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而通过调整底部基质的厚度和成分，科学家们可以改变传感器的灵敏度。由此，传感器本身是可以定制的;未来可能的应用既既可以作为皮肤安装在假肢上，可以以用作检测桥梁之类工程中的裂缝。医疗器械市场对传感器性能的要求在医疗器械市场，小型化、低功耗和液媒兼容性高等传感器产品特点已成为性的发展趋势。但在各个国家和地区，材料规范标准、产品需求及成本问题不尽相同。这就要求传感器生产厂商提供灵活、可扩展的产品系列来满足客户的需求。另外，传感器生产厂商还要确保产品质量及供应质量。为满足医疗器械制造厂商的需求，传感器生产厂商考虑以下四个关键问题:小型化、材料规范标准、供应商质量、服务与支持。
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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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在选择传感器时，考虑某些特性，具体如下:精度——传感器的精度只要满足整个测量系统的精度要求就可以，不必过高，通常精度越高，其价格越昂贵。线型范围——输入与输出成正比的范围测量环境——一般对温度/湿度量有要求校准——对于大多数测量设备而言必不可少，因为读数会间变化稳定性——传感器使用一段时间后，其性能保持不变的能力称为稳定性。传感器分为以下标准:主要输入数量（被测量者），也称按用途，分为压力敏和力敏传感器、位置传感器、液位传感器、能耗传感器、速度传感器、加速度传感器、射线辐射传感器、热敏传感器等。
重复性:重复性是指传感器在输入量按同一方向作全量程连续多次变化时，所得特性曲线不一致的程度。漂移:传感器的漂移是指在输入量不变的情况下，传感器输出量随着时间变化，此现象称为漂移。产生漂移的原因有两个方面:一是传感器自身结构参数；二是周围环境（如温度、湿度等）。传感器动态特性所谓动态特性，是指传感器在输入变化时，它的输出的特性。在实际工作中，传感器的动态特性常用它对某些标准输入信号的响应来表示。这是因为传感器对标准输入信号的响应容易用实验方法求得，并且它对标准输入信号的响应与它对任意输入信号的响应之间存在一定的关系，往往知道了前者就能推定后者。常用的标准输入信号有阶跃信号和正弦信号两种，所以传感器的动态特性也常用阶跃响应和频率响应来表示。