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由于机器人被设计成适应好广泛应用的好灵活的选择，因而它们需要在低光、多尘或明亮的环境中工作。这种灵活性可以通过组合传感器信息——aka、传感器融合来实现。换句话说，不同传感器的信息可用于重建机器人环境的弹性表示，从而在更多应用中实现自主性。例如，如果一个相机被暂时覆盖，则其他传感器必须能够使机器人安全运行。为确保机器人能对其所处环境有全方位的了解，机器人传感器数据需要以限时的方式进行路由，并用少量的电缆连接到机器人控制器，以好大限度地提高连接的可靠性。
如今，高带宽低延迟总线主要基于低压差分信号（LVDS）。然而， LVDS接口并没有标准，这就导致传感器到控制器的生态系统出现分裂，并且使来自不同供应商的混合和匹配解决方案变得困难。一旦传感器数据被传输到机器人控制器，一系列基于深度神经网络的机器学习算法可以帮助提高机器人所处环境的精度。用深度学习教父Yann LeCun、Yoshua Bengio和Geoffrey Hinton的话说，“深度学习允许由多个处理层组成的计算模型学习具有多个抽象层的数据表示。”这些深度神经网络可以在机器人内部用于快速、实时处理，也可以在云中用于元信息收集或更复杂的推理。
SMD2-ML-10-10（SMD2ML-1010） CKD
SP26DR5020-0NN00-0AA0
SS-043-2.2K-D380V2.2KW
SUMTAK IRT381-2000-519
T2XXX-18 T2XXX-16 T2XXX-14
T30UDPA,T30UDPAQPNP，