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生物传感器的原理待测物质经扩散作用进入生物活性材料，经分子识别，发生生物学反应，产生的信息继而被相应的物理或化学换能器转变成可定量和可处理的电信号，再经二次仪表放大并输出，便可知道待测物浓度。生物传感器的分类按照其感受器中所采用的生命物质分类，可分为:微生物传感器、免疫传感器、组织传感器、细胞传感器、酶传感器、DNA传感器等等按照传感器器件检测的原理分类，可分为:热敏生物传感器、场效应管生物传感器、压电生物传感器、光学生物传感器、声波道生物传感器、酶电生物传感器、介体生物传感器等。
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在已知的材料中探索新的现象、效应和反应，然后使它们能在传感器技术中得到实际使用。探索新的材料，应用那些已知的现象、效应和反应来改进传感器技术。在研究新型材料的基础上探索新现象、新效应和反应，并在传感器技术中加以具体实施。现代传感器制造业的进展取决于用于传感器技术的新材料和敏感元件的开发强度。传感器开发的基本趋势是和半导体以及介质材料的应用密切关联的。表1.2中给出了一些可用于传感器技术的、能够转换能量形式的材料。
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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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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。