从传统的工业机器人系统到当今最新的协作机器人，各类机器人都依赖于能够生成和处理大量高度变化数据的传感器。这些数据可用于启用能够做出实时决策的自主机器人，从而实现更智能的事件管理，同时在动态的真实环境中保持生产力。
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控制和通信IC的发展在实现下一代的机器人中起到重要作用。然而，这些复杂的现代机器人的核心是许多新的、小型化和低成本的传感技术的出现与融合。对实现下一代机器人至关重要的几项关键传感器技术包括磁性位置传感器、存在传感器、手势传感器、力矩传感器、环境传感器和电源管理传感器。
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定位导航技术使机器人即使在无人操控的情况下，也可实现自主行走、避障及顺利到达目的地，机器人和人类绘制地图一样，在描述环境及认识环境的过程中都需要依靠地图，它主要利用地图类描述其当前环境信息，并随着使用的算法与传感器差异采用不同的地图描述形式，所以构建一张可靠的地图对机器人有着极其重要的作用，那如何构建满足机器人导航需求的地图呢？以下内容不可错过（主要针对采用思岚定位导航技术的用户）！
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智能巡检机器人和智能分拣机器人在产线物流中已经逐步代替人工完成较为重复繁重的工作，机器人工作电路较为复杂，包含机械驱动电路，传感器电路，通讯电路，电源电路等，而各个电路中又包含了大量的IC芯片以做到逻辑控制和数据分析等功能，这些芯片的性能好坏直接决定了机器人工作的效率和可靠性，很多IC芯片往往都有电源引脚作为电平控制输入或者使能信号，输入电压或者功率根据元器件的情况有高有低，对于大部分的IC芯片尤其是应
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智能手机和移动设备的激增让我们的社会受益匪浅，这些智能设备的存在丰富并简化了我们的生活。智能设备以及物联网（IoT）和人工智能（AIoT）所带来的便利已经深深的植入我们的脑海中，以至于我们现在将其视为理所当然。
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UROBOT-680-II 型教学机器人是上海交通大学机器人研究所采用世界银行贷款研制的一种五自由度多关节的机器人。它具备工业机器的基本功能、良好的开放性以及舒适的使用界面，主要大专院校和科研机构提供教学和科研工具。学生可以通过亲手操作了解和学习工业机器人，它具备工业机器人的基本功能、良好的开放性以及舒适的使用界面，主要为大专院校和科研机构提供教学和科研工具。学生可以通过亲手操作了解和学习工业机器人，科研人员还
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世界各国的政府举措正在加快制造业朝向普遍网络自动化发展的趋势。此外，智能传感器系统正在提高自动化程度，提供更多的数据来监测和控制生产过程。例如包括电动汽车、新一代信息技术(IT)和电信、先进机器人和人工智能在内的高科技产业，有了更先进的系统之后，就需要采用更先进的方法来确保系统的可靠性。
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近些年，人工智能、机器学习以及深度学习这些热点技术，受到了极为广泛的关注，这要归功于很多大型互联网公司对这些技术的应用，例如图像或者语音识别，以及自然语言处理，我们大多数人几乎每天都会使用这样的系统和应用。
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自奔驰于1886年造出第一辆可供销售的汽车开始，汽车已经走过了134年的岁月。随着AR技术的发展，其在汽车安全领域的运用也将不断扩大。本文主要将介绍AR技术的原理以及AR技术在汽车安全领域的三个应用实例。
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