浙江回收基恩士LJ-X8060厂家电话
传统的神经网络路径规划方法往往是建立一个关于机器人从初始位置到目标位置行走路径的神经网络模型，模型输入是传感器信息和机器人前一位置或者前一位置的运动方向，通过对模型训练输出机器人下一位置或者下一位置的运动方向。可以建立基于动态神经网络的机器人避障算法，动态神经网络可以根据机器人环境状态的复杂程度自动地调整其结构，实时地实现机器人的状态与其避障动作之间的映射关系，能有效地减轻机器人的运算压力。还有研究通过使用神经网络避障的同时与混合智能系统（HIS）相连接，可以使移动机器人的认知决策避障能力和人相近。基于模糊控制的机器人避障算法
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提高灵敏度，可得到较高的测量精度。但灵敏度愈高，测量范围愈窄，稳定性也往往愈差。传感器的分辨率分辨率是指传感器可感受到的被测量的小变化的能力。也就是说，如果输入量从某一非零值缓慢地变化。当输入变化值未超过某一数值时，传感器的输出不会发生变化，即传感器对此输入量的变化是分辨不出来的。只有当输入量的变化超过分辨率时，其输出才会发生变化。通常传感器在满量程范围内各点的分辨率并不相同，因此常用满量程中能使输出量产生阶跃变化的输入量中的大变化值作为衡量分辨率的。上述若用满量程的百分比表示，则称为分辨率。分辨率与传感器的稳定性有负相相关性。
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传感器量程的选择可依据秤的大称量值、选用传感器的个数、秤体的自重、可能产生的大偏载及动载等因素综合评价来确定。一般来说，传感器的量程越接近分配到每个传感器的载荷，其称量的准确度就越高。但在实际使用时，由于加在传感器上的载荷除被称物体外，还存在秤体自重、皮重、偏载及振动冲击等载荷，因此选用传感器量程时，要考虑诸多方面的因素，传感器的和寿命。传感器量程的计算公式是在充分考虑到影响秤体的各个因素后，经过大量的实验而确定的。