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模糊控制是一类应用模糊集合理论的控制方法，它没有像经典控制理论那样把实际情况加以简化从而建立起数学模型，而是通过人的经验和决策进行相应的模糊逻辑推理，并且用具有模糊性的语言来描述整个时变的控制过程。对于移动机器人避障用经典控制理论建立起的数学模型将会粗糙，而模糊控制则把经典控制中被简化的部分也综合起来加以考虑。对于移动机器人避障的模糊控制而言，其关键问题就是要建立合适的模糊控制器，模糊控制器主要完成障碍物距离值的模糊化、避障模糊关系的运算、模糊决策以及避障决策结果的非模糊化处理（化）等重要过程，以此来智能地控制移动机器人的避障行为。利用模糊控制理论还可将专家知识或操作人员经验形成的语言规则直接转化为自动控制策略。通常使用模糊规则查询表，用语言知识模型来设计和修正控制算法。
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线性度:指传感器输出量与输入量之间的实际关系曲线偏离拟合直线的程度。定义为在全量程范围内实际特性曲线与拟合直线之间的大偏差值与满量程输出值之比。灵敏度:灵敏度是传感器静态特性的一个重要。其定义为输出量的增量与引起该增量的相应输入量增量之比。用S表示灵敏度。迟滞:传感器在输入量由小到大（正行程）及输入量由大到小（反行程）变化期间其输入输出特性曲线不重合的现象成为迟滞。对于同一大小的输入信号，传感器的正反行程输出信号大小不相等，这个差值称为迟滞差值。
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例如:一台30t电子汽车衡，大称量是30t，秤体自重为1.9t，采用四只传感器，根据当时的实际情况，选取保险系数K-0=1.25，冲击系数K-1=1.18，重心偏移系数K-2—=1.03，风压系数K-3=1.02，试确定传感器的吨位。因此，可选用量程为15t的传感器（传感器的吨位一般只有10T、15T、20t、25t、30t、40t、50t等，除非订做）。根据经验，一般应使传感器工作在其30%～70%量程内，但对于一些在使用过程中存在较大冲击力的衡器，如动态轨道衡、动态汽车衡、钢材秤等，在选用传感器时，一般要扩大其量程，使传感器工作在其量程的20%～30%之内，使传感器的称量储备量增大，以传感器的使用和寿命。
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