位置示意图；

图3是本发明的电源系统结构示意图；

图4是本发明的避障控制系统示意图；

图5是本发明的三个输入量的隶属度函数示意图；

图6是本发明的一个输出量的隶属度函数示意图；

图7是本发明的模糊规则示意图；

图8a-f是本发明的物理实验示意图；

图9是本发明的控制方法流程图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对于本发明作进一步的说明：

基于模糊控制的两轮自平衡机器人避障系统控制方法，如图9所示，该方法包括如下步骤：

步骤1：将控制程序的二进制代码通过调试软件和USB数据线下载到避障系统的数字信号处理器中；

步骤2：在控制程序中已编入前进、后退、自旋、定点平衡指令，通过遥控器对应的1、2、3、4按键即可向两轮自平衡机器人发送控制指令；

步骤3：距离障碍物的距离信息，通过超声波传感器的发射探头和接收探头分别采集左前方、正前方、右前方的障碍物距离信息，再将数据发送到数字信号处理器中，通过公式计算出机器人距离障碍物的距离,S表示机器人距离障碍物的距离，V表示声波在空气中的传播速度，T表示声波在空气中的传播速度；

步骤4：当障碍物较近时，机器人根据障碍物的分布并且结合模糊规则做出合理的决策，模糊规则如下：

$\mathrm{VL}=\left(\begin{array}{ccc}\mathrm{Med}& \mathrm{Near}& \mathrm{Near}\\ \mathrm{Med}& \mathrm{Near}& \mathrm{Med}\\ \mathrm{Med}& \mathrm{Med}& \mathrm{Near}\\ \mathrm{Med}& \mathrm{Far}& \mathrm{Near}\\ \mathrm{Far}& \mathrm{Near}& \mathrm{Near}\\ \mathrm{Far}& \mathrm{Near}& \mathrm{Med}\\ \mathrm{Far}& \mathrm{Near}& \mathrm{Far}\\ \mathrm{Far}& \mathrm{Med}& \mathrm{Near}\\ \mathrm{Far}& \mathrm{Far}& \mathrm{Near}\end{array}\right)\left(\begin{array}{c}1\\ 1\\ 1\end{array}\right),$

$\mathrm{SL}=\left(\begin{array}{ccc}\mathrm{Med}& \mathrm{Med}& \mathrm{Med}\\ \mathrm{Med}& \mathrm{Far}& \mathrm{Med}\\ \mathrm{Far}& \mathrm{Med}& \mathrm{Med}\\ \mathrm{Far}& \mathrm{Med}& \mathrm{Far}\\ \mathrm{Far}& \mathrm{Far}& \mathrm{Med}\end{array}\right)\left(\begin{array}{c}1\\ 1\\ 1\end{array}\right),F=\left(\begin{array}{ccc}\mathrm{Far}& \mathrm{Far}& \mathrm{Far}\end{array}\right)\left(\begin{array}{c}1\\ 1\\ 1\end{array}\right),$

$\mathrm{SR}=\left(\begin{array}{ccc}\mathrm{Near}& \mathrm{Near}& \mathrm{Far}\\ \mathrm{Near}& \mathrm{Med}& \mathrm{Med}\\ \mathrm{Near}& \mathrm{Med}& \mathrm{Far}\\ \mathrm{Near}& \mathrm{Far}& \mathrm{Med}\\ \mathrm{Near}& \mathrm{Far}& \mathrm{Far}\\ \mathrm{Med}& \mathrm{Med}& \mathrm{Far}\end{array}\right)\left(\begin{array}{c}1\\ 1\\ 1\end{array}\right),$

$\mathrm{VR}=\left(\begin{array}{ccc}\mathrm{Near}& \mathrm{Near}& \mathrm{Med}\\ \mathrm{Med}& \mathrm{Near}& \mathrm{Far}\\ \mathrm{Med}& \mathrm{Far}& \mathrm{Far}\end{array}\right)\left(\begin{array}{c}1\\ 1\\ 1\end{array}\right),$

