壓力傳感器的種類(lèi)繁多，其性能也有較大的差異，如何選擇較為適用的傳感器，做到經(jīng)濟(jì)、合理的使用。1.額定壓力范圍。額定壓力范圍是滿(mǎn)足標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定值的壓力范圍。也就是在較高和較低溫度之間，傳感器輸出符合規(guī)定工作特性的壓力范圍。在實(shí)際應(yīng)用時(shí)傳感器所測(cè)壓力在該范圍之內(nèi)。2.較大壓力范圍。較大壓力范圍是指?jìng)鞲衅髂荛L(zhǎng)時(shí)間承受的較大壓力，且不引起輸出特性長(zhǎng)久性改變。特別是半導(dǎo)體壓力傳感器，為提高線(xiàn)性和溫度特性，一般都大幅度減小額定壓力范圍。因此，即使在額定壓力以上連續(xù)使用也不會(huì)被損壞。一般較大壓力是額定壓力較高值的2－3倍。觸覺(jué)傳感器是用于機(jī)器人中模仿觸覺(jué)功能的傳感器。進(jìn)口激光雷達(dá)傳感器廠(chǎng)商

分辨率是指?jìng)鞲衅骺筛惺艿降谋粶y(cè)量的較小變化的能力。也就是說(shuō)，如果輸入量從某一非零值緩慢地變化。當(dāng)輸入變化值未超過(guò)某一數(shù)值時(shí)，傳感器的輸出不會(huì)發(fā)生變化，即傳感器對(duì)此輸入量的變化是分不出來(lái)的。只有當(dāng)輸入量的變化超過(guò)分辨率時(shí)，其輸出才會(huì)發(fā)生變化。靈敏度是指?jìng)鞲衅髟诜€(wěn)態(tài)工作情況傳感器下輸出量變化△y對(duì)輸入量變化△x的比值。它是輸出一輸入特性曲線(xiàn)的斜率。如果傳感器的輸出和輸入之間顯線(xiàn)性關(guān)系，則靈敏度S是一個(gè)常數(shù)。否則，它將隨輸入量的變化而變化。當(dāng)傳感器的輸出、輸入量的量綱相同時(shí)，靈敏度可理解為放大倍數(shù)。進(jìn)口激光雷達(dá)傳感器廠(chǎng)商同聲納傳感器相似，紅外線(xiàn)傳感器工作處于發(fā)射/接收狀態(tài)。

傳感器數(shù)據(jù)融合方法：（1）產(chǎn)生式規(guī)則可以建立自然景象**系統(tǒng)，根據(jù)多傳感器的檢測(cè)數(shù)據(jù)，使用符號(hào)來(lái)表示環(huán)境特征，這樣可以更全方面的反映避障系統(tǒng)的周?chē)畔?，為機(jī)器人的路徑規(guī)劃做準(zhǔn)備。（2）模糊邏輯法方法是用某種模擬人類(lèi)的思維習(xí)慣的模型系統(tǒng)地反映機(jī)器人避障系統(tǒng)中多傳感器數(shù)據(jù)融合過(guò)程的不確定性，并通過(guò)模糊推理來(lái)完成數(shù)據(jù)融合，得到預(yù)期的效果。（3）人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法是一種仿效生物神經(jīng)系統(tǒng)的信息處理方法，是通過(guò)有教師或無(wú)師自學(xué)算法進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)，一旦學(xué)習(xí)完成，該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就能夠根據(jù)以網(wǎng)絡(luò)權(quán)矩陣和網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)形式存儲(chǔ)的特征信息，基于此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到了一種進(jìn)行決策思維的模型結(jié)構(gòu)，通過(guò)綜合來(lái)自于系統(tǒng)各種不同傳感器的信息，從中抽取出單一傳感器無(wú)法提供的準(zhǔn)確可靠信息，這是在有環(huán)境交互的情況下處理多傳感器信息的一種十分有效的方法。

因?yàn)?，即使是測(cè)量同一物理量，也有多種原理的傳感器可供選用，哪一種原理的傳感器更為合適，則需要根據(jù)被測(cè)量的特點(diǎn)和傳感器的使用條件考慮以下一些具體問(wèn)題：量程的大?。槐粶y(cè)位置對(duì)傳感器體積的要求；測(cè)量方式為接觸式還是非接觸式；信號(hào)的引出方法，有線(xiàn)或是非接觸測(cè)量；傳感器的來(lái)源，國(guó)產(chǎn)還是進(jìn)口，價(jià)格能否承受，還是自行研制。在考慮上述問(wèn)題之后就能確定選用何種類(lèi)型的傳感器，然后再考慮傳感器的具體性能指標(biāo)。靈敏度的選擇：通常，在傳感器的線(xiàn)性范圍內(nèi)，希望傳感器的靈敏度越高越好。在動(dòng)態(tài)測(cè)量中，應(yīng)根據(jù)信號(hào)的特點(diǎn)(穩(wěn)態(tài)、瞬態(tài)、隨機(jī)等)響應(yīng)特性，以免產(chǎn)生過(guò)大的誤差。

因?yàn)橹挥徐`敏度高時(shí)，與被測(cè)量變化對(duì)應(yīng)的輸出信號(hào)的值才比較大，有利于信號(hào)處理。但要注意的是，傳感器的靈敏度高，與被測(cè)量無(wú)關(guān)的外界噪聲也容易混入，也會(huì)被放大系統(tǒng)放大，影響測(cè)量精度。因此，要求傳感器本身應(yīng)具有較高的信噪比，盡量減少?gòu)耐饨缫氲母蓴_信號(hào)。傳感器的靈敏度是有方向性的。當(dāng)被測(cè)量是單向量，而且對(duì)其方向性要求較高，則應(yīng)選擇其它方向靈敏度小的傳感器；如果被測(cè)量是多維向量，則要求傳感器的交叉靈敏度越小越好。三個(gè)關(guān)鍵的要素決定了傳感器的選擇：動(dòng)態(tài)范圍、速度和響應(yīng)度。進(jìn)口激光雷達(dá)傳感器廠(chǎng)商

在選擇傳感器之前，應(yīng)對(duì)其使用環(huán)境進(jìn)行調(diào)查，并根據(jù)具體的使用環(huán)境選擇合適的傳感器。進(jìn)口激光雷達(dá)傳感器廠(chǎng)商

基于傳感器信息在機(jī)器人避障方面的應(yīng)用研究：在一個(gè)智能系統(tǒng)中，使用單一的智能控制方法往往不能取得滿(mǎn)意的效果，應(yīng)綜合采用常規(guī)控制方法和智能控制方法，才能夠取得良好效果。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊推理是避障研究中的兩個(gè)重要工具，但是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)樣本集的完整性研究尚未取得突破，將事件空間的每一點(diǎn)都作為網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)樣本顯然是不可取的；模糊邏輯推理則側(cè)重于模糊規(guī)則的選取，但有些規(guī)則很難形式化描述，或者必須用大量的規(guī)則描述而增大運(yùn)算量，這樣就背離了模糊邏輯應(yīng)用的初衷，因此近年來(lái)提出了基于多組傳感器信息，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)實(shí)現(xiàn)機(jī)器人對(duì)當(dāng)前感知環(huán)境的快速識(shí)別和分類(lèi)，進(jìn)而利用模糊邏輯技術(shù)實(shí)現(xiàn)安全避障的新方法，它將是有潛力的研究方向。進(jìn)口激光雷達(dá)傳感器廠(chǎng)商

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