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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。
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“传感器”在新韦式大词典中定义为:“从一个系统接受功率，通常以另一种形式将功率送到第二个系统中的器件”。根据这个定义，传感器的作用是将一种能量转换成另一种能量形式，所以不少学者也用“换能器－Transducer”来称谓“传感器－Sensor”。人们为了从外界获取信息，借助于感觉器官。而单靠人们自身的感觉器官，在研究自然现象和规律以及生产活动中它们的功能就远远不够了。为适应这种情况，就需要传感器。因此可以说，传感器是人类五官的延长，又称之为电五官。
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由于材料科学的发展，一系列无机非金属材料被用来制造传感器，因为它们的一些性质，例如耐高温性、抗腐蚀能力、耐磨损等，对传感器具有实用价值。传感器选用陶瓷材料是因为陶瓷材料具有下述性质:相对而言，通过控制它的成分和烧结条件等手段，陶瓷的微观结构比较容易调节。微观结构对陶瓷的特性都有重大影响，包括它们的电学、磁性、光学、热学和机械性能。由于陶瓷材料的耐高温和抗恶劣环境影响能力很强，所以常常将它们用于高温环境下的处理过程。
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。