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模拟式又可分为物性型（如自发电式）和结构型两种。常用位移传感器以模拟式结构型居多，包括电位器式位移传感器、电感式位移传感器（见电感式传感器）、自整角机、电容式位移传感器（见电容式传感器）、电涡流式位移传感器（见电涡流式传感器）、霍尔式位移传感器等。数字式位移传感器的一个重要优点是便于将信号直接送入计算机系统（见数字式传感器）。这种传感器发展迅速，应用日益广泛（见感应同步器、码盘、光栅式传感器、磁栅式传感器）。
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传感器和仪表的匹配公式:传感器输出灵敏度*激励电源电压*秤的大称量秤的分度数*传感器的个数*传感器量程例如:一称量为25kg的定量包装秤，大分度数为1000个分度；秤体采用3只L—BE—25型传感器，量程为25kg，灵敏度为2.0？.008mV/V，拱桥电压力12V；秤采用AD4325仪表。问采用的传感器能否与仪表匹配。因此根感器和仪表的匹配公式可得仪表的实际输入信号为:所以，采用的传感器满足仪表输入灵敏度的要求，能够与所选仪表匹配。
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传感器的线性度通常情况下，传感器的实际静态特性输出是条曲线而非直线。在实际工作中，为使仪表具有均匀刻度的读数，常用一条拟合直线近似地代表实际的特性曲线、线性度（非线性误差）就是这个近似程度的一个性能。拟合直线的选取有多种方法。如将零输入和满量程输出点相连的理论直线作为拟合直线；或将与特性曲线上各点偏差的平方和为小的理论直线作为拟合直线，此拟合直线称为小二乘法拟合直线。传感器的灵敏度灵敏度是指传感器在稳态工作情况下输出量变化△y对输入量变化△x的比值。它是输出一输入特性曲线的斜率。如果传感器的输出和输入之间显线性关系，则灵敏度S是一个常数。否则，它将随输入量的变化而变化。灵敏度的量纲是输出、输入量的量纲之比。例如，某位移传感器，在位移变化1mm时，输出电压变化为200mV，则其灵敏度应表示为200mV/mm。当传感器的输出、输入量的量纲相同时，灵敏度可理解为放大倍数。
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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