速度傳感器用于測量平移和旋轉運動(dòng)的速度。在大多數情況下，只限于測量旋轉速 度，因為測量平移速度需要非常特殊的傳感器。
當由電位計測量平移或旋轉時(shí)，其信號能夠由電子線(xiàn)路引出。但是，對于速度傳感器 來(lái)說(shuō)，這是不行的。位移的導數(即速度)能夠用計算機計算，即取得很小時(shí)間間隔內的位 置采樣，在給定時(shí)間內的脈沖數可以計算出來(lái)。這種方法有個(gè)優(yōu)點(diǎn)，即測量速度可共用一 個(gè)傳感器(例如增量式傳感器),因而在給定點(diǎn)附近能夠提供良好的速度控制。這種情況適 用于所有其他產(chǎn)生脈沖的速度傳感器。
光電方法是讓光照射旋轉圓盤(pán)(畫(huà)有一定黑白線(xiàn)條),將其反射光的強弱進(jìn)行脈沖化處 理之后，檢測出旋轉頻率和脈沖數目，以求出角位移，即旋轉角度。這種旋轉圓盤(pán)可制成 帶有縫隙的，通過(guò)兩個(gè)光電二極管就能夠辨別出角速度。這是一種光電脈沖式轉速傳 感器。
Z通用的速度傳感器無(wú)疑是測速發(fā)電機，主要有兩種：直流測速發(fā)電機和交流測速發(fā) 電機。
直流測速發(fā)電機的應用更為普遍。它傳送一個(gè)正比于受控速度的直接信號。這種傳感 器的選擇是由其線(xiàn)性度(可達0.1%)、磁滯程度、Z大可用速度(達3000～8000r/min) 以 及慣量參數決定的。把測速發(fā)電機直接接在主軸上總是有益的，因為這樣可使它以可能達 到的Z高轉速旋轉。
交流測速發(fā)電機應用較少，它特別適用于遙控系統。此外，當它與可調變壓器式位置 傳感器連用時(shí)，只要由相同的頻率控制，就能夠把兩者的輸出信號結合起來(lái)。
直線(xiàn)移動(dòng)傳感器有電位計式傳感器和可調變壓器兩種;最常見(jiàn)的位移傳感器是直線(xiàn)式電位計,當負載電阻為無(wú)窮大時(shí)，電位計的輸出電壓u₂ 與 電 位 計兩段的電阻成比例
機器人工作站內的傳感器主要用于間接提供中間計算結果或直接提供任務(wù)程序中任何延期數據值;一個(gè)非接觸式傳感器對能量發(fā)射裝置所產(chǎn)生的干擾往往是很敏感的
過(guò)硬件把相關(guān)目標特性轉換為信號;把所獲信號變換為規劃及執行某個(gè)機器人功能所需要的信息，包括預處 理和解釋兩個(gè)步驟,這種信息可被反饋以修 正和重復該感覺(jué)順序，直至得到所需要的信息為止
傳感器遇到特定氣味會(huì )產(chǎn)生電阻或者頻率的變化，我們就是將這些變 化捕捉到，并轉化成能夠傳遞的電信號，然后對傳感器陣列傳入的信號進(jìn)行濾 波、放大和特征提取
部相關(guān)聯(lián)函數(Head-Related Transfer Function,HRTF)法、時(shí)延估計(Time Delay Of Arrival,TDOA) 法、基于最大輸出功率的可控波束形成方法、基于高分辨率譜 估計的定位方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )定位方法和基于聲壓幅度比的定位方法等
首先要把話(huà)音分割成單詞(或音素),然后進(jìn)行語(yǔ)法分析,最后辨識出話(huà)音的含義,用得最多的是模式匹配方法,如統計模型的隱Markov模型,在大詞匯量的語(yǔ) 音識別上取得了很大的進(jìn)展
確定識別方法所用的特征;將接收到的話(huà)音提取特征矩陣;與事先存儲在系統之內的標準模板中的特征矩陣相比較，計算它們的距離;確定所說(shuō)的話(huà)是什么
TOP5 廠(chǎng)商份額維持在 60%,各家廠(chǎng)商積極尋求突破，排名切換激烈。整個(gè)協(xié)作機器人市場(chǎng)參與玩家正在不斷增多， 市場(chǎng)也暫未定型，各類(lèi)玩家蓄勢待發(fā)
本土協(xié)作機器人企業(yè)展現其豐富的解決方案及高性?xún)r(jià)比,扶持政策為機器人行業(yè)的快速發(fā)展提供了保障;協(xié)作機器人具有更廣的應用延展性在工業(yè)領(lǐng)域應用和非工業(yè)領(lǐng)域開(kāi)拓新場(chǎng)景
起步期（2015-2017 年)人機共融逐漸成為行業(yè)發(fā)展的核心方向與市場(chǎng)主流趨勢;調整期（2018-2019 年）進(jìn)入修煉內功的階段;穩步期（2022-2024 年）展現出了其發(fā)展的強勁韌性與潛力
通過(guò)電流環(huán)、關(guān)節力矩傳感器、安全皮膚對外部力覺(jué)進(jìn)行感知，從而達成對“碰撞”的有效檢測;電磁抱剎閘從接收到制動(dòng)信號到完成制動(dòng)的響應時(shí)間可控制在 50ms 以?xún)?
2D 技術(shù)起步較早，技術(shù)和應用也相對成熟;3D 視覺(jué)更接近人眼，其核心在于對 3D 幾何數據的采集和利用,可獲取物體的深度信息，實(shí)現多維度定位識別
