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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。红外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。工业激光雷达传感器多少钱

视觉传感器技术的实质就是图像处理技术，通过截取物体表面的信号绘制成图像从而呈现在研究人员的面前。视觉传感技术包括3D视觉传感技术，3D视觉传感器具有普遍的用途，比如多媒体手机、网络摄像、数码相机、机器人视觉导航、汽车安全系统、生物医学像素分析、人机界面、虚拟现实、监控、工业检测、无线远距离传感、显微镜技术、天文观察、海洋自主导航、科学仪器等等。这些不同的应用均是基于3D视觉图像传感器技术。特别是3D影像技术在工业控制、汽车自主导航中具有急迫的应用。广东采摘Hokuyo激光雷达传感器如果测量目的是定性分析的，选用重复精度高的传感器即可，不宜选用量值精度高的。

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。

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。稳定性：传感器使用一段时间后，其性能保持不变的能力称为稳定性。

传感器数据融合方法：（1）产生式规则可以建立自然景象**系统，根据多传感器的检测数据，使用符号来表示环境特征，这样可以更全方面的反映避障系统的周围信息，为机器人的路径规划做准备。（2）模糊逻辑法方法是用某种模拟人类的思维习惯的模型系统地反映机器人避障系统中多传感器数据融合过程的不确定性，并通过模糊推理来完成数据融合，得到预期的效果。（3）人工神经网络法是一种仿效生物神经系统的信息处理方法，是通过有教师或无师自学算法进行网络学习，一旦学习完成，该神经网络就能够根据以网络权矩阵和网络拓扑结构形式存储的特征信息，基于此神经网络得到了一种进行决策思维的模型结构，通过综合来自于系统各种不同传感器的信息，从中抽取出单一传感器无法提供的准确可靠信息，这是在有环境交互的情况下处理多传感器信息的一种十分有效的方法。视觉传感器的工业应用包括检验、计量、测量、定向、瑕疵检测和分捡。广东采摘Hokuyo激光雷达传感器

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