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传感器故障诊断：人工神经网络诊断法。人工神经网络法近年来被应用于机器人避障系统中的传感器故障诊断领域。人工神经网络是一种并行处理机制的网络，且它可以通过学习而获得外界知识，知识分布存储各个神经元之间连接权值上，它可以完成输入模式到输出模式的复杂映射，具有容错能力强和运行速度快的特点。采用神经网络法进行机器人避障系统的故障诊断的方法是：①选择系统中关键传感器输出作为神经网络的输入变量，并规定网络的输出变量值；②选择合适类型和结构的神经网络；③根据所选择的输入输出信号的历史数据，离线对网络进行训练，获得网络的权值或阀值；④在线将前面选择的输入输出数据作用于网络，网络输出便可给出诊断结果。触觉传感器的工作平面尺寸比被识别物体要小得多。多功能单线激光雷达传感器销售费用

多关节机器人为了能在未知或时变环境下自主地工作。应具有感受作业环境和规划自身动作的能力。为此，必须提高机器人对当前感知环境的快速理解识别及实时避障的能力。实时避障是实现智能化机器人自主工作能力的关键技术，也是国内外智能机器人近期发展的一个热点。其明显特征是具有传感器信息反馈，可以实现很好的智能行为。机器人避障的关键问题之一是在运动过程中如何利用传感器对环境的感知。任何类型的传感器都有各自的优点和不足。选用时需要仔细考虑各种因素。在机器人运动规划过程中传感器主要为系统提供两种信息：（1）机器人附近障碍物的存在信息。（2）障碍物与机器人间的距离。近几年，应用到机器人运动规划的传感器一般分为两大类：无源式传感器和有源式传感器。山东果园力传感器传感器是获取自然和生产领域中信息的主要途径与手段。

机器人避障需要哪些传感器？超声波传感器：超声波传感器可以检测到玻璃、镜子等透明材质，其主要是通过发射探头发射出超声波，超声波在介质中遇到障碍物而返回接收装置，通过接收自身发射的超声波反射信号，根据超声波发出及回波接收时间差及传播速度，计算出传播距离，就能得到障碍物与机器人之间的距离，但超声波传感器易受天气及周围环境（镜面发射或者有限的波束角）以及障碍物阴影、表面粗糙等外界环境的影响，且适用范围较小，测距距离较短。

机器人触觉系统是模拟人的皮肤与物体接触的感觉功能，获取周围环境信息，用来达到避障目的，特别是在黑暗处或者因障碍物的影响导致无法通过视觉获取信息的条件下，使机器人具备触觉功能。触觉传感器是一种测量自身敏感面与外界物体相互作用参数的装置，触觉传感器常常包含许多触觉敏感元，并以阵列的形式排列.通过这些触觉敏感元与物体相互接触产生触觉图象，并进行分析与处理，这种工作方式称为被动式触觉。但是，实际应用中，一方面由于触觉传感器的空间分辨率很大程度提高。漂移：传感器的漂移是指在输入量不变的情况下，传感器输出量随着时间变化，此现象称为漂移。

传感器的选择好坏直接关系到多关节机器人采集周围环境信息量的多少，因此目前机器人避障系统选择传感器类型和数量有两种不同的方法：基于环境的优化原则选择法和基于任务选择法。（1）基于环境的优化原则选择法：设计阶段的预选择以及适合环境和系统状态变化的实时选择，前者给出了恰当的传感器数量和操作速度之间的关系，该关系可决定多传感器避障系统中传感器单元的优化排列，后者通过贝叶斯方法利用任何先验的物体信息决定传感器的定位，使传感器对障碍物体假设不确定性较小。（2）基于任务的选择法：此方法主要思想是基于避障的任务，将完成该任务的过程按时间及感知范围划分为若干段，即将任务分解，根据每个阶段所需的传感器信息合理地选择传感器的种类和数量。压力传感器是使用较为普遍的一种传感器。多功能单线激光雷达传感器销售费用

灵敏度：灵敏度是传感器静态特性的一个重要指标。多功能单线激光雷达传感器销售费用

由于机器人避障系统具有线性动力学模型，且系统噪声和传感器噪声是高斯分布的白噪声模型，卡尔曼滤波为融合多传感器数据提供一个统计意义下的较优估计。应用到机器人避障系统的多传感器信息处理中，国内外学者经常选用的是联合式卡尔曼滤波法，其基本思想是采用一组并行运行的滤波器模块，每一个模块只处理某一个特定传感器的信息。另外，还采用了一个“主滤波器”对来自所有局部滤波器的信息进行融合。这种结构明显的优势在于：计算量平均分布在各个并行滤波器中，主滤波器的计算负担不大；具备了多种冗余信息，可以通过适当的重构算法设计提供强容错能力。多功能单线激光雷达传感器销售费用

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