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通常在电位器上通以电源电压，以把电阻变化转换为电压输出。线绕式电位器由于其电刷移动时电阻以匝电阻为阶梯而变化，其输出特性亦呈阶梯形。如果这种位移传感器在伺服系统中用作位移反馈元件，则过大的阶跃电压会引起系统振荡。因此在电位器的制作中应尽量减小每匝的电阻值。电位器式传感器的另一个主要缺点是易磨损。它的优点是:结构简单，输出信号大，使用方便，价格低廉。压力传感器引是工业实践中为常用的一种传感器，其广泛应用于各种工业自控环境，涉及水利水电、铁路交通、智能建筑、生产自控、航空航天、军工、石化、油井、电力、船舶、机床、管道等众多行业，
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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。
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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
重复性:重复性是指传感器在输入量按同一方向作全量程连续多次变化时，所得特性曲线不一致的程度。漂移:传感器的漂移是指在输入量不变的情况下，传感器输出量随着时间变化，此现象称为漂移。产生漂移的原因有两个方面:一是传感器自身结构参数；二是周围环境（如温度、湿度等）。传感器动态特性所谓动态特性，是指传感器在输入变化时，它的输出的特性。在实际工作中，传感器的动态特性常用它对某些标准输入信号的响应来表示。这是因为传感器对标准输入信号的响应容易用实验方法求得，并且它对标准输入信号的响应与它对任意输入信号的响应之间存在一定的关系，往往知道了前者就能推定后者。常用的标准输入信号有阶跃信号和正弦信号两种，所以传感器的动态特性也常用阶跃响应和频率响应来表示。