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传感器分类按技术分类超声波传感器、温度传感器、湿度传感器、气体传感器、气体报警器、压力传感器、加速度传感器、紫外线传感器、磁敏传感器、磁阻传感器、图像传感器、电量传感器、位移传感器。按应用分类压力传感器、温湿度传感器、温度传感器、流量传感器、液位传感器、超声波传感器、浸水传感器、照度传感器、差压变送器、加速度传感器、位移传感器、称重传感器。电子式传感器IR红外线近接/测距循线循迹超音波距离检测雷射区域距离测量仪室内定位系统碰撞传感器紧急/保护
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而通过调整底部基质的厚度和成分，科学家们可以改变传感器的灵敏度。由此，传感器本身是可以定制的;未来可能的应用既既可以作为皮肤安装在假肢上，可以以用作检测桥梁之类工程中的裂缝。医疗器械市场对传感器性能的要求在医疗器械市场，小型化、低功耗和液媒兼容性高等传感器产品特点已成为性的发展趋势。但在各个国家和地区，材料规范标准、产品需求及成本问题不尽相同。这就要求传感器生产厂商提供灵活、可扩展的产品系列来满足客户的需求。另外，传感器生产厂商还要确保产品质量及供应质量。为满足医疗器械制造厂商的需求，传感器生产厂商考虑以下四个关键问题:小型化、材料规范标准、供应商质量、服务与支持。
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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。
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。