目前移动机器人的避障根据环境信息的掌握程度可以分为障碍物信息已知、障碍物信息部分未知或完全未知两种。传统的导航避障方法如可视图法、栅格法、自由空间法等算法对障碍物信息己知时的避障问题处理尚可，但当障碍信息未知或者障碍是可移动的时候，传统的导航方法一般不能很好的解决避障问题或者根本不能避障。而实际生活中，绝大多数的情况下，机器人所处的环境都是动态的、可变的、未知的，为了解决上述问题，人们引入了计算机和人工智能等领域的一些算法。同时得益于处理器计算能力的提高及传感器技术的发展，在移动机器人的平台上进行一些复杂算法的运算也变得轻松，由此产生了一系列智能避障方法，比较热门的有：遗传算法、神经网络算法、模糊算法等，下面分别加以介绍。当今市场上的物联网传感器的主要类型。抗折抗压传感器性能
多数加速度传感器是根据压电效应的原理来工作的。所谓的压电效应就是"对于不存在对称中心的异极晶体加在晶体上的外力除了使晶体发生形变以外，还将改变晶体的极化状态，在晶体内部建立电场，这种由于机械力作用使介质发生极化的现象称为正压电效应"。一般加速度传感器就是利用了其内部的由于加速度造成的晶体变形这个特性。由于这个变形会产生电压，只要计算出产生电压和所施加的加速度之间的关系，就可以将加速度转化成电压输出。当然，还有很多其它方法来制作加速度传感器，比如压阻技术，电容效应，热气泡效应，光效应，但是其较基本的原理都是由于加速度产生某个介质产生变形，通过测量其变形量并用相关电路转化成电压输出。每种技术都有各自的机会和问题。江苏采集传感器车灯与传感器的集成。
分辨率与噪声看着类似，其实是有差别的，分辨率更常用方根功率谱密度与测量带宽的平方根之积，也就是频带内的有效值表征，而噪声则是用不同频率的方根功率谱密度表征，图4是某型号传感器分辨率与噪声的指标参数。噪声往往决定了传感器能测量的较小量，分辨率则决定了传感器测量的较小变化量。在实际测试中要注意区分两者的区别，尤其对于微震测试，不能只依据分辨率来判断传感器能否满足测试要求。对于白噪声信号，其功率谱密度(PSD)或方根功率谱密度(root-PSD)的幅值不会随着FFT点数或频率分辨率的改变而改变，但有效值谱的幅值会随着FFT点数或频率分辨率的改变而改变，而周期信号则与此相反，因此我们可以利用这点来降低噪声的影响以提高数据的信噪比。
伺服式加速度传感器是一种闭环测试系统，具有动态性能好、动态范围大和线性度好等特点。其工作原理，传感器的振动系统由"m-k”系统组成，与一般加速度计相同，但质量m上还接着一个电磁线圈，当基座上有加速度输入时，质量块偏离平衡位置，该位移大小由位移传感器检测出来，经伺服放大器放大后转换为电流输出，该电流流过电磁线圈，在永久磁铁的磁场中产生电磁恢复力，力图使质量块保持在仪表壳体中原来的平衡位置上，所以伺服加速度传感器在闭环状态下工作。由于有反馈作用，增强了抗干扰的能力，提高测量精度，扩大了测量范围，伺服加速度测量技术大范围地应用于惯性导航和惯性制导系统中，在高精度的振动测量和标定中也有应用。触觉传感器的适用范围将拓宽，在人机交互系统、智能机器人、移动医疗等领域具有巨大的应用前景。
MEMS即微机电系统（MicroelectroMechanicalSystems），是MEMS传感器在微电子技术基础上发展起来的多学科交叉的前沿研究领域。经过四十多年的发展，已成为世界瞩目的重大科技领域之一。它涉及电子、机械、材料、物理学、化学、生物学、医学等多种学科与技术，具有广阔的应用前景。MEMS传感器是采用微电子和微机械加工技术制造出来的新型传感器。与传统的传感器相比，它具有体积小、重量轻、成本低、功耗低、可靠性高、适于批量化生产、易于集成和实现智能化的特点。同时，在微米量级的特征尺寸使得它可以完成某些传统机械传感器所不能实现的功能。这是我见过非常全的传感器工作原理动图！河北激光位移传感器
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压磁式传感器与其它传感器相比，具有输出功率大、抗干扰能力强，精度高，线性好、寿命长，维护方便，运行条件要求低（能在一般有灰尘、水和腐蚀性气体的环境中长期运行）等优点。因此，很适合于重工业、化学工业部门运用，是一种十分有发展前途的传感器。目前，这种传感器已成功地用在冶金、矿山、造纸、印刷、运输等各个工业部门，特别是各种自动化系统中用来测量轧钢机的轧制力、钢带的张力，卷扬机的定量自动提升、纸张的张力、吊车提物的自动称重、配料斗的称重、金属切削过程的切削力以及电梯安全保护等各方面。抗折抗压传感器性能
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