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兹附“南韩新基”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）除个别老产品外，美的空调电控使用的室温管温传感器均使用这种类型的传感器。常数B值为3470K±1%，基准电阻为25℃对应电阻5KΩ±1%。同样，温度越高，阻值越小；温度越低，阻值越大。离25℃越远，对应电阻公差范围越大。兹附“日本北陆”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）这种类型的传感器仅用于个别老产品。
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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
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机器人避障技术的分类目前移动机器人的避障根据环境信息的掌握程度可以分为障碍物信息已知、障碍物信息部分未知或未知两种。传统的导航避障方法如可视图法、栅格法、自由空间法等算法对障碍物信息己知时的避障问题处理尚可，但当障碍信息未知或者障碍是可移动的时候，传统的导航方法一般不能很好的解决避障问题或者根本不能避障。而实际生活中，大多数的情况下，机器人所处的环境都是动态的、可变的、未知的，为了解决上述问题，人们引入了计算机和人工智能等领域的一些算法。同时得益于处理器计算能力的提高及传感器技术的发展，在移动机器人的平台上进行一些复杂算法的运算也变得轻松，由此产生了一系列智能避障方法，比较热门的有:遗传算法、神经网络算法、模糊算法等，下面分别加以介绍。
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。