【基于模糊控制的机器人寻线控制系统改进设计】的讨论主要集中在如何优化传统的寻线机器人控制系统，使其更加稳定地沿着引导线行走。传统的寻线控制系统往往采用单一传感器输入，导致机器人在引导线上会有“摇摆”现象。为了解决这个问题，文章提出了一种基于模糊控制思想的多传感器信息融合的寻线控制系统。
文章介绍了移动机器人，特别是轮式移动机器人的应用背景，它们在自主导航中的重要性，以及自动寻线行走作为移动机器人研究的关键课题。传统的寻线控制系统通常通过检测导引线的反射信号，调整左右驱动轮的转速差来保持机器人在导引线上的位置，但这可能导致机器人行驶不平稳。
在传感器结构部分，文章提到了利用反射式光电传感器TCRT5000组成的寻线传感器模块，这种传感器能有效区分黑白两种颜色，以检测黑色导引线。通过增加传感器的数量（8路），并分别安装在车体前端和后端，提高了获取导引线信息的精度和稳定性。
接着，文章详细阐述了模糊控制系统的设计过程，这包括选择适当的传感器获取信息、设计模糊推理系统（定义模糊隶属函数和模糊推理规则）、执行模糊推理、进行模糊合成以及反模糊化。模糊推理系统可以处理传感器数据的不确定性和非线性，通过模糊逻辑算子计算出每个规则的满足程度，然后综合所有规则得出最终的控制决策。输出为驱动电机的速度差，用于调整机器人在导引线上的路径。
模糊控制系统的输入变量为前后寻线传感器模块的检测信息，输出为左右驱动电机的速度差。传感器输出转换为16进制的偏差值，模糊控制器的输入和输出量分别设置了相应的语言值模糊子集，并定义了线性隶属度函数，简化了计算过程，提高了实时性能。
文章提到采用最大隶属度法进行反模糊化处理，将模糊控制规则的输出转换为实际的驱动电机控制信号。为了达到最佳控制效果，需要通过多次试验来校正理论计算与实际表现之间的偏差。
基于模糊控制的机器人寻线控制系统改进设计通过多传感器信息融合和模糊控制策略，提升了寻线机器人的稳定性，降低了行驶过程中的摇摆现象，使得机器人能够更加准确地沿着引导线行走。这样的设计对于提升自主移动机器人的导航性能具有重要的实际意义。
