该文件包含连接2个Arduinos平台的M文件;一个用于从Arduino输入4个传感器(2 DHT22和2 LDR)的串行数据，另一个用于输出，控制两个连续伺服电机和LED亮度。项目的主要决策模块采用人工智能技术进行控制，即使用MATLAB软件(fuzzy Logic Toolbox)进行模糊控制器控制。

在模糊推理系统(FIS)中考虑了3个输入和3个输出。
输入:内部温度，外部温度和外部亮度。
输出:盲角、盲长、LED
采用三角隶属函数。本次比赛共有27条规则。
所有的设置和FIS都是在MATLAB命令行中构建的。

模棱两可的。m’定义了FIS的输入输出变量、隶属函数和规则列表。
' FIS rule based.xls '定义了将添加到FIS规则中的模糊规则。

“serialread2。m '从连接到Arduino的4个传感器(2 DHT22和2 LDR)串行读取数据，并将字符串转换为数字。

“最近的。M '将值转换为电机每90度旋转中盲角和盲长的最近定义值。
(死角= [0 7 8 14 19 27 30 37 42 52 57 73]
盲长= [38.7 36.5 34.5 32.4 30.2 27.8 25.3 23.2 21.3 18.7 16.3 14.0 11.5 8.8 6.8 5.0])
这种转换的目的是为了使响应转得更有效、更准确，同时在电机下一转差很小的情况下节省能量。

的演示。M '是由所有函数组成的主要编码。从设置Arduino，定义FIS，收集传感器数据，从检测到的FIS输入评估FIS，并上传数据到ThingSpeak。