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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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在已知的材料中探索新的现象、效应和反应，然后使它们能在传感器技术中得到实际使用。探索新的材料，应用那些已知的现象、效应和反应来改进传感器技术。在研究新型材料的基础上探索新现象、新效应和反应，并在传感器技术中加以具体实施。现代传感器制造业的进展取决于用于传感器技术的新材料和敏感元件的开发强度。传感器开发的基本趋势是和半导体以及介质材料的应用密切关联的。表1.2中给出了一些可用于传感器技术的、能够转换能量形式的材料。
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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。
敏感元件是指传感器中能直接（或响应）被测量的部分。转换元件指传感器中能较敏感元件感受（或响应）的被测量转换成是与传输和（或）测量的电信号部分。当输出为规定的标准信号时，则称为变送器。在允许误差限内被测量值的范围。测量范围上限值和下限值的代数差。被测量的测量结果与真值间的一致程度。在下述条件下，对同一被测的量进行多次连续测量所得结果之间的符合程度:相同测量方法:相同测量仪器:相同使用条件:在短时期内的重复。传感器在规定测量范围内可能检测出的被测量的小变化量。能使传感器输出端产生可测变化量的被测量的小变化量。使输出的对值为小的状态，例如平衡状态。为使传感器正常工作而施加的外部能量（电压或电流）。在市内条件下，能够施加到传感器上的激励电压或电流的大值。在输出端短路时，传感器输入端测得的阻抗。有传感器产生的与外加被测量成函数关系的电量。