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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。触觉传感器的工作平面尺寸比被识别物体要小得多。多功能深度相机传感器现价

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。采摘力矩传感器供应报价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。

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。

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。智能视觉传感器的易学、易用、易维护、安装方便，可在短期内构建起可靠而有效的视觉检测系统。

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。视觉传感器获取的信息量要比其它传感器获取的信息量多得多。采摘力矩传感器供应报价

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。多功能深度相机传感器现价

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。多功能深度相机传感器现价

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