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精度高、稳定性好、抗干扰能力强、体积小、质量轻是对传感器的基本要求。
红外测距的原理是发射出红外信号然后接收红外的反射信号，它受到外部环境的影响较大[7]。缺点是精度容易受到物体形状，颜色和光线的影响，优点是测量时间短，夜晚的测量精度高。由于远距离测量的不可靠性，所以它常用在检测近距离的物体，精确度不是很高。
在军事方面的主要应用的是毫米波技术，广泛应用于导弹、直升机和制导武器等军事装备，主要应用在恶劣环境下。优点是系统重量比较轻，体积比较小，可进行大距离的测量。但它不能顺利地测量小体积、近距离的障碍物，因此更加适合于检测车辆，导弹，飞机等大体积的物体。
在移动机器人中广泛使用的视觉成像技术是CCD图像技术，优点是可以获得范围广，比较完善的环境信息，缺点是难分辨背景与探测目标，它的运算量比较大，因此需要处理器的性能比较高，因此使得这种系统的体积大、实时性差[16]。
激光测距原理是发射激光束，检测发射后反射回来的激光束的渡越时间来进行测距的，在移动机器人测距技术中这两种技术被广泛。激光测距的优点是测距的范围远，测距的速度
快，测量的精度高，此外激光还可以在黑暗中工作，缺点是价格比较高，安装的精度要求高，不适合大众使用。
超声波测距的应用原理都是基于检测渡越时间的方法[16]。超声波反射原理的运用，可以有效地检测出机器人周围的障碍，实现自主导航机器人避障和机器人的定位。超声波系统从理论上可以比较完整的实现移动机器人导航和避障[18]。在实践中，由于现场环境的复杂性，以及在移动机器人中的应用差异，单纯依靠某一种传感器信号来实现定位和避障的效果不是很满意。目前多种传感器融合的方法可以提高移动机器人的定位精度和避障效果,超声波传感器在移动机器人中的应用起着不可或缺的作用[16]。
1.3.2 移动机器人的运动机构
移动机器人常用的运动机构有履带式、轮式、腿式。这些运动机构都有各自的优缺点。履带式机器人能够在崎岖的地形中行走，环境适应能力比较强，缺点是重量大，移动慢；轮式机器人速度快，但是不能够在崎岖的地方行走，环境适应能力比较差；腿式机器人地形适应能力比较强，但是效率低，加工制作复杂[19]。
1.3.3 多传感器信息融合技术
信息融合技术是针对具有多传感器的移动机器人来说的，单一的传感器不能保证环境测量的完整性，所以需要多传感器同时进行工作，这就促使多传感器信息融合技术的发展[6，13]。基本原理是利用多个传感器，对这些传感器的信息进行处理，来弥补某个传感器的不足，获得被测对象的完整信息。
目前信息融合的方法有贝叶斯估计法、扩展卡尔曼滤波法、模糊规则法、D-S证据理论等方法[5,13]。
1.3.4 导航和定位技术
导航方式有以下几种：
①环境地图模型匹配导航：通过移动机器人上安装的传感器来进行环境探测，并且与事先储存的地图相对比，确定出自身的位置，规划出一条最佳路线。
②路标导航是事先将环境中一些特殊景物作为路标，通过对这些路标的探测来确定自身位置，路标导航研究的主要问题是稳定性和鲁棒性[16]。
③视觉导航主要是探测和识别障碍物，该方法图像处理量大，实时性较差。
1.3.5 路径规划
路径规划是指让机器人根据一个最优化的指标不碰障碍物地从初始的位置移动到规定的位置。分为以下两种：
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