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。要进行—个具体的测量工作，首先要考虑采用何种原理的传感器，这需要分析多方面的因素之后才能确定。福建国产传感器
智能多关节机器人的实时避障问题，是现在机器人研究领域的重点和难点问题。在避障过程中，常常会面临无法预先知道、不可预测或动态变化的环境。机器人感知环境的手段通常是不完备的，传感器给出的数据是不完全、不连续、不可靠的，传感器信息融合的算法还存在着诸多问题。但由于传感器技术的飞速发展以及神经网络、模糊控制理论等学科的深入研究，及传感器信息处理方法的应用，为避障问题的解决提供了可能性，但是对于复杂的应用，仍不能令人满意，因此现存的问题也正是该领域的研究方向。服务激光雷达传感器方案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。
多传感器的机器人避障系统中，各信息源提供的环境信息都具有一定程度的不确定性。另外，由于传感器数量较多，且多为非线性，要进行很好的全局优化和控制，处理量大。面对离散数据多、关联度大、输入信息不可线性化且要求融合结果可靠性高等特点，传统的数据融合方法（加权平均法、贝叶斯估计法、Dempster-Shafer证据推理方法等）不能很好地满足要求。对于多关节机器人避障系统而言，通常采用卡尔曼滤波法、产生式规则、模糊逻辑人工神经网络法，可以得到关于环境更加可靠、统一、精确的描述，便于判断与决策。
传感器的选择取决于准确性、输出、灵敏度、机器视觉系统的成本以及对应用要求的充分理解。对传感器主要性能的基本理解能够帮助开发人员迅速缩小他们的查找范围，找到合适的传感器。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。动态范围决定系统能够抓取的图像的质量，也被称作对细节的体现能力。传感器的速度指的是每秒钟传感器能够产生多少张图像和系统能够接收到的图像的输出量。响应度指的是传感器将光子转换为电子的效率，它决定系统需要抓取有用的图像的亮度水平。红外传感器具有测量范围广、测距距离远、响应时间短等优点。
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。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。安徽消杀Realsense相机传感器
传感器动态：所谓动态特性，是指传感器在输入变化时，它的输出的特性。福建国产传感器
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