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柔性传感器若想要广泛应用，要解决低压下的运行(跟当前移动设备中的电池匹配)，压力测量的广度以及多维度的测量问题。另外，传感器本身也应该具备可以廉价生产的特点。而以列理工的这项技术恰恰具有这些特质，其秘诀在于他们在传感器顶部铺制了一层5-8纳米的颗粒。这层颗粒由金纳米粒子和其外围一层叫做“配体”的连接分子构成。Haick解释道，它们的结构就像以金纳米粒子或其他金属粒子作为花蕊，而将“配体”作为花瓣一样。研究小组发现，当你把这些颗粒铺在一层PET基质上时——其合成后的产物在折叠时将发生导电性的变化(折叠或弯曲使得一些纳米颗粒靠近，从而加快电子在它们之间的传递)。这一属性意味着传感器可以检测较大范围的压力。
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机器人避障技术的分类目前移动机器人的避障根据环境信息的掌握程度可以分为障碍物信息已知、障碍物信息部分未知或未知两种。传统的导航避障方法如可视图法、栅格法、自由空间法等算法对障碍物信息己知时的避障问题处理尚可，但当障碍信息未知或者障碍是可移动的时候，传统的导航方法一般不能很好的解决避障问题或者根本不能避障。而实际生活中，大多数的情况下，机器人所处的环境都是动态的、可变的、未知的，为了解决上述问题，人们引入了计算机和人工智能等领域的一些算法。同时得益于处理器计算能力的提高及传感器技术的发展，在移动机器人的平台上进行一些复杂算法的运算也变得轻松，由此产生了一系列智能避障方法，比较热门的有:遗传算法、神经网络算法、模糊算法等，下面分别加以介绍。
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模糊控制是一类应用模糊集合理论的控制方法，它没有像经典控制理论那样把实际情况加以简化从而建立起数学模型，而是通过人的经验和决策进行相应的模糊逻辑推理，并且用具有模糊性的语言来描述整个时变的控制过程。对于移动机器人避障用经典控制理论建立起的数学模型将会粗糙，而模糊控制则把经典控制中被简化的部分也综合起来加以考虑。对于移动机器人避障的模糊控制而言，其关键问题就是要建立合适的模糊控制器，模糊控制器主要完成障碍物距离值的模糊化、避障模糊关系的运算、模糊决策以及避障决策结果的非模糊化处理（化）等重要过程，以此来智能地控制移动机器人的避障行为。利用模糊控制理论还可将专家知识或操作人员经验形成的语言规则直接转化为自动控制策略。通常使用模糊规则查询表，用语言知识模型来设计和修正控制算法。
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