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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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电位器式位移传感器它通过电位器元件将机械位移转换成与之成线性或任意函数关系的电阻或电压输出。普通直线电位器和圆形电位器都可分别用作直线位移和角位移传感器。但是，为实现测量位移目的而设计的电位器，要求在位移变化和电阻变化之间有一个确定关系。某些应用中，电位器式位移传感器的可动电刷与被测物体相连。物体的位移引起电位器移动端的电阻变化。阻值的变化量反映了位移的量值，阻值的增加还是减小则表明了位移的方向。
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目前，的传感器市场在不断变化的之中呈现出增长的趋势。有关专家指出，传感器领域的主要技术将在现有基础上予以延伸和提高，各国将竞相加速新一代传感器的开发和产业化，竞争也将日益激烈。新技术的发展将重新定义未来的传感器市场，比如无线传感器、光纤传感器、智能传感器和金属氧化传感器等新型传感器的出现与市场份额的扩大。传感器常用术语能感受规定的被测量并按照一定的规律转换成可用输出信号的器件或装置。通常有敏感元件和转换元件组成。
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。