结昆仑，赵 涛，佃松宜

(四川大学电气工程学院，成都 610065)

1 引言

轮式移动机器人(WMR)，可在危险恶劣人工难以到达的地方移动，其在航空航天、工业、商业、核电、石油工业、船舶行业等领域得到广泛使用[1，2，3]。而环境结构复杂、环境恶劣等因素导致人工操作十分困难，所以对于WMR的控制成为关键研究技术之一。

WMR是一种特殊的非线性系统[4]，其跟踪的期望轨迹随着时间的变化而变化，这导致WMR的轨迹跟踪控制成为难题，而模糊逻辑控制(FLC)在处理这类非线性问题方面体现出较好的性能。文献[5]通过FLC动态调节快速双幂次趋近律参数，从而减小滑模控制造成的抖振现象。文献[6]采用Back-stepping建立机器人运动学控制器，滑模控制建立机器人动力学，通过FLC调节滑模增益，以减小控制过程中出现的抖振现象。文献[7]通过GT2FLC调节非奇异终端滑模控制器的趋近律增益，以提高系统响应速度，文献[8]通过粒子群优化算法对交叉算子进行了优化，提高了对WMR控制的收敛速度和稳定性。然而，以上控制方法需要建立精确的数学模型，很少考虑外部干扰的情况，FLC的隶属函数参数大多数是通过专家经验选择。

模糊逻辑控制(T1FLC)是由Zadeh[9]教授通过对人脑研究于1965年提出的一种智能控制。之后已成功运用在移动机器人控制[10]、模式识别、管理决策等领域。针对T1FLC对被控对象模糊化程度低、受不确定性因素影响大的问题，Zadeh教授于1975年提出了一种二型模糊逻辑控制[11](T2FLC)，T2FLC描述事物更加全面，但随之而来的是计算量增大，之后人们为了简化计算量，将T2FLC中的次隶属度均设为1，即区间二型模糊(IT2FLC)。……