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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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在输入端短路时，传感器输出端测得的阻抗。在室内条件下，所加被测量为零时传感器的输出。在规定的范围内，当被测量值增加和减少时，输出中出现的大差值。输出信号变化相对于输入信号变化的时间延迟。在一定的时间间隔内，传感器输出中有与被测量无关的不需要的变化量。在规定的时间间隔及室内条件下零点输出时的变化。传感器输出量的增量与相应的输入量增量之比。由于灵敏度的变化而引起的校准曲线斜率的变化。由于灵敏度的变化而引起的灵敏度漂移。由于周围温度变化而引起的零点漂移。校准曲线与某一规定直线一致的程度。校准曲线与某一规定直线偏离的程度。传感器在规定的时间内仍能保持不超过允许误差的能力。在无阻力时，传感器的自由（不加外力）振荡凭率。输出时被测量变化的特性。使传感器保持量程和规定限内的零平衡所补偿的温度范围。当被测量机器多有环境条件保持恒定时，在规定时间内输出量的变化。
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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。
高温环境对传感器造成涂覆材料熔化、焊点开化、弹性体内应力发生结构变化等问题。对于高温环境下工作的传感器常采用耐高温传感器；另外，加有隔热、水冷或气冷等装置。粉尘、潮湿对传感器造成短路的影响。在此环境条件下应选用密闭性很高的传感器。不同的传感器其密封的方式是不同的，其密闭性存在着很大差异。常见的密封有密封胶充填或涂覆；橡胶垫机械紧固密封；焊接（氩弧焊、等离子束焊）和抽真空充氮密封。从密封效果来看，焊接密封为佳，充填涂覆密封胶为差。对于室内干净、干燥环境下工作的传感器，可选择涂胶密封的传感器，而对于一些在潮湿、粉尘性较高的环境下工作的传感器，应选择膜片热套密封或膜片焊接密封、抽真空充氮的传感器。在腐蚀性较高的环境下，如潮湿、酸性对传感器造成弹性体受损或产生短路等影响，应选择外表面进行过喷塑或不锈钢外罩，抗腐蚀性能好且密闭性好的传感器。电磁场对传感器输出紊乱信号的影响。在此情况下，应对传感器的屏蔽性进行严格检查，看其是否具有良好的抗电磁能力。