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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
专业回收日本基恩士KEYENCE激光传感器，光电开关，压力传感器，光纤传感器，相机控制器，读码器，PLC视觉触摸屏，回收品牌:基恩士，康耐视，西门子，三菱等
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有些传感器既不能划分到物理类，也不能划分为化学类。大多数传感器是以物理原理为基础运作的。化学传感器技术问题较多，例如性问题，规模生产的可能性，价格问题等，解决了这类难题，化学传感器的应用将会有巨大增长。常见传感器的应用领域和工作原理列于下表。传感器按照其用途分类:压力敏和力敏传感器位置传感器液面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24GHz雷达传感器传感器按照其原理分类:振动传感器湿敏传感器磁敏传感器气敏传感器真空度传感器生物传感器等。传感器按照其输出信号为标准分类:模拟传感器;将被测量的非电学量转换成模拟电信号。数字传感器;将被测量的非电学量转换成数字输出信号（包括直接和间接转换）。膺数字传感器;将被测量的信号量转换成频率信号或短周期信号的输出（包括直接或间接转换）。开关传感器;当一个被测量的信号达到某个特定的阈值时，传感器相应地输出一个设定的低电平或高电平信号。
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陶瓷主要是由价格便宜的材料制备而成的，这就是说用它生产的传感器价格也将比较低廉。陶瓷的结构特性是和下列因素密切相关的:晶粒（块体），分隔相邻晶粒的表面（晶粒间界），分隔晶粒表面和空间的界面，以及结构中的孔隙。由于这些各不相同的特性，既可利用陶瓷块体，也可利用陶瓷表面的性质来制造传感器。目前已用于传感器制备的陶瓷材料有以下几类:基于利用其晶粒物理特性的材料基于利用其晶粒间界性质的材料基于利用其表面特性的陶瓷材料有时，无法严格地将某些陶瓷材料归入上述类型，因为传感器的工作是基于不止一种的、而是多种特性的综合效应。出了按照所利用的材料属性进行的陶瓷传感器分类。一类是在其工作过程中利用陶瓷块体性质的陶瓷传感器，这类传感器具有材料物理性质的特征;介质，压电体，磁性或半导体。在这些传感器中已经达到的材料特性水准已接近单晶材料所具有的特性水准。一些传感器市场比如压力传感器、温度传感器、流量传感器、水平传感器已表现出成熟市场的特征。流量传感器、压力传感器、温度传感器的市场规模大，分别占到整个传感器市场的21%、19%和14%。传感器市场的主要增长来自于无线传感器、微机电系统）传感器、生物传感器等新兴传感器。其中，无线传感器2007-2010年复合年增长率预计会超过25%。
可以用不同的观点对传感器进行分类:它们的转换原理（传感器工作的基本物理或化学效应）；它们的用途；它们的输出信号类型以及制作它们的材料和工艺等。根感器工作原理，可分为物理传感器和化学传感器二大类:传感器工作原理的分类物理传感器应用的是物理效应，诸如压电效应，磁致伸缩现象，离化、化、热电、光电、磁电等效应。被测信号量的微小变化都将转换成电信号。化学传感器包括那些以化学吸附、电化学反应等现象为因果关系的传感器，被测信号量的微小变化也将转换成电信号。