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　　模拟式又可分为物性型（如自发电式）和结构型两种。常用位移传感器以模拟式结构型居多，包括电位器式位移传感器、电感式位移传感器（见电感式传感器）、自整角机、电容式位移传感器（见电容式传感器）、电涡流式位移传感器（见电涡流式传感器）、霍尔式位移传感器等。数字式位移传感器的一个重要优点是便于将信号直接送入计算机系统（见数字式传感器）。这种传感器发展迅速，应用日益广泛（见感应同步器、码盘、光栅式传感器、磁栅式传感器）。

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　　激光传感器激光测距传感器利用激光来测量到被测物体的距离或者被测物体的位移等参数。比较常用的测距方法是由脉冲激光器发出持续时间短的脉冲激光，经过待测距离后射到被测目标，回波返回，由光电探测器接收。根据主波信号和回波信号之间的间隔，即激光脉冲从激光器到被测目标之间的往返时间，就可以算出待测目标的距离。由于光速很快，使得在测小距离时光束往返时间短，因此这种方法不适合测量精度要求很高的（亚毫米级别）距离，一般若要求精度高，常用三角法、相位法等方法测量。

　　回收日本基恩士KEYENCE激光传感器，光电开关，压力传感器，光纤传感器，相机控制器，读码器，PLC视觉触摸屏，回收品牌:基恩士，康耐视，西门子，三菱等品牌产品

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　　重复性:重复性是指传感器在输入量按同一方向作全量程连续多次变化时，所得特性曲线不一致的程度。漂移:传感器的漂移是指在输入量不变的情况下，传感器输出量随着时间变化，此现象称为漂移。产生漂移的原因有两个方面:一是传感器自身结构参数；二是周围环境（如温度、湿度等）。传感器动态特性所谓动态特性，是指传感器在输入变化时，它的输出的特性。在实际工作中，传感器的动态特性常用它对某些标准输入信号的响应来表示。这是因为传感器对标准输入信号的响应容易用实验方法求得，并且它对标准输入信号的响应与它对任意输入信号的响应之间存在一定的关系，往往知道了前者就能推定后者。常用的标准输入信号有阶跃信号和正弦信号两种，所以传感器的动态特性也常用阶跃响应和频率响应来表示。

　　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。