基于模糊控制理論的智能體運動控制方法

陳杰 程勝 徐夢

摘要：模糊控制是相對于傳統自動控制領域精確控制而言的一種非線性的系統智能控制方法，模糊控制通過對觀測量進行模糊化，建立模糊控制規則以及模糊推理三個步驟實現模糊?？刂?。結合智能算法進行智能體的控制方法的研究一直是國內外學者熱切關注的問題，本文針對智能體的追蹤問題提出了一種使用模糊控制的方法進行目標的追蹤。試驗結果證明，本文提出的方法能夠有效地實現智能體的目標追蹤。

關鍵詞：模糊控制;模糊推理;智能體;追蹤

中圖分類號：TP13 文獻標識碼：A

在經典的控制領域里，控制系統的優劣的最重要的評價標準是控制系統動態模式是否精確或是控制精度的高低，系統的動態控制信息越詳細，就越能使控制更加精確。通常地，對于復雜的系統，由于變量太多，難以精確地描述動態系統，于是工程師便利用各種方法來簡化系統動態，以達成控制的目的，但卻不盡理想。換言之，傳統的控制理論對于明確系統有強而有力的控制能力，但對于過于復雜或難以精確描述的系統，則顯得無能為力，因此就會使用模糊控制的方法進行智能體的控制[1，2]。智能體的決策與控制在軍事、生活、生產領域應用廣泛，如在多機器人協同運動、無人機編隊飛行等[3～8]。

參考文獻[9]采用了一種變論域自適應模糊控制的方法實現了四級倒立擺的仿真控制試驗，并且通過試驗驗證了該方法不僅可以使得倒立擺小車行走到指定的位置還具有良好的穩定性與魯棒性。參考文獻[10]使用了一種基于遺傳算法自動尋優隸屬度函數參數和模糊控制規則的水下機器人模糊控制器的智能控制方法，最后通過仿真試驗驗證了所提出的方法相比傳統的模糊控制方法具有相應快、超調小的特點。參考文獻[11]以移動機器人導航問題為研究背景，提出了一種基于強化學習的機器人模糊邏輯控制器，解決了移動機器人在未知環境下的導航問題，同時該控制器在未知環境下具有較強的適應性。

本文針對智能體的二維平面控制方法進行研究，傳統的自動化控制方法需要構建精準的控制模型，但是構建模型往往需要投人較多的時間和成本，因此，本文提出了一種基于模糊理論的智能體控制方法，并在追蹤場景中進行了驗證。根據模糊控制的相關原理，首先定義一組觀測量，然后對觀測量進行模糊化，并將觀測量輸入到模糊控制器中。模糊控制器得到輸出值經過一種基于加權平均法的模糊決策方法計算得到了最終的決策量，進而控制智能體的合理運動。

1 模糊控制與智能體平面運動算法

1.1 模糊控制

對于一些具體的工程應用問題，有些難以使用精確控制的方法進行控制，因此通常使用模糊控制的方法進行控制。模糊控制器[4]包括以下4部分。

（1）模糊化

主要作用是選定模糊控制器的輸入量，并將其轉換為系統可識別的模糊量，具體包含以下三步：第一，對輸入量進行滿足模糊控制需求的處理;第二，對輸入量進行尺度變換;第三，確定各輸入量的模糊語言取值和相應的隸屬度函數。

（2）規則庫

根據人類專家的經驗建立模糊規則庫。模糊規則庫包含眾多控制規則，是從實際控制經驗過渡到模糊控制器的關鍵步驟。

（3）模糊推理

主要實現基于知識的推理決策[5]。

儼）解模糊

主要作用是將推理得到的控制量轉化為控制輸出。

1.2 智能體的平面運動控制算法

如圖1所示，被追蹤智能體（紅球）在平面內做勻速圓周運動，運動半徑為0.15，運動軌跡與x軸與y軸相切，智能體的初始位置是（0.3，0）。基本原理如下。

在任意時刻，智能體的坐標使用參數方程表示為：

x=R+Rcosθ

y=R十Rsinθ

代碼實現：

Alphas=PI/50;//運動角度，調節可以控制速度

cs=cos（alphas）;//cos

ss=sin（alphas）;//sin

x0=0.15+radiums*cs; //radiums為半徑

y0=0.15+radiums*ss;//獲得位置坐標

SetBalllPos（x0，y0）;//發布位置信息

SetBalllPos（x0，y0）函數在ShareSection.h中注冊與實現

FUZZY_EXPORT_API void SetBalllPOS（double x，double y）;

void SetBa111Pos（doublex，doubley）

{

BaIIO_x=x;

Ba110_y=y;

}

對于物理運動來說，運動有合成和分解的性質[6]，針對要分別控制x軸和y軸上的加速度，所以本文對于整個運動的控制也分為x方向和y方向。以下的敘述說明中，本文將以x軸為主導'y軸同理。

