移动机器人的自主导航技术是智能机器人研究领域的一个重要课题，它关系到机器人能否在动态变化的未知环境中独立完成从起点到终点的导航任务。自主导航问题可以概括为在特定环境中，机器人如何利用自身搭载的传感器来感知环境，理解环境信息，并基于这些信息做出决策，从而实现安全、准确、高效的路径规划与定位。
传统的机器人导航方法大多侧重于如何在给定的环境中规划一条从起始点到目标点的路径，并确保路径上没有障碍物，即所谓的路径规划问题。然而，这些方法很多情况下是基于静态环境的假设，忽略了机器人与环境动态交互的过程。机器人在实际运行中，往往需要实时处理和响应环境变化，例如出现的新障碍物、其他移动目标或机器人的自身状态变化等。在这样的动态环境中，机器人行为的激发需要更加主动，而不是仅仅依靠预先设定的路径规划结果。
考虑到这一点，本文提出了一种基于模糊行为决策的主动寻径方法。这种策略的目的是使机器人的行为更加主动和具有规划性，类比于人类在未知环境中寻路的决策过程。在该方法中，机器人通过其探测器在探测域内寻找可视点，并确定最优子目标点。然后，利用感知到的环境信息以及最优子目标点信息分析出机器人的周围环境。根据设计的模糊控制器对机器人的行为进行规划，并输出相应的控制指令，使得机器人能够进行避障，逃离半封闭区域，并最终到达目标点。
模糊控制算法在处理不确定性问题方面具有独特的优势，可以更好地处理感知信息中的模糊性和不确定性。在移动机器人的导航领域中，模糊控制算法能够模拟人类专家的决策过程，在复杂和不确定的环境中做出有效的导航决策。模糊控制器主要依赖于模糊规则，这些规则能够将环境信息转化为可行的行为动作，例如转向、前进、后退等。模糊控制器通常包括模糊化、规则推理、去模糊化三个主要部分，分别对应于将输入信息模糊化、基于规则库进行推理和将模糊决策去模糊化输出具体的控制指令。
在进行仿真验证的过程中，研究成果表明，提出的基于模糊行为决策的主动寻径方法能够有效地使机器人避开障碍物、逃离半封闭区域并准确到达目标点。这表明该方法在机器人自主导航中具有实际应用价值和广阔的发展前景。
除了本文中提及的模糊控制器以外，移动机器人导航中还常用到其他的局部路径规划方法，比如人工势场法、遗传算法、蚁群算法和神经网络等。人工势场法基于虚拟力场模拟，将环境中的障碍物和目标点转化为吸引和排斥力，使机器人在力场的驱动下向目标点移动，同时避开障碍物。然而，该方法的一个主要问题是容易陷入局部最小值，导致机器人被“卡住”。遗传算法和蚁群算法属于优化算法，通过模拟自然选择或蚂蚁觅食行为来寻找最佳路径。这些算法能够处理复杂的搜索空间，但是它们往往需要较大的存储空间和不确定的计算时间。神经网络算法能够从大量样本中学习环境特征，对环境具有一定的自适应能力。不过，训练神经网络需要大量数据，且训练过程可能耗时较长。
在自主导航领域，除了路径规划算法外，传感器技术的进步也为机器人的环境感知提供了更准确的信息。如激光雷达（LIDAR）、超声波传感器、视觉系统等，在机器人对环境的感知能力上提供了重要帮助。不同传感器的集成使用可以大大增强机器人在复杂环境中的导航能力。未来的移动机器人导航系统将更侧重于多传感器融合、机器学习和人工智能技术，以实现更加智能和适应性更强的导航解决方案。
本研究提出的基于模糊行为决策的机器人主动寻径导航方法，通过模仿人类在未知环境中灵活应对的决策过程，赋予了机器人更加主动和智能的导航能力，对推动移动机器人导航技术的发展具有积极的意义。
