（1）小波分析法
小波變換的基本思想是用一族小波基函數去表示或逼近——信號，很好地解決了時間和頻率分辨力的矛盾，適合于對時變信號進行局部分析。
小波變換作為一種新的信號處理方法，近幾年，將小波分析應用在機器人避障系統實時采集傳感器信號檢測分析中，通過對傳感器信號的多尺度分解，濾除被測傳感器信號中混入的噪聲成分，重構真實信號，這樣可以有效提高機器人避障系統中采樣數據的可靠性，進而可以提高避障系統的控制精度。另外它還有數據壓縮功能，對此系統大量的傳感信號進行壓縮處理可以節省存儲空間，提高運算速度。
（2）神經網絡法
神經網絡是一種不需要選取基函數系的非線性函數逼近方法。機器人避障系統利用神經網絡的高度非線性描述能力，并利用這一能力對此系統的多傳感器進行建模，利用BP算法（誤差反向傳播算法），可以對傳感器輸出信號進行濾波、除噪及傳感器的信號識別，從而使傳感器的輸出信號更反映外部環境信息，為機器人的路徑規劃算法做準備。
這種方法的特點是：不需要機理方面的細節知識，避免了數學建模的不完備性；利用軟件實現傳感信號的處理，方便靈活，適用性強，免去了硬件電路。
（3）遺傳算法
遺傳算法是按照自然界“優勝劣汰，適者生存”法則提出的一種全局優化自適應概率搜索算法。遺傳算法通過對當前群體施加選擇、雜交、變異等一系列操作，產生出新一代的群體，并逐步使群體進化到優解狀態。
遺傳算法被應用于機器人避障系統的傳感信號處理中，首先在一個采樣周期內將實際傳感器信號均勻采樣N次送入計算機，隨機選擇幾組數據作為初始群體。然后循環進行選擇、雜交、變異三種操作，直到達到給定的要求電壓值為止。在機器人避障系統中，利用簡單的放大電路和遺傳算法軟件可以在多傳感信號的情況下還原傳感信號，提高傳感器信息處理中的測量精度。
BALDOR D121-302-02
BTS10-200-2.5RC
Festo DFM 50400
090-M01-10-111-000
Telemecanique TSXP67420
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Yaskawa CACR-SR06TZ9SMY01A
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