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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。
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位置传感器用来测量机器人自身位置的传感器。位置传感器可分为两种，直线位移传感器和角位移传感器。位置传感器（positionsensor），能感受被测物的位置并转换成可用输出信号的传感器。它能感受被测物的位置并转换成可用输出信号的传感器。位置传感器可用来检测位置，反映某种状态的开关，和位移传感器不同，位置传感器有接触式和接近式两种。接触式传感器的触头由两个物体接触挤压而动作，常见的有行程开关、二维矩阵式位置传感器等。行程开关结构简单、动作、价格低廉。当某个物体在运动过程中，碰到行程开关时，其内部触头会动作，从而完成控制，如在加工中心的X、Y、Z轴方向两端分别装有行程开关，则可以控制移动范围。二维矩阵式位置传感器安装于机械手掌内侧，用于检测自身与某个物体的接触位置。
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传统的神经网络路径规划方法往往是建立一个关于机器人从初始位置到目标位置行走路径的神经网络模型，模型输入是传感器信息和机器人前一位置或者前一位置的运动方向，通过对模型训练输出机器人下一位置或者下一位置的运动方向。可以建立基于动态神经网络的机器人避障算法，动态神经网络可以根据机器人环境状态的复杂程度自动地调整其结构，实时地实现机器人的状态与其避障动作之间的映射关系，能有效地减轻机器人的运算压力。还有研究通过使用神经网络避障的同时与混合智能系统（HIS）相连接，可以使移动机器人的认知决策避障能力和人相近。基于模糊控制的机器人避障算法
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传感器生产厂商满足上述要求的另一种方式是进一步开发传感器产品线，这种产品线能提供各式各样的机械接口、安装形式、封装和I/O选项。这样，医疗器械设计人员就能选择合适的接口来减少占用空间、降低成本并消除额外的组件。例如，压力传感器应提供多种安装选项以便在空间受限的应用中安装，进而便于设计人员将传感器安置在正确位置用以进行检测。对于需要测量的应用而言，传感器的安装关键。例如，在透析治疗中，使用传感器对透析液和静脉的压力进行的测量直接关乎病人的生命。