温室机器人道路识别与路径导航研究基于红外测距技术，该技术涉及的领域包括机器人技术、红外测距技术、路径导航、机器学习中的模糊控制，以及PC机在控制算法中的应用。本文的研究重点在于提升温室机器人在复杂环境中的自主导航和定位精度。
在温室机器人道路识别和路径导航研究中，红外测距技术的应用是关键。红外测距技术利用红外线传感器检测环境中的障碍物，并通过红外线的反射来计算机器人与障碍物之间的距离。红外传感器的体积小、功耗低、抗干扰能力强、速度快速等优点，使其非常适合应用于温室机器人中。机器人在导航过程中，红外线接收器会接收到反射回来的红外线信号，并将其转换为光强电流，经过放大后输出模拟电压信号。通过编程计算，可以将电压信号转化为距离信息，进而得到机器人与标志物之间的距离误差。
为了实现精准导航，研究中提出了结合模糊控制算法来对导航误差进行控制。模糊控制算法基于模糊逻辑，能够处理不精确或者不确定性的输入信息，并给出模糊的输出控制指令。在实验测试中，机器人导航距离偏差的平均值为1.28cm，均方差为2.68cm，表现了较小的超调现象，可以实现较为精确的导航。
模糊控制器结构原理图展示了控制器从输入误差到输出控制命令的过程。模糊化过程将输入误差划分为语言词集，例如“大误差”、“小误差”等，然后根据模糊控制规则对误差进行处理，得到模糊的输出。之后，通过解模糊化过程将模糊输出转换为具体的控制指令。
在实际应用中，研究人员需要在温室中设置标定物，比如导航线，以便机器人通过红外测距技术实现自主导航。当机器人偏离导航线一定距离时，会产生误差。利用模糊控制算法可以有效消除这些误差对导航精度的影响。
此外，该研究还提到了在机器人导航中，红外线发射管发出的红外线覆盖区域与接收器之间的关系。红外线发射的角度与覆盖区域的形状密切相关，本研究中使用的是60度的发射散角，使得红外线可以覆盖较宽的区域，从而更好地检测前方及左右前方的障碍物。
研究中强调了使用分段方法对距离进行校准。由于输出电压与测量距离之间存在非线性关系，分段方法可以将这种非线性关系近似为多段线性关系，从而简化距离的计算过程。通过这种方法，可以根据红外线传感器显示的读数计算出实际的距离测量值。
温室机器人道路识别与路径导航研究在技术上，侧重于如何利用红外测距和模糊控制相结合的方式，来提升温室机器人的自主导航能力。红外测距技术提供了一种高效准确的环境感知手段，而模糊控制则用于优化导航策略，降低误差。这项研究对于温室机器人的智能化控制具有重要的理论和实践价值。
