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作者：袁斌;邵帅;李晨;祁景涛;
单位：浙江科技学院机械与能源工程学院;
摘要：为了提升AGV(Automated Guided Vehicle)的自动纠偏能力和运行稳定性，提出一种采用自适应神经模糊纠偏系统的纠偏方法。首先，建立AGV的运动学模型和纠偏模型。其次，在ANFIS编辑器中设计自适应神经模糊控制器。最后，在Adams与Matlab/Simlink软件中分别建立实验所需的AGV模型和纠偏系统。利用Adams与Matlab/Simlink软件的交互性，进行联合仿真实验，将自适应神经模糊纠偏系统与传统控制纠偏系统的实验结果进行对比分析。实验结果表明：自适应神经模糊纠偏系统能够提高AGV的纠偏效率，相较于模糊控制纠偏系统和神经网络纠偏系统，纠偏效率分别提高了42.4%和20.8%，且AGV的运行稳定性也能满足要求。
关键词：AGV;;自动纠偏;;自适应神经模糊;;纠偏系统;;联合仿真
基金资助：基于多模态视觉检测技术的医疗大输液质量安全检测系统的研制—浙江省自然科学基金（LGF20F050002）