其中，机器人结合三个方向的距离信息和模糊规则，来做出对应的转向，实现避障。

两轮自平衡机器人避障控制的整体有益效果是：

一、为两轮自平衡机器人避障控制提供一种完整的解决方案。

二、在控制方法中加入了模糊控制，使两轮自平衡机器人在现实环境中做到自主避障。

三、本方法使用的超声波传感器5测量精度理论值为0.2cm，探测距离为2cm-450cm，感应角度为不大于15度。满足两轮自平衡机器人的避障要求。

四、避障模式只需遥控器7进行开关切换，方便操控。

从上述避障方法可以看出，通过此方法，即使是复杂的现实环境中，两轮自平衡机器人也可以顺利地完成自主避障。

两轮自平衡机器人的避障控制系统如图4所示。当机器人在运行过程中，遇到障碍物时，避障控制系统把从超声波传感器所获得的距离信息发送给数字信号处理器进行分析和处理，通过模糊控制方法，将距离信息转化成控制信息。最后向机器人驱动模块输出转向信号，从而完成避障任务。

两轮自平衡机器人：如图1所示，包括运动模式控制模块1、运动姿态控制模块2、电源3、微型姿态方位传感器MTI 4、超声波传感器5、电机系统6、遥控器7。运动模式控制模块EPC与运动姿态控制模块相接，运动姿态控制模块输出脉冲宽度信号与运动姿态控制模块，电源分别与运动姿态控制模块和电机模块相连，微型姿态方位传感器MTI与运动姿态控制模块相连，提供姿态信号，超声波传感器与运动姿态控制模块相连，提供距离信号；

一、超声波传感器5

两轮自平衡机器人采用三个超声波传感器5来采集相应的距离信息，位置分别位于机器人底盘的左前方、正前方和右前方，如图2所示。模块包括超声波发射器、接收器和控制电路。超声波模块测量的扇形范围区域内根据超声波返回距离的变化判断是否存在障碍物。向超声波模块提供一个10uS以上脉冲触发信号，该模块内部将发出8个40kHz周期电平并检测回波。一旦检测到有回波信号则输出回响信号的脉冲宽度与所测的距离成正比。由此通过发射信号到收到的回响信号时间间隔可以计算得到距离。即利用公式：

$S=\frac{\mathrm{VT}}{2}$

其中S：距离；

V：声波在空气中的传播速度；

T：从发出超声波到接收到回波的时间。

二、电源3

电源3是两轮自平衡机器人的能量源。主要由电池、电源分配器和各级开关组成。在电池供电模式下，锂电池组输出24V直流电，一部分为左、右轮电机供电，另一部分经过电源适配器变换为5V和12V直流输出，分别为系统中相应电子设备供电。电源系统3示意图如图3所示。其中，锂电池组的参数是22.2V、4000mAh，有五片电芯组成。单片电芯电压不能低于3V，否则整个电池将损坏不能进行再次充电，一般是单片电芯放电到3.7V即停止放电，并进行充电。

三、电机系统6

电机系统6主要由两组直流电机及其伺服系统构成，是两轮自平衡机器人的运动力来源。两轮自平衡机器人采用两个直流电机同轴差分驱动，以实现运动功能。因此选择两个直流电机以及电机的驱动器。目前直流电机控制通常采用脉冲信号控制，数字信号处理器则提供了专门针对电机控制的事件管理单元，控制方法也较成熟，能够给设计带来很多方便。

四、避障控制系统

设计避障控制系统的重点在于模糊控制器的设计，首先要确定模糊控制器中的输入量和输出量。

两轮自平衡机器人的宽为0.21m，长为0.37m，将其看做一个可以包含机器人所有边缘的圆形机器人，其半径为

$R=\sqrt{{\left(\frac{\mathrm{length}}{2}\right)}^2+{\left(\frac{\mathrm{width}}{2}\right)}^2}\≈0.21m$

由于此机器人可以实现零回转半径，所以安全距离应该大于R。所以，取安全半径为0.25m。

a)输入量和输出量

首先要确定模糊控制器中的输入量和输出量，确定三个输入量，对应三个超声波传感器采集到的距离信息，即左前方障碍物距离信息、正前方障碍物距离信息和右前方障碍物距离信息，分别用DL、DF和DR表示，其模糊语言变量均为{近，中，远}，用{Near，Med，Far}表示，论域为[0.25米，4米]，输入量DL,DF,DR的隶属度函数相同，如图5所示,一个输出量，即机器人在避障过程中的转向角度，用α表示，其模糊语言变量为{左转，稍微左转，前行，稍微右转，右转}，用{VL,SL,F,SR,VR}表示，论域为[-90°,90°],输出量α的隶属度函数，如图6所示。

