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机器人避障需要哪些传感器？视觉传感器：主要利用单目、双目摄像头、深度摄像机、视频信号数字化设备或基于DSP的快速信号处理器等其他外部设备获取图像，然后对周围的环境进行光学处理，将采集到的图像信息进行压缩，反馈到由神经网络和统计学方法构成的学习子系统，然后由子系统将采集到的图像信息与机器人的实际位置联系起来，完成定位。其具有结构简单，安装方式多元化及无传感器探测距离限制，成本低等优点，但受环境光影响较大、在暗处（无纹理区域）无法工作。视觉传感器集成了多种检测功能。服务全向相机传感器价位

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。服务全向相机传感器价位对某些特殊使用场合，无法选到合适的传感器，则需自行设计制造传感器。

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。视觉传感器以数字信号的形式从三个输出端提供扫描检测结果，几乎跟普通的传感器一样使用方便。

视觉传感器有哪几种？视觉传感器在智能网联汽车上的应用是以摄像头方式出现的，一般分为单目摄像头、双目摄像头、三目摄像头和环视摄像头。（1）单目摄像头。单目摄像头的优点是成本低廉，能够识别具体障碍物的种类，识别准确；缺点是由于其识别原理导致其无法识别没有明显轮廓的障碍物，工作准确率与外部光线条件有关，并且受限于数据库，没有自学习功能。（2）双目摄像头。相比于单目摄像头，双目摄像头没有识别率的限制，无须先识别，可直接进行测量；直接利用视差计算距离，精度更高；无须维护样本数据库。（3）三目摄像头。三目摄像头感知范围更大，但同时标定三个摄像头，工作量大。（4）环视摄像头。环视摄像头一般至少包括4个摄像头，实现360°环境感知。随着摄像机技术的不断升级，视觉传感器对于外部环境的感知能力也在不断提升。视觉传感器摄取的图像经空间采样和模数转换后变成一个灰度矩阵，送入计算机存储器中，形成数字图像。智能力矩传感器销售

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。服务全向相机传感器价位

在智能机器人避障的系统中，因为任何传感器的功能都有限，必要时，应将多种传感器集成在一起，融合多种传感器信息，这样可以更正确、更全方面的反映出外界环境的特征，为避障提供正确的依据。信息融合技术可以增加各类传感器信息的互补性、对环境变化的适应性，提高决策的正确性。多传感器数据融合的基本目的是指通过对多（种，类）传感器数据的综合处理以获得比每个单一传感器更多的信息。也可以理解为对多传感器的原始信息加以智能化的综合，从而导出新的有意义的信息。这种信息的价值比单一传感器所获得信息要高得多，它有利于判断和决策。因此近年来多传感器信息融合技术系统已越来越多地应用于机器人的避障系统中，通过实验可以取得良好的效果。服务全向相机传感器价位

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