淮阴回收基恩士线激光测量仪公司

　　生物传感器的概念生物传感器是用生物活性材料（酶、蛋白质、DNA、抗体、抗原、生物膜等）与物理化学换能器有机结合的一门交叉学科，是发展生物技术必不可少的一种的检测方法与监控方法，也是物质分子水平的、微量分析方法。各种生物传感器有以下共同的结构:包括一种或数种相关生物活性材料（生物膜）及能把生物活性表达的信号转换为电信号的物理或化学换能器（传感器），二者组合在一起，用现代微电子和自动化仪表技术进行生物信号的再加工，构成各种可以使用的生物传感器分析装置、仪器和系统。

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　　数字传感器:将被测量的非电学量转换成数字输出信号(包括直接和间接转换)。膺数字传感器:将被测量的信号量转换成频率信号或短周期信号的输出(包括直接或间接转换)。开关传感器:当一个被测量的信号达到某个特定的阈值时，传感器相应地输出一个设定的低电平或高电平信号。传感器下的定义是:“能感受规定的被测量并按照一定的规律转换成可用信号的器件或装置，通常由敏感元件和转换元件组成”。传感器是一种检测装置，能感受到被测量的信息，并能将检测感受到的信息，按一定规律变换成为电信号或其他所需形式的信息输出，以满足信息的传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求。它是实现自动检测和自动控制的首要环节。

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　　除此之外还有启发式搜索算法、基于行为的路径规划算法、基于再激励学的路径规划算法等避障算法，也都在移动机器人的避障研究中取得了很好的成果。随着计算机技术、传感器技术、人工智能的发展，移动机器的避障及自主导航技术已经取得了丰硕的研究成果，应用领域也在不断地扩大，应用复杂程度也越来越高。移动机器人的自主寻路要求已经从之前简单的功能实现提升到性、通用性、率上来，因此对其相关技术提出了更高的要求。然而至今没有一种方法能够在任意环境使机器人进行有效地避障，如何克服相关算法的限性是今后工作的研究方向之一。可以看出不管是传统算法还是新兴的智能算法都有其适用与不适用的环境，通过传统算法与智能算法及智能算法之间的相互融合，克服单个算法的缺陷，增强整体的适用性，现在已经有很多这方面的研究，以后仍将是研究热点之一。

　　基于遗传算法的机器人避障算法:遗传算法（geneticalgorithm，简称GA）是计算数学中用于解决佳化的搜索算法，是进化算法的一种。进化算法是借鉴了进化生物学中的遗传、突变、自然选择以及等现象而发展起来的。遗传算法采用从自然进化中抽象出来的几个算子对参数编码的字符串进行遗传操作，包括复制或选择算子、交叉算子、变异算子。遗传算法的主要优点是:采用群体方式对目标函数空间进行多线索的并行搜索，不会陷入部小点；只需要可行解目标函数的值，而不需要其他信息，对目标函数的连续性、可微性没有要求，使用方便；解的选择和产生用概率方式，因此具有较强的适应能力和鲁棒性。基于神经网络算法的机器人避障方法:神经网络，是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型。神经网络由大量的人工神经元联结进行计算。大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构，是一种自适应系统。人工神经网络通常通过一个基于数学统计学类型的学方法优化，是一种非线性统计性数据建模工具，可以对输入和输出间复杂的关系进行建模。