要提高模糊控制器的泛化能力，使其能適用於更多不同結構的連續機器人，可以考慮以下幾個策略：
擴展模糊規則的設計：通過增加模糊規則的數量和多樣性，可以使控制器更好地適應不同的機器人結構。這可以通過對不同結構的連續機器人進行實驗，收集數據並調整模糊規則來實現。
自適應學習機制：引入自適應學習算法，使模糊控制器能夠根據實際運行中的數據進行調整。這樣，控制器可以在不同的環境和操作條件下自我優化，從而提高其泛化能力。
多模態感測器融合：使用多種感測器（如IMU、視覺感測器等）來獲取機器人的狀態信息，這樣可以提供更全面的數據支持，幫助模糊控制器更好地理解和適應不同的機器人結構。
模糊控制器的結構化設計：設計一個層次化的模糊控制器，將控制過程分為不同的層次，每個層次專注於特定的控制目標。這樣可以使控制器在面對不同結構的連續機器人時，能夠靈活調整其控制策略。