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。宁波油源传感器
红外气体传感器优点：1、除了相同原子組成的气体，所有气体都可以测。2、全量程。3、传感过程本身不会干扰传感。红外气体传感器缺点：1、昂贵。红外气体传感器本质上是红外幅射导致探测器温度变化进而是电性能变化的温度传感器，传感过程复杂。要求系统有如下特征:光源必须有稳定的红外幅射；光学腔体物理化学性质稳定；滤光片及红外探测器稳定。这些问题，合理的工艺技术本身能较好的解决，但是制造成本高，导致价格昂贵。2、选择性弱。在普通的以宽频红外光源加滤光片加探测器设计中，滤光片本身不能实现理想的选择性滤光，因此干扰尤其是水的干扰一直存在。选择性的问题深层原因在于很多不同的气体分子会有相同的化学键，即有相近甚至重叠的红外吸收。3、粉尘、背景幅射、强吸附及气、液、固易发生转换的检测对象都会对检测结果造成影响。宁波传感器性能电流测量，可能是TMR传感器主要的应用方向了。
磁传感器是把磁场、电流、应力应变、温度、光等外界因素引起敏感元件磁性能变化转换成电信号，以这种方式来检测相应物理量的器件。磁性传感器这一名词有两层意思。首先，是检测具有磁性信号的磁性传感器。第二，把非磁性的信息变换为磁性信号用的磁性传感器。另外，从构造上来分类磁性传感器也有两种类型：首先是功能性的传感器，它是利用特殊磁性传感器材料做成的。第二是结构性传感器，它是用一般磁性材料制成的、其机械结构设计十分巧妙的传感器。
线性度或非线性误差表征的是传感器在幅域上的偏差，指的是校准曲线与某一规定直线一致的程度，如图2所示。这个偏差除了取决于校准曲线，还取决于拟合直线，因此在谈到线性度或非线性误差时，应同时说明其所依据的基准直线。常用的拟合直线有端基直线、比较好直线、较小二乘线等，端基直线指的是两端点之间的直线，比较好直线指的是保证传感器正反行程校准曲线对它的正负偏差相等且较小的直线，较小二乘线指的是使传感器校准数据残差平方和较小的直线。非线性误差较常见的表征形式是比较大偏差与满量程的比值如式1。也有的传感器用比较大输出时的偏差或不同幅值下的偏差表征非线性。霍尔传感器的工作原理是什么？
穿戴式触觉传感器通常构建在类似皮肤的弹性基底或者可伸缩的织物上以获得柔性和可伸缩性。随着材料科学、柔性电子和纳米技术的飞速发展，器件的灵敏度、量程、规模尺寸以及空间分辨率等基础性能提升迅速，甚至超越了人的皮肤。同时，为了适应对力、热、湿、气体、生物、化学等多刺激分辨的传感要求，器件设计更加更精巧，集成方案也更加更成熟。具有生物兼容、生物可降解、自修复、自供能及可视化等实用功能的智能传感器件也应运而生。此外，穿戴式电子产品朝着集成化方向发展，即针对具体应用将触觉传感器与相关功能部件（如电源、无线收发模块、信号处理、执行器等）有效集成，打造具有良好柔性、空间适应性和功能性的穿戴式平台。磁旋转传感器在家用电器中也有大的应用潜力。福建传感器性能
光学传感器的原理，2D光学传感器的应用。宁波油源传感器
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。宁波油源传感器
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