b)模糊规则

模糊规则的建立是模糊控制的核心问题。模糊控制系统是用一系列基于专家知识的评议来描述的，用一系列模糊条件描述的模糊规则就构成了模糊控制规则库。根据模糊控制理论，规则反映了输入输出量之间的关系。影响两轮自平衡机器人转向控制的因素主要是左前、正前、右前方向的障碍物距离信息。机器人距离障碍物近时，机器人运动需要的转角也就大；当障碍物距离机器人比较远时，移动机器人转角就小。建立模糊规则，根据障碍物在不同位置的情况，设计输出变量转向角度的变化。模糊规则如图7所示。

c)去模糊化

通过模糊推理规则得到的输出是模糊量，而对于实际的控制则必须将模糊量变为精确量。本方法采用了重心法的去模糊方法。它取模糊隶属函数曲线与横坐标轴围成面积的重心作为代表点，其控制量的精确值e^*为:

e^*＝∫_e μ_c(e)ede/∫_eμ_c(e)de

其中，e*是输出的确定值，μ_c(e)是输出论域上的隶属度函数。

如图4所示，通过运动姿态控制模块2发出指令，超声波传感器5中的发射电路接收到指令后，发送到发射探头，发射探头开始在可探测角度内搜寻障碍物。搜寻到障碍物后，将信号传送到接收探头，再通过接收电路，返回到运动姿态控制模块2中。计算好障碍物的距离后，运动姿态控制模块2将距离信息传到模糊控制器中，经过模糊规则后，调整机器人的转向角度，将信号发送到驱动模块，使机器人避开障碍物。在物理实验中，以实验室为实验环境，机箱作为障碍物，机器人可以自主地完成避障，如图8所示。

最后应说明的是：以上示例仅用以说明本发明而并非限制本发明所描述的技术方案；因此，尽管本说明书参照上述的示例对本发明已进行了详细的说明，但是，本领域的普通技术人员应当理解，仍然可以对本发明进行修改或等同替换；而一切不脱离发明的精神和范围的技术方案及其改进，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (4)

1.基于模糊控制的两轮自平衡机器人避障系统及控制方法，其特征在于，系统包括：姿态检测模块，运动控制模块和运动执行模块；

所述姿态检测模块，包括运动模式控制模块EPC、微型姿态方位传感器MTI、超声波传感器，运动模式控制模块EPC与运动姿态控制模块相接，运动姿态控制模块输出脉冲宽度信号与运动姿态控制模块，电源分别与运动姿态控制模块和电机模块相连，微型姿态方位传感器MTI与运动姿态控制模块相连，提供姿态信号，超声波传感器与运动姿态控制模块相连，提供距离信号；

所述超声波模块，包括超声波发射器、接收器和控制电路，超声波模块测量的扇形范围区域内根据超声波返回距离的变化判断是否存在障碍物，向超声波模块提供一个10微秒以上脉冲触发信号，该模块内部将发出8个40kHz周期电平并检测回波，一旦检测到有回波信号则输出回响信号的脉冲宽度与所测的距离成正比，由此通过发射信号到收到的回响信号时间间隔可以计算得到距离；

所述运动控制模块，包括运动姿态控制模块、电源、遥控，运动姿态控制模块采用数字信号处理器实现，电源主要由电池、电源分配器和各级开关组成，在电池供电模式下，锂电池组输出24V直流电，一部分为左、右轮电机供电，另一部分经过电源适配器变换为5V和12V直流输出，分别为系统中相应电子设备供电，遥控器与运动姿态控制模块相连，进行远程遥控；

所述模糊控制器，首先要确定模糊控制器中的输入量和输出量，确定三个输入量，对应三个超声波传感器采集到的距离信息，即左前方障碍物距离信息、正前方障碍物距离信息和右前方障碍物距离信息，分别用DL、DF和DR表示，其模糊语言变量均为{近，中，远}，用{Near，Med，Far}表示，论域为[0.25米，4米]，一个输出量，即机器人在避障过程中的转向角度，用α表示，其模糊语言变量为{左转，稍微左转，前行，稍微右转，右转}，用{VL,SL,F,SR,VR}表示，论域为[-90°,90°]；

