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模拟式又可分为物性型（如自发电式）和结构型两种。常用位移传感器以模拟式结构型居多，包括电位器式位移传感器、电感式位移传感器（见电感式传感器）、自整角机、电容式位移传感器（见电容式传感器）、电涡流式位移传感器（见电涡流式传感器）、霍尔式位移传感器等。数字式位移传感器的一个重要优点是便于将信号直接送入计算机系统（见数字式传感器）。这种传感器发展迅速，应用日益广泛（见感应同步器、码盘、光栅式传感器、磁栅式传感器）。
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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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收购主要有:KEYENCE(基恩士)、光纤传感器、光电传感器、数字激光传感器、RGB颜色传感器、近接传感器、 应用传感器、接触式传感器、影像系统/视觉系统、激光位移传感器(1D)、激光位移传感器(2D)、分光干涉式激光位移计等
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。
易燃、易爆不仅对传感器造成彻底性的损害，而且还给其它设备和人身造成很大的威胁。因此，在易燃、易爆环境下工作的传感器对防爆性能提出了更高的要求:在易燃、易爆环境下选用防爆传感器，这种传感器的密封外罩不仅要考虑其密闭性，还要考虑到防爆强度，以及电缆线引出头的防水、防潮、防爆性等。对传感器数量和量程的选择:传感器数量的选择是根据电子衡器的用途、秤体需要支撑的点数（支撑点数应根据使秤体几何重心和实际重心重合的原则而确定）而定。一般来说，秤体有几个支撑点就选用几只传感器，但是对于一些的秤体如电子吊钩秤就只能采用一个传感器，一些机电结合秤就应根据实际情况来确定选用传感器的个数。