移动机器人是科学进步的产物,更是人类想象和智慧的结晶。在移动机器人研究领域,移动机器人的导航控制一直是研究热点。由于传感器信息和环境的信息都具有近似、不确定性和混杂有一定的噪声,故较难实现其控制。类似于人类思考方式的模糊控制器由于能够容纳这些不确定的输入信息,并能产生光滑的控制输出量,适用于时变未知环境下的移动机器人的导航控制,目前应用较广。但是传统的Mamdani型模糊控制系统的模糊规则过多,控制方法过于复杂。影响了系统的实时性。为了解决这一问题,应用粗糙集数学工具通过Mamdani型模糊控制规则表求出移动机器人各传感器信息的权重,并以各传感器信息权重为基础设计Takagi-Sugeno型模糊控制系统,达到化简模糊控制规则表、减少信息量、提高决策效率的目的。结果表明新的模糊控制系统不仅模糊规则简单、决策效率高,且控制效果满足要求。