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电阻应变式传感器传感器中的电阻应变片具有金属的应变效应，即在外力作用下产生机械形变，从而使电阻值随之发生相应的变化。电阻应变片主要有金属和半导体两类，金属应变片有金属丝式、箔式、薄膜式之分。半导体应变片具有灵敏度高（通常是丝式、箔式的几十倍）、横向效应小等优点。压阻式传感器是根据半导体材料的压阻效应在半导体材料的基片上经扩散电阻而制成的器件。其基片可直接作为测量传感元件，扩散电阻在基片内接成电桥形式。当基片受到外力作用而产生形变时，各电阻值将发生变化，电桥就会产生相应的不平衡输出。
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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。自动门，利用人体的红外微波来开关门烟雾报警器，利用烟敏电阻来测量烟雾浓度，从而达到报警目的手机，数码相机的照相机，利用光学传感器来捕获图象电子称，利用力学传感器（导体应变片技术）来测量物体对应变片的压力，从而达到测量重量目的
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手机中的传感器:重力感应器、加速度传感器、陀螺仪、电子罗盘和光线距离感应器移动机器人智能的一个重要标志就是自主导航，而实现机器人自主导航有个基本要求——避障。下面让我们来了解一下移动机器人的避障，避障是指移动机器人根据采集的障碍物的状态信息，在行走过程中通过传感器感知到妨碍其通行的静态和动态物体时，按照一定的方法进行有效地避障，达到目标点。实现避障与导航的必要条件是环境感知，在未知或者是部分未知的环境下避障需要通过传感器获取周围环境信息，包括障碍物的尺寸、形状和位置等信息，因此传感器技术在移动机器人避障中起着十分重要的作用。避障使用的传感器主要有超声传感器、视觉传感器、红外传感器、激光传感器等。
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。