在您给的文本中，有几个关键概念和代码片段需要解析和补充完整。

模糊逻辑控制器类

cpp class FuzzyController { private: // 记录先前误差、 误差积分和误差微分 float preverror, integralerror, derivative_error; // 模糊逻辑规则 float rules = { {0, 0, 0, 0, 0}, {0, 0, 0, 0, 0}, {0, 0, 0, 0, 0}, {0, 0, 0, 0, 0}, {0, 0, 0, 0, 0} };

public: FuzzyController { preverror = 0; integralerror = 0; derivative_error = 0; }

// 输入实际值和期望值，输出控制量
float control {
    float error = desired_value - actual_value;
    float output = 0;
    // 计算误差积分
    integral_error += error;
    // 计算误差微分
    derivative_error = error - prev_error;
    prev_error = error;
    // 输出
    for  {
        for  {
            float rule_output = fmin);
            output += rule_output *  * ;
        }
    }
    return output;
}

};

机器人导航控制器类

cpp class NavigationController { private: // 记录先前误差、误差积分和误差微分 float preverror, integralerror, derivative_error;

// 输入机器人位置和目标位置，输出控制量
float control {
    float error = .magnitude;
    float output = 0;
    // 计算误差积分
    integral_error += error;
    // 计算误差微分
    derivative_error = error - prev_error;
    prev_error = error;
    // 输出
    // 这里需要实现自习惯PID控制算法的细节，具体实现取决于所用的自习惯策略
    output = computeAdaptivePID;
    return output;
}

private: float computeAdaptivePID { // 实现自习惯PID控制算法 // 这里只是一个示例，实际应用中需要根据具体情况实现 float p = 1.0; float i = 0.1; float d = 0.01; return p * error + i * integralerror + d * derivativeerror; } };

在这段代码中，FuzzyController 类用模糊逻辑来调整控制量，而 NavigationController 类则用了自习惯PID控制算法来调整控制量。请注意， 这两个类的具体实现将取决于所用的自习惯和模糊逻辑策略，上述代码仅给了基本结构和一些示例实现。