所述运动执行模块，包括两组直流电机及其伺服系统构成,是两轮自平衡机器人的运动力来源,两轮自平衡机器人采用两个直流电机同轴差分驱动，每一个主动轮采用一台直流电机独立驱动，通过数字信号处理器调节电机通断时间的比例,调节相应驱动轮的转速,达到调速的目的，从而实现运动功能。

2.根据权力要求1所述的基于模糊控制的两轮自平衡机器人避障系统控制方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：

步骤S1：将控制程序的二进制代码通过调试软件和USB数据线下载到避障系统的数字信号处理器中；

步骤S2：在控制程序中已编入前进、后退、自旋、定点平衡指令，通过遥控器对应的1、2、3、4按键即可向两轮自平衡机器人发送控制指令；

步骤S3：距离障碍物的距离信息，通过超声波传感器的发射探头和接收探头分别采集左前方、正前方、右前方的障碍物距离信息，再将数据发送到数字信号处理器中，通过公式计算出机器人距离障碍物的距离,S表示机器人距离障碍物的距离，V表示声波在空气中的传播速度，T表示声波在空气中的传播速度；

步骤S4：当障碍物较近时，机器人根据障碍物的分布并且结合模糊规则做出合理的决策，模糊规则如下：

$\mathrm{VL}=\left(\begin{array}{ccc}\mathrm{Med}& \mathrm{Near}& \mathrm{Near}\\ \mathrm{Med}& \mathrm{Near}& \mathrm{Med}\\ \mathrm{Med}& \mathrm{Med}& \mathrm{Near}\\ \mathrm{Med}& \mathrm{Far}& \mathrm{Near}\\ \mathrm{Far}& \mathrm{Near}& \mathrm{Near}\\ \mathrm{Far}& \mathrm{Near}& \mathrm{Med}\\ \mathrm{Far}& \mathrm{Near}& \mathrm{Far}\\ \mathrm{Far}& \mathrm{Med}& \mathrm{Near}\\ \mathrm{Far}& \mathrm{Far}& \mathrm{Near}\end{array}\right)\left(\begin{array}{c}1\\ 1\\ 1\end{array}\right),$

$\mathrm{SL}=\left(\begin{array}{ccc}\mathrm{Med}& \mathrm{Med}& \mathrm{Med}\\ \mathrm{Med}& \mathrm{Far}& \mathrm{Med}\\ \mathrm{Far}& \mathrm{Med}& \mathrm{Med}\\ \mathrm{Far}& \mathrm{Med}& \mathrm{Far}\\ \mathrm{Far}& \mathrm{Far}& \mathrm{Med}\end{array}\right)\left(\begin{array}{c}1\\ 1\\ 1\end{array}\right),F=\left(\begin{array}{ccc}\mathrm{Far}& \mathrm{Far}& \mathrm{Far}\end{array}\right)\left(\begin{array}{c}1\\ 1\\ 1\end{array}\right),$

$\mathrm{SR}=\left(\begin{array}{ccc}\mathrm{Near}& \mathrm{Near}& \mathrm{Far}\\ \mathrm{Near}& \mathrm{Med}& \mathrm{Med}\\ \mathrm{Near}& \mathrm{Med}& \mathrm{Far}\\ \mathrm{Near}& \mathrm{Far}& \mathrm{Med}\\ \mathrm{Near}& \mathrm{Far}& \mathrm{Far}\\ \mathrm{Med}& \mathrm{Med}& \mathrm{Far}\end{array}\right)\left(\begin{array}{c}1\\ 1\\ 1\end{array}\right),$

$\mathrm{VR}=\left(\begin{array}{ccc}\mathrm{Near}& \mathrm{Near}& \mathrm{Med}\\ \mathrm{Med}& \mathrm{Near}& \mathrm{Far}\\ \mathrm{Med}& \mathrm{Far}& \mathrm{Far}\end{array}\right)\left(\begin{array}{c}1\\ 1\\ 1\end{array}\right),$

其中，机器人结合三个方向的距离信息和模糊规则，来做出对应的转向，实现避障。

3.根据权利要求1所述的超声波传感器，其特征在于，测量精度为0.2cm，探测距离为2cm-450cm，感应角度为不大于15度，本发明采用三个超声波传感器并排使用。

4.根据权利要求1所述的模糊控制器，其特征在于，三个输入量对应三个超声波传感器采集到的距离信息，即左前方障碍物距离信息、正前方障碍物距离信息和右前方障碍物距离信息。