由表2得到的输出结果是模糊量，模糊量一般不能直接控制被控对象，所以还需反模糊化。常用反模糊化法有最大隶属度法、加权平均法、中位数法等。由于最大隶属度法简单易行，且算法的实时性好，故最后应用最大隶属度法对控制规则表进行反模糊化处理，即针对每一个模糊控制器输出得到一个左右驱动轮的速度差。
    反模糊化处理后的数据不能直接应用于程序中，理论上得到的反模糊化结果和实际调整效果之间还有一定偏差，该偏差需多次试验来修正，即修正机器人左右控制轮的速度差，经多次试验最后得到控制程序段，其核心程序代码如下：

    Motor(1,1700,1,1400,1,0)；//电机驱动函数(左轮正反转控制，左轮速度，右轮正反转控制，右轮速度，调整时间，系统控制)

    case 0x18：
    ……
    case 0x01：
    ……
    case 0x02：
    …… }

4 结束语
    结合近年来电子设计大赛作品，深入分析传统寻线控制系统的不足，在改进硬件设计的基础上，提出将模糊控制算法引入移动机器人寻线控制系统的设想，并在模糊控制理论的基础上加以实现，开发一种新型寻线机器人模糊控制系统，在由模糊控制得到的相关控制规则的基础上经多次试验和修正编写相应程序，实现了更准确、更平稳的寻线控制，解决了传统寻线控制的“摇摆”前行问题，取得较理想的效果。