文件包含连接2个Arduinos平台的M文件;一个用于Arduino 4个传感器(2个DHT22和2个LDR)的串行数据输入，另一个用于输出，控制两个连续伺服电机和LED亮度。项目主要决策模块采用人工智能技术，即模糊控制器，采用MATLAB软件(模糊逻辑工具箱)进行控制。

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，外部温度和外部光照水平。
输出:盲角、盲长、LED
采用三角隶属函数。本次FIS共有27条规则。
所有的设置和FIS都是在MATLAB命令行中建立的。

模棱两可的。m '定义了FIS输入输出变量、隶属度函数和规则列表。
' 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个DHT22和2个LDR)串行读取数据，并将字符串转换为数字。

“最近的。M’将该值转换为电机每转90度时的盲角和盲区长度的最近定义值。
(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])
这种转换的目的是使响应转向更有效和准确，以及节省能源，如果电机的下一个旋转的差异非常小。

的演示。M '是由所有函数组成的主编码。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，并将数据上传到ThingSpeak。