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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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传感器和仪表的匹配公式:传感器输出灵敏度*激励电源电压*秤的大称量秤的分度数*传感器的个数*传感器量程例如:一称量为25kg的定量包装秤，大分度数为1000个分度；秤体采用3只L—BE—25型传感器，量程为25kg，灵敏度为2.0？.008mV/V，拱桥电压力12V；秤采用AD4325仪表。问采用的传感器能否与仪表匹配。因此根感器和仪表的匹配公式可得仪表的实际输入信号为:所以，采用的传感器满足仪表输入灵敏度的要求，能够与所选仪表匹配。
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基恩士传感器基础基恩士传感器基础知识介绍课件基恩士传感器基础知识介绍课件基恩士传感器基础知识介绍课件传感器的定义电工委员会IEC的定义为:“传感器是测量系统中的一种前置部件，它将输入变量转换成可供测量的信号”。信号处理A/D转换信号输入信号输出传感器工作流程传感器的定义电工委员会IEC的定义为:“传感器是测量系统传感器种类按应用分类光纤传感器光电传感器激光传感器颜传感器压力传感器金属传感器高度传感器
水分子的;在T=5℃时为78.36，在T=20℃时为79.63。有机物ε与温度的关系因材料而异，且不遵从正比关系。在某些温区;随T呈上升趋势，某些温区;随T增加而下降。多数文献在对高分子湿敏电容元件感湿机理的分析中认为:高分子聚合物具有较小的介电常数，如聚酰亚胺在低湿时介电常数为3.0一3.8。而水分子介电常数是高分子;的几十倍。因此高分子介质在吸湿后，由于水分子偶距的存在，大大提高了吸水异质层的介电常数，这是多相介质的复合介电常数具有加和性决定的。由于的变化，使湿敏电容元件的电容量C与相对湿度成正比。在设计和制作工艺中很难组到感湿特性全湿程线性。作为电容器，高分子介质膜的厚度d和平板电容的效面积S也和温度有关。