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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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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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排气温度传感器:排气温度传感器用于测量压缩机顶部的排气温度，常数B值为3950K±3%，基准电阻为90℃对应电阻5KΩ±3%。兹附“日本芝蒲”传感器的温度与电阻的对应关系表（中间为标称值，左右分别为小大值）模块温度传感器:模块温度传感器用于测量变频模块（IGBT或IPM）的温度，目前用的感温头的型号是602F-3500F，基准电阻为25℃对应电阻6K;±1%。几个典型温度的对应阻值分别是
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满足整台电子秤准确度的要求。一台电子秤主要是由秤体、传感器、仪表三部分组成，在对传感器准确度选择的时候，应使传感器的准确度略高于理论计算值，因为理论往往受到客观条件的限制，如秤体的强度差一点，仪表的性能不是很好、秤的工作环境比较恶劣等因素都直接影响到秤的准确度要求，因此要从各方面提高要求，又要考虑经济效益，确保达到目的。不同反应温度的PTC热敏电阻可以串接在一起。这样可以对电器在不同温度阶段起到经济和优良的保护。