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基于传感器信息在机器人避障方面的应用研究：（1）在集中式多传感器系统研究时应该将仿真技术和实时控制技术结合起来，建立集成开发环境来处理传感器信号。对于分布式传感器系统，应寻求一种基于通讯的实现方法来处理传感器信号，这是传感器系统今后发展方向之一。（2）多关节机器人避障系统是一个复杂的智能系统。因而在实际应用中，必须综合考虑各种功能，这是一个涉及机械、电子、计算机、自动化、物理学等多学科的跨学科课题，任何新技术的出现都可能对该领域的研究带来突破性进展，因而在机器人研究的同时，必须密切关注相关学科的发展。智能机器视觉传感技术下的智能机器视觉传感器也称智能相机。多功能单线激光雷达传感器价位

触觉传感器是用于机器人中模仿触觉功能的传感器。触觉是人与外界环境直接接触时的重要感觉功能，研制满足要求的触觉传感器是机器人发展中的技术关键之一。随着微电子技术的发展和各种有机材料的出现，已经提出了多种多样的触觉传感器的研制方案，但目前大都属于实验室阶段，达到产品化的不多。触觉传感器按功能大致可分为接触觉传感器、力－力矩觉传感器、压觉传感器和滑觉传感器等。接触觉传感器用以判断机器人（主要指四肢）是否接触到外界物体或测量被接触物体的特征的传感器。进口事件相机传感器求购传感器的灵敏度高，与被测量无关的外界噪声也容易混入，也会被放大系统放大，影响测量精度。

压力传感器的种类繁多，其性能也有较大的差异，如何选择较为适用的传感器，做到经济、合理的使用。1.额定压力范围。额定压力范围是满足标准规定值的压力范围。也就是在较高和较低温度之间，传感器输出符合规定工作特性的压力范围。在实际应用时传感器所测压力在该范围之内。2.较大压力范围。较大压力范围是指传感器能长时间承受的较大压力，且不引起输出特性长久性改变。特别是半导体压力传感器，为提高线性和温度特性，一般都大幅度减小额定压力范围。因此，即使在额定压力以上连续使用也不会被损坏。一般较大压力是额定压力较高值的2－3倍。

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。三个关键的要素决定了传感器的选择：动态范围、速度和响应度。

视觉传感器是整个机器视觉系统信息的直接来源，主要由一个或者两个图形传感器组成，有时还要配以光投射器及其他辅助设备。视觉传感器的主要功能是获取足够的机器视觉系统要处理的非常原始图像。图像传感器可以使用激光扫描器、线阵和面阵CCD摄像机或者TV摄像机，也可以是较新出现的数字摄像机等。视觉传感器是指：利用光学元件和成像装置获取外部环境图像信息的仪器，通常用图像分辨率来描述视觉传感器的性能。视觉传感器的精度不但与分辨率有关，而且同被测物体的检测距离相关。被测物体距离越远，其一定的位置精度越差。分辨率与传感器的稳定性有负相相关性。进口事件相机传感器求购

在动态测量中，应根据信号的特点(稳态、瞬态、随机等)响应特性，以免产生过大的误差。多功能单线激光雷达传感器价位

视觉传感器具有车道线识别、障碍物检测、交通标志和地面标志识别、交通信号灯识别、可行空间检测等功能。（1）车道线识别：车道线是视觉传感器能够感知的非常基本的信息，拥有车道线识别功能，即可实现高速公路的车道保持功能。（2）障碍物检测：障碍物种类很多，如汽车、行人、自行车、动物等，有了障碍物信息，无人驾驶汽车即可完成车道内的跟车行驶。（3）交通标志和地面标志识别：交通标志和地面标志可作为道路特征与高精度地图做匹配后，辅助定位，也可以基于这些感知结果进行地图的更新。（4）交通信号灯识别：交通信号灯状态的感知能力对于城区行驶的无人驾驶汽车十分重要。（5）可通行空间检测：可通行空间表示无人驾驶汽车可以正常行使的区域。多功能单线激光雷达传感器价位

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