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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。

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  有些传感器既不能划分到物理类,也不能划分为化学类。大多数传感器是以物理原理为基础运作的。化学传感器技术问题较多,例如性问题,规模生产的可能性,价格问题等,解决了这类难题,化学传感器的应用将会有巨大增长。常见传感器的应用领域和工作原理列于下表。传感器按照其用途分类:压力敏和力敏传感器位置传感器液面传感器能耗传感器速度传感器加速度传感器射线辐射传感器热敏传感器24GHz雷达传感器传感器按照其原理分类:振动传感器湿敏传感器磁敏传感器气敏传感器真空度传感器生物传感器等。传感器按照其输出信号为标准分类:模拟传感器;将被测量的非电学量转换成模拟电信号。数字传感器;将被测量的非电学量转换成数字输出信号(包括直接和间接转换)。膺数字传感器;将被测量的信号量转换成频率信号或短周期信号的输出(包括直接或间接转换)。开关传感器;当一个被测量的信号达到某个特定的阈值时,传感器相应地输出一个设定的低电平或高电平信号。

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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。

  信号发生器用螺钉固定在发动机缸体上,由永久磁铁、传感线圈和线束插头组成。传感线圈又称为信号线圈,永久磁铁上带有一个磁头,磁头正对安装在曲轴上的齿盘式信号转子,磁头与磁轭(导磁板)连接而构成导磁回路。信号转子为齿盘式,在其圆周上均匀间隔地制作有58个凸齿、57个小齿缺和一个大齿缺。大齿缺输出基准信号,对应发动机气缸1或气缸4压缩上止点前一定角度。所以信号转子圆周上的凸齿和齿缺所占的曲轴转角为360。

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