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要考虑各种类型传感器的适用范围:传感器的准确度等级包括传感器的非线形、蠕变、蠕变恢复、滞后、重复性、灵敏度等技术。在选用传感器的时候，不要单纯追求高等级的传感器，而既要考虑满足电子秤的准确度要求，又要考虑其成本。对传感器等级的选择满足下列两个条件:满足仪表输入的要求。称重显示仪表是对传感器的输出信号经过放大、A/D转换等处理之后显示称量结果的。因此，传感器的输出信号大于或等于仪表要求的输入信号大小，即将传感器的输出灵敏度代人传感器和仪表的匹配公式，计算结果须大于或等于仪表要求的输入灵敏度。
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基于遗传算法的机器人避障算法:遗传算法（geneticalgorithm，简称GA）是计算数学中用于解决佳化的搜索算法，是进化算法的一种。进化算法是借鉴了进化生物学中的遗传、突变、自然选择以及等现象而发展起来的。遗传算法采用从自然进化中抽象出来的几个算子对参数编码的字符串进行遗传操作，包括复制或选择算子、交叉算子、变异算子。遗传算法的主要优点是:采用群体方式对目标函数空间进行多线索的并行搜索，不会陷入部小点；只需要可行解目标函数的值，而不需要其他信息，对目标函数的连续性、可微性没有要求，使用方便；解的选择和产生用概率方式，因此具有较强的适应能力和鲁棒性。基于神经网络算法的机器人避障方法:神经网络，是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型。神经网络由大量的人工神经元联结进行计算。大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构，是一种自适应系统。人工神经网络通常通过一个基于数学统计学类型的学方法优化，是一种非线性统计性数据建模工具，可以对输入和输出间复杂的关系进行建模。
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除此之外还有启发式搜索算法、基于行为的路径规划算法、基于再激励学的路径规划算法等避障算法，也都在移动机器人的避障研究中取得了很好的成果。随着计算机技术、传感器技术、人工智能的发展，移动机器的避障及自主导航技术已经取得了丰硕的研究成果，应用领域也在不断地扩大，应用复杂程度也越来越高。移动机器人的自主寻路要求已经从之前简单的功能实现提升到性、通用性、率上来，因此对其相关技术提出了更高的要求。然而至今没有一种方法能够在任意环境使机器人进行有效地避障，如何克服相关算法的限性是今后工作的研究方向之一。可以看出不管是传统算法还是新兴的智能算法都有其适用与不适用的环境，通过传统算法与智能算法及智能算法之间的相互融合，克服单个算法的缺陷，增强整体的适用性，现在已经有很多这方面的研究，以后仍将是研究热点之一。
为开发更小、更轻、更便于携带的医疗电子产品，从而节省病房空间并方便医务人员使用，设计人员正面临着一系列的挑战。例如，尺寸更小的传感器可以轻松地集成到空间有限的输液泵中。由于尺寸小和功耗低，输液泵的便携性得以进一步提升，有助于提升病人的生活便利性。某些情况下，小型化设计会考虑将一些诊断功能内置于网络化的医疗器械中，以远程监控病人的治疗与护理情况。因此就需要选用集多种检测功能于单一封装内的传感器产品。此举可为医疗器械制造厂商减小设备体积或提高设备功能性创造可能性。