Modeling of mobile robot with obstacle avoidance using fuzzy controller

Abstract

This paper presents the modeling of a robot's navigation using ultrasonic sensors under uncertainty. The robot tries to avoid obstacles by using the fuzzy logic controller to process the data coming from three ultrasonic sensors. To assess the performance of fuzzy logic optimized robot navigation controller with ultrasonic sensors, which measure the distance by calculating the time spent on the object and its return, the obstacles are placed in front of, left, and right of the robot. Mamdani fuzzy reasoning system is used for the designed controller for its intuitive properties and fewer setting parameters which reduces the amount of time spent on the programming of the controller. 25 rules are considered to cover a robots possible interactions with obstacles. For an easy understanding of navigation architecture and rapid algorithm implementation, in this paper, a MATLAB simulation framework is developed. MATLAB/Simulink is one of the best simulation tools required to design the architecture and verify algorithms with realtime constraints. Result ant models of the fuzzy optimized controller demonstrate the superior performance of the fuzzy logic controller with high adaptability to the environment while maintaining a sufficient level of accuracy. The designed fuzzy controller can be used in microprocessor/microcontroller-based robots owing to easiness in implementation and coding.

У цій статті наведено моделювання навігації робота з використанням ультразвукових датчиків в умовах невизначеності. Робот намагається уникнути перешкод, використовуючи контролер нечіткої логіки для обробки даних, що надходять від трьох ультразвукових датчиків. Для оцінки продуктивності оптимізованого на основі нечіткої логіки навігаційного контролера робота з ультразвуковими датчиками, які вимірюють відстань, обчислюючи час знаходження об'єкта і його повернення, перешкоди розміщують попереду, ліворуч і праворуч від робота. Система нечітких міркувань МАМДАНІ використовується для розробленого контролера через його інтуїтивно зрозумілі властивості і меншу кількість параметрів налаштування, що скорочує час, що витрачається на програмування контролера. Вважається, що 25 правил охоплюють можливу взаємодію робота з перешкодами. Для легкого розуміння архітектури навігації та швидкої реалізації алгоритму у цій статті розроблено середовище моделювання MATLAB. MATLAB/Simulink-один з кращих інструментів моделювання, необхідних для проектування архітектури та перевірки алгоритмів з обмеженнями в реальному часі. Результуючі моделі нечіткого оптимізованого контролера демонструють чудову продуктивність нечіткого логічного контролера з високою адаптованістю до навколишнього середовища при збереженні достатнього рівня точності. Розроблений нечіткий контролер може бути використаний у роботах на базі мікропроцесора/мікроконтролера завдяки простоті реалізації та кодування.