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分辨率是指传感器可感受到的被测量的较小变化的能力。也就是说，如果输入量从某一非零值缓慢地变化。当输入变化值未超过某一数值时，传感器的输出不会发生变化，即传感器对此输入量的变化是分不出来的。只有当输入量的变化超过分辨率时，其输出才会发生变化。灵敏度是指传感器在稳态工作情况传感器下输出量变化△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。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。红外传感器具有测量范围广、测距距离远、响应时间短等优点。采摘Omni全向相机传感器供货企业

基于传感器信息在机器人避障方面的应用研究：（1）传感器融合技术在近年来被引入到了机器人避障研究中，并已取得很好的成果，对于目前一些高精度的多关节机器人避障系统采用常规传感器还很难满足性能指标，因而开发新型传感器或按照一定融合策略构造传感器阵列以弥补单个传感器的缺陷，将是重要的研究方向。（2）人工智能可使机器人避障系统本身具有较好的柔性和可理解性，同时还能处理复杂的问题，因而在未来的数据融合技术中利用人工智能的各种方法，以知识为基础构成多传感器数据融合仍将是其研究趋势之一。进口传感器厂家红外传感器是一种比较有效的接近觉传感器，经常被国内外学者应用在多关节机器人避障系统中。

红外传感器是一种比较有效的接近觉传感器，经常被国内外学者应用在多关节机器人避障系统中，用来构成大面积机器人“敏感皮肤”，覆盖在机器人手臂表面，可以检测机器人手臂运行过程中的各种物体。传感器发出的光的波长大约在几百纳米范围内，是短波长的电磁波。红外传感器具有以下特点：不受电磁波的干扰、非噪声源、可实现非接触性测量。另外，红外线（指中、远红外线）不受周围可见光的影响，故可在昼夜进行测量。同声纳传感器相似，红外线传感器工作处于发射/接收状态。这种传感器由同一发射源发射红外线，并用两个光检测器测量反射回来的光量。由于这些仪器测量光的差异，它们受环境的影响非常大，物体的颜色、方向、周围的光线都能导致测量误差。但由于发射光线是光而不是声音，可以希望在相当短的时间内获得较多的红外线传感器测量值。测距范围较近，大致为30cm以内。

基于传感器信息在机器人避障方面的应用研究：在一个智能系统中，使用单一的智能控制方法往往不能取得满意的效果，应综合采用常规控制方法和智能控制方法，才能够取得良好效果。神经网络和模糊推理是避障研究中的两个重要工具，但是神经网络样本集的完整性研究尚未取得突破，将事件空间的每一点都作为网络的学习样本显然是不可取的；模糊逻辑推理则侧重于模糊规则的选取，但有些规则很难形式化描述，或者必须用大量的规则描述而增大运算量，这样就背离了模糊逻辑应用的初衷，因此近年来提出了基于多组传感器信息，利用神经网络技术实现机器人对当前感知环境的快速识别和分类，进而利用模糊逻辑技术实现安全避障的新方法，它将是有潜力的研究方向。产生漂移的原因有两个方面：一是传感器自身结构参数；二是周围环境（如温度、湿度等）。

视觉传感器具有从一整幅图像捕获光线的数以千计的像素。图像的清晰和细腻程度通常用分辨率来衡量，以像素数量表示。部分视觉传感器能够捕获130万像素，因此，无论距离目标数米或数厘米远，传感器都能“看到”十分细腻的目标图像。在捕获图像之后，视觉传感器将其与内存中存储的基准图像进行比较，以做出分析。例如，若视觉传感器被设定为辨别正确地插有八颗螺栓的机器部件，则传感器知道应该拒收只有七颗螺栓的部件，或者螺栓未对准的部件。此外，无论该机器部件位于视场中的哪个位置，无论该部件是否在360度范围内旋转，视觉传感器都能做出判断。传感器将感受到的信息，按一定规律变换成为电信号或其他所需形式的信息输出。采摘Omni全向相机传感器供货企业

触觉传感器是用于机器人中模仿触觉功能的传感器。采摘Omni全向相机传感器供货企业

传感器信息处理：遗传算法。遗传算法是按照自然界“优胜劣汰，适者生存”法则提出的一种全局优化自适应概率搜索算法。遗传算法通过对当前群体施加选择、杂交、变异等一系列操作，产生出新一代的群体，并逐步使群体进化到更优解状态。遗传算法被应用于机器人避障系统的传感信号处理中，首先在一个采样周期内将实际传感器信号均匀采样N次送入计算机，随机选择几组数据作为初始群体。然后循环进行选择、杂交、变异三种操作，直到达到给定的要求电压值为止。在机器人避障系统中，利用简单的放大电路和遗传算法软件可以在多传感信号的情况下精确还原传感信号，提高传感器信息处理中的测量精度。采摘Omni全向相机传感器供货企业

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