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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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信号发生器固定在传感器壳体上，它由Ne信号（转速与转角信号）发生器、G信号（上止点信号）发生器以及信号处理电路组成。Ne信号与G信号发生器均由一个发光二管（LED）和一个光敏晶体管（或光敏二管）组成，两个LED分别正对着两个光敏晶体管。光电式传感器的工作原理。信号盘安装在发光二管（LED）与光敏晶体管（或光敏二管）之间。当信号盘上的透光孔旋转到LED与光敏晶体管之间时，LED发出的光线就会照射到光敏晶体管上，此时光敏晶体管导通，其集电输出低电平（0.1～O.3V）；当信号盘上的遮光部分旋转到LED与光敏晶体管之间时，LED发出的光线就不能照射到光敏晶体管上，此时光敏晶体管截止，其集电输出高电平（4.8～5.2V）。
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测量目（利用物理和化学作用）物理型传感器是利用被测量物质的某些物理性质发生明显变化的特性制成的。化学型传感器是利用能把化学物质的成分、浓度等化学量转化成电学量的敏感元件制成的。生物型传感器是利用各种生物或生物物质的特性做成的，用以检测与识别生物体内化学成分的传感器。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。模拟传感器:将被测量的非电学量转换成模拟电信号。
传感器还应提供启动/休眠两种模式，设备只有在启动模式下才会耗电。传感器的休眠模式能延长电池使用寿命，减小电源尺寸进而减少医疗设备的重量。为测量的，传感器尽可能贴近流体(血液、传染性物质、盐溶液等)，并与患者气体通道或液体通道频繁接触。因此，传感器生产厂商所选材料、供应链和生产流程符合材料规范标准。此外，传感器供应商的服务与支持也重要。曲轴位置传感器（CrankshaftPositionSensor，CPS）又称为发动机转速与曲轴转角传感器，其功用是采集曲轴转动角度和发动机转速信号，并输入电子控制单元（ECu），以便确定点火时刻和喷油时刻。