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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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水位报警，温度报警，湿度报警，光学报警等都是;智能传感器已广泛应用于航天、航空、国防、科技和工农业生产等各个领域中。例如，它在机器人领域中有着广阔应用前景，智能传感器使机器人具有类人的五官和大脑功能，可感知各种现象，完成各种动作。在工业生产中，利用传统的传感器无法对某些产品质量（例如，黏度、硬度、表面光洁度、成分、颜及味道等）进行直接测量并在线控制。而利用智能传感器可直接测量与产品质量有函数关系的生产过程中的某些量（如温度、压力、流量等）。Cygnus公司生产了一种“葡萄糖手表”，其外观像普通手表一样，戴上它就能实现无疼、无血、连续的血糖测试。“葡萄糖手表”上有一块涂着试剂的垫子，当垫子与皮肤接触时，葡萄糖分子就被吸附到垫子上，并与试剂发生电化学反应，产生电流。传感器测量该电流，经处理器计算出与该电流对应的血糖浓度，并以数字量显示。
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电阻应变式传感器传感器中的电阻应变片具有金属的应变效应，即在外力作用下产生机械形变，从而使电阻值随之发生相应的变化。电阻应变片主要有金属和半导体两类，金属应变片有金属丝式、箔式、薄膜式之分。半导体应变片具有灵敏度高（通常是丝式、箔式的几十倍）、横向效应小等优点。压阻式传感器是根据半导体材料的压阻效应在半导体材料的基片上经扩散电阻而制成的器件。其基片可直接作为测量传感元件，扩散电阻在基片内接成电桥形式。当基片受到外力作用而产生形变时，各电阻值将发生变化，电桥就会产生相应的不平衡输出。
对于便携式应用，传感器尤其需要满足低电压和低功耗这两个要求，这样能延长电池使用寿命。传感器还应提供启动/休眠两种模式，设备只有在启动模式下才会耗电。传感器的休眠模式能延长电池使用寿命，减小电源尺寸进而减少医疗设备的重量。为测量的，传感器尽可能贴近流体(血液、传染性物质、盐溶液等)，并与患者气体通道或液体通道频繁接触。因此，传感器生产厂商所选材料、供应链和生产流程符合材料规范标准。此外，传感器供应商的服务与支持也重要。传感器采用四种方法减小医疗设备大小