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对于便携式应用，传感器尤其需要满足低电压和低功耗这两个要求，这样能延长电池使用寿命。传感器还应提供启动/休眠两种模式，设备只有在启动模式下才会耗电。传感器的休眠模式能延长电池使用寿命，减小电源尺寸进而减少医疗设备的重量。为测量的，传感器尽可能贴近流体(血液、传染性物质、盐溶液等)，并与患者气体通道或液体通道频繁接触。因此，传感器生产厂商所选材料、供应链和生产流程符合材料规范标准。此外，传感器供应商的服务与支持也重要。传感器采用四种方法减小医疗设备大小
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视觉传感器视觉传感器的优点是探测范围广、获取信息，实际应用中常使用多个视觉传感器或者与其它传感器配合使用，通过一定的算法可以得到物体的形状、距离、速度等诸多信息。或是利用一个摄像机的序列图像来计算目标的距离和速度，还可采用SSD算法，根据一个镜头的运动图像来计算机器人与目标的相对位移。但在图像处理中，边缘锐化、特征提取等图像处理方法计算量大，实时性差，对处理机要求高。且视觉测距法检测不能检测到玻璃等透明障碍物的存在，另外受视场光线强弱、烟雾的影响很大。
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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。
传感器按照其制造工艺分类:集成传感器薄膜传感器厚膜传感器陶瓷传感器集成传感器是用标准的生产硅基半导体集成电路的工艺技术制造的。通常还将用于初步处理被测信号的部分电路也集成在同一芯片上。薄膜传感器则是通过沉积在介质衬底（基板）上的，相应敏感材料的薄膜形成的。使用混合工艺时，同样可将部分电路制造在此基板上。厚膜传感器是利用相应材料的浆料，涂覆在陶瓷基片上制成的，基片通常是Al2O3制成的，然后进行热处理，使厚膜成形。