MATLAB模糊逻辑控制器代码控制避障移动机器人

设置项目文件夹路径，加载Project_Workspace.mat文件，运行Mobile_Robot_Simulation.m。在Simulink中打开Main_Simulation.mdl，自定义仿真时间、输入及模糊逻辑规则。运行Main_Simulation.mdl后，执行Simulation_Plots.m以完成基于超前滞后补偿、PID和模糊逻辑的移动机器人平台控制系统设计和仿真。为了定制此代码，可以调整直流电机常数、超前滞后补偿零点、PID控制器增益以及模糊逻辑控制器规则。

电源系统中，基于模糊逻辑控制的负载频率控制（LFC）是一种利用MATLAB开发的技术。

该项目已不再活跃。 如果你对机器人算法感兴趣，这个项目可能对你有所帮助： AtsushiSakai/PythonRobotics: Python sample codes for robotics algorithms.

本项目提供了基于Matlab算法和VRep仿真环境的移动机器人仿真工具源码，适合毕业设计和课程设计作业使用。所有源码均经过严格测试，保证可以直接运行。如果您有任何使用上的问题，请随时联系我们，我们将第一时间进行解答。

该项目构建了一个三相异步电动机的通用模型，并将其应用于基于模糊逻辑控制器的电机速度控制系统。

探讨了如何利用模糊逻辑控制器来调整PI控制器的增益，实现负载频率的精确控制，详细分析了三区域系统在此过程中的应用。

QlearningProject 基于 MatLab 的仿真程序，采用 Q 学习算法，帮助移动机器人实现避障和非周期性路径规划。项目包含 Python 代码，用于实现避障算法和移动机器人控制。

基于 MATLAB 作 圆，在 plot 函数中绘制出具有一定范围的 圆形，可以作为 避障机器人 中的 障碍物。

模糊控制器与PID控制器的结合 将模糊逻辑与传统的PID控制器相结合，可以实现根据系统状态动态调整PID控制器的增益，从而提升控制系统的性能。 模糊控制器设计 确定输入和输出变量: 根据控制系统需求，选择合适的输入变量（如误差、误差变化率等）和输出变量（如PID控制器的增益）。 定义模糊集和隶属函数: 为每个输入和输出变量设置相应的模糊集，并定义其隶属函数，描述变量隶属于每个模糊集的程度。 构建规则库: 建立模糊规则库，描述输入变量与输出变量之间的关系，例如“如果误差较大且误差变化率较快，则增大比例增益”。 PID控制器设计 使用PID控制器设计方法，确定比例增益、积分时间和微分时间等参数