Аннотация:
В данной работе рассматривается актуальная на данный момент проблема генерации набора нечетких правил для системы нечеткого вывода Мамдани на основе числовых данных, получаемых в процессе обучения управляемой системы. Предлагаемый в статье подход к решению данной проблемы базируется на алгоритмах четкой и нечеткой кластеризации, таких как алгоритм горной кластеризации и алгоритм Густафсона–Кесселя. Он позволяет значительно упростить процесс формирования набора нечетких правили минимизировать участие человека в этом процессе, позволяя автоматически подбирать количество правил,а также определять все необходимые параметры каждого из них. Для реализации предложенного подхода были написаны две компьютерные программы. Первая из них собирает числовые данные при управлении человеком гусеничной тележкой. На основе собранных данных эта программа строит базу нечетких правил управления гусеничным шасси. Эта база нечетких правил и ее компьютерная реализация в дальнейшем используется во второй программе для автоматизированного управления мобильным роботом на гусеничном шасси на плоскости при помощи изменения силы тяги каждой из гусениц в зависимости от положения цели,к которой робот должен приблизиться на заданное расстояние.