2 模糊化

2.1 定義觀測量和控制量

在兩個智能體之間，我們定義兩個觀測量，分別是兩智能體的相對位置distance和相對速度speed（相對位置的變化量）。本文中的相對的意義是追擊智能體減去被追擊智能體的相對量。定義控制量為控制第二個智能體在x方向上的加速度。

2.2 模糊化

2.2.1 觀測量1

兩智能體的相對位置distance x表示：

定義相對位置以在x軸上的相對位置為例，y軸上相同，觀測量為正大（PBd）、正?。≒Sd）、零（Zd）、負小（NSd）、負t（NBd）這5個元素組成的模糊集合，其中：

x={-0.3，-0.2，-0.1，0，0.1，0.2，0.3}

隸屬函數見表1。

2.2.2 觀測量2

相對速度speed∈Y表示：

定義相對速度以在x軸上的相對速度為例}Y軸上相同，觀測量為正大（PBS）、正小PSS（PSS）、零Zs（Zs）、負小（NSs）、負大NBs（NBs）這5個元素組成的模糊集合，其中：

y={-0.003，-0.002，-0.001，0，0.001，0.002，0.003}

隸屬函數見表2。

控制量：輸出的控制量為智能體在x方向的加速度分量，對于a∈Z，它的模糊集合的論域為：

z={-0.002，-0.0005，-0.0001，0，0.0001，0.0002，0.0005}

追擊智能體可以分解為在x軸與Y軸的加速度，考慮在x軸的加速度，y軸同理。加速度為PBa、PSa、Za、NSa、NBa這5個元素的模糊集合。隸屬度函數見表3。

3 建立模糊規則

本文中所采用的模糊控制器為雙輸入單輸出的模糊控制器[7]，模糊控制器的控制規則采用模糊條件語句：若A且B則C。根據前面定義的觀測量和控制量的表示符號，得到如表4所示的控制規則表。

由表4可得25條模糊規則：

規則1：若NBd且PBs，則PSa

規則2：若NSd且PBs，則PSash

…

…

規則25：若PBd且NBs，則NSa

上面的每一個模糊規則都對應一個模糊關系，如規則1：若NBd且PBs，則PSa就對應：

R=s（NBd·PBs）·PSa（2）式中：s（NBd·PBs）表示將矩陣NBd·PBs“拉直”為單列。這樣，25條模糊規則對應25個模糊關系：R1、R2，…，R25，而總的模糊關系R為：

R=R1UR2U...UR25（3）

對于任意的觀測量distance和speed，我們把它模糊化后分別化為x、y后：

Ace=t（x·y）·R式中：Acc為加速度，t（X·Y）表示把x·Y拉直為行矢量。

4 模糊決策

本文采用的決策方法是加權平均法，選取元素的隸屬度為權系數。則有最終的決策量為：

使用模糊控制進行智能體追蹤的基本框架如圖2所示。

5 試驗分析

試驗在VC++6.0[8]下進行，首先搭建智能體追擊仿真平臺，在平面內有紅球作為被追蹤目標，黃球作為追擊球，紅球在平面內作勻速圓周運動，黃球進行追蹤，試驗截圖如圖3所示。

在智能體追蹤試驗中，紅球做勻速圓周運動，初始位置為（0.3，0）;運動半徑為0.15，以恒定的線速度運動，使用模糊控制控制黃球對紅球進行追蹤，在追蹤過程中，黃球始終保持在紅球的附近，對紅球“窮追不舍”。同時在試驗中當紅球距離黃球很遠時，紅球加速追擊，當距離較近時，黃球加速度減小，當紅球運動速度改變頻繁時，追擊球也就是黃球會出現“來回搖擺”的現象。這種現象說明模糊控制容易出現抖動，這是由于模糊控制是一種非線性的控制方式，而并非是一種精確的控制方式導致，但是這種波動是在可以接受的范圍內。當加速度論域選擇過小時，黃球有追擊的趨勢，但是始終很難追擊到，論域選擇過大時，黃球可能會出現“追過頭”的情況，追蹤效果不好，因此選擇合理的論域很重要。

6 結束語

在非線性復雜系統的控制中，經典的自動控制方需要建立精確的運動控制模型，但是建立模型往往需要花費很多的時間和成本，而模糊控制相對于經典的自動化控制方法不需要事先建立精準的控制模型。本文提出了一種使用模糊控制理論的智能體追蹤控制方法。該方法通過設計模糊輸入、模糊控制規則、模糊決策三個模塊構建了一套完整的模糊控制器，并通過試驗驗證了本文提出方法具有良好的效果。隨著模糊控制技術的不斷進步，模糊控制理論將會在機器人與自動化控制中有著越來越廣泛的應用。

參考文獻

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[11]段勇，劉興剛，徐心和.基于強化學習的機器人模糊控制系統設計[J].系統仿真學報，2006，18（6）：182-185.