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BALLUFF传感器在无人机和机器人市场上的应用展望
更新时间:2016-10-27   点击次数:678次
   BALLUFF传感器在无人机和机器人市场上的应用展望
  BALLUFF传感器是能够受规定的被测量并按照一定的规律转换成可用输出信号的器件或装置的总称,通常由敏感元件和转换元件组成。
  为了获取所需测量的准确信息,通常在所需测量的区域内,布置很多传感器节点,有的甚至达到成千上万个,比方说在原始森林中用来检测火情和生态情况的传感器网络,BALLUFF传感器节点数量众多,节点之间距离很短,这样就可以使获得的信息更具有真实性,提高了检测信息的度,使得不因单个传感器节点损坏而对整理检测造成影响,冗余能力增强,减少了监测盲区,这就是采用传感器网络进行监测的优点。通常,我们按功能把这些传感器网络划分为自组织网络、动态性网络、可靠的网络和应用相关的网络。下面简要介绍一下:
  自组织网络关心传感器网络的差异。只有让系统更贴近应用,才能做出zui的目标系统。针对每一个具体应用来研究传感器网络技术,这是传感器网络设计不同于传统网络的显著特征。
  每一个有效合格的传感器网络都要具备上述的功能,这样才能保证获得数据的真实性和可靠性,在应用过程中,要观测运行中传感器节点的变化,及时补充失效的结点。
  目前BALLUFF传感器市场应用,除了业已开发成熟的手机、汽车等成熟市场外,正被创新者带入新兴的无人机和机器人领域。有预计称,2015-2021年无人机和机器人市场的复合年增长率为9.4%,预计2021年将达到460亿美元。由于新应用出现,加强了对传感器技术的需求,形成了良性循环。如手机和汽车已经在声学、光学和位置传感器方面有了成熟的应用经验,而新的传感器,如触觉、微波和环境传感器等,则将逐步用于无人机和机器人。
  传感器在机器人的控制中起了非常重要的作用。为了检测作业对象及环境或机器人与它们的关系,在机器人上安装了视觉传感器、力觉传感器、接近觉传感器、超声波传感器和听觉传感器等,大大改善了机器人工作状况,使其能够更充分地完成复杂工作。
  一方面,市场上有很多非常合适的技术。超声波传感器、接近传感器、惯性测量单元、磁性和光学编码器等。另一方面,新型传感器正准备改变我们的世界。3D感测,如3D摄像头、声纳、雷达和激光雷达和其它传感技术,如多光谱、红外成像和气体传感器等,将是机器人革命*的要素。zui后,软件算法也不能忽视,传感器融合算法,也是保证机器人正常运行的无形因素。
  总的说来,各类BALLUFF传感器公司应努力寻找关键的市场应用。传感器公司通常依赖于其它市场或是希望另一方发展,如物联网。因此,系统制造商与传感器公司行为之间存在一定的不匹配性。各传感器公司应抓准用于无人机和机器人的传感器市场,从而不至于错失整个生态系统的机遇。
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