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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
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为开发更小、更轻、更便于携带的医疗电子产品，从而节省病房空间并方便医务人员使用，设计人员正面临着一系列的挑战。例如，尺寸更小的传感器可以轻松地集成到空间有限的输液泵中。由于尺寸小和功耗低，输液泵的便携性得以进一步提升，有助于提升病人的生活便利性。某些情况下，小型化设计会考虑将一些诊断功能内置于网络化的医疗器械中，以远程监控病人的治疗与护理情况。因此就需要选用集多种检测功能于单一封装内的传感器产品。此举可为医疗器械制造厂商减小设备体积或提高设备功能性创造可能性。
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在输入端短路时，传感器输出端测得的阻抗。在室内条件下，所加被测量为零时传感器的输出。在规定的范围内，当被测量值增加和减少时，输出中出现的大差值。输出信号变化相对于输入信号变化的时间延迟。在一定的时间间隔内，传感器输出中有与被测量无关的不需要的变化量。在规定的时间间隔及室内条件下零点输出时的变化。传感器输出量的增量与相应的输入量增量之比。由于灵敏度的变化而引起的校准曲线斜率的变化。由于灵敏度的变化而引起的灵敏度漂移。由于周围温度变化而引起的零点漂移。校准曲线与某一规定直线一致的程度。校准曲线与某一规定直线偏离的程度。传感器在规定的时间内仍能保持不超过允许误差的能力。在无阻力时，传感器的自由（不加外力）振荡凭率。输出时被测量变化的特性。使传感器保持量程和规定限内的零平衡所补偿的温度范围。当被测量机器多有环境条件保持恒定时，在规定时间内输出量的变化。
柔性传感器若想要广泛应用，要解决低压下的运行(跟当前移动设备中的电池匹配)，压力测量的广度以及多维度的测量问题。另外，传感器本身也应该具备可以廉价生产的特点。而以列理工的这项技术恰恰具有这些特质，其秘诀在于他们在传感器顶部铺制了一层5-8纳米的颗粒。这层颗粒由金纳米粒子和其外围一层叫做“配体”的连接分子构成。Haick解释道，它们的结构就像以金纳米粒子或其他金属粒子作为花蕊，而将“配体”作为花瓣一样。研究小组发现，当你把这些颗粒铺在一层PET基质上时——其合成后的产物在折叠时将发生导电性的变化(折叠或弯曲使得一些纳米颗粒靠近，从而加快电子在它们之间的传递)。这一属性意味着传感器可以检测较大范围的压力。