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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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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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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。
高分子电容式湿度传感器通常都是在缘的基片诸如玻璃、陶瓷、硅等材料上,用丝网漏印或真空镀膜工艺做出电,再用浸渍或其它办法将感湿胶涂覆在电上做成电容元件。湿敏元件在不同相对湿度的大气环境中,因感湿膜吸附水分子而使电容值呈现规律性变化,此即为湿度传感器的基本机理。影响高分子电容型元件的温度特性,除作为介质的高分子聚合物的介质常数;及所吸附水分子的介电常数;受温度影响产生变化外,还有元件的几何尺寸受热膨胀系数影响而产生变化等因素。根据德拜理论的观点,液体的介电常数;是一个与温度和频率有关的无量纲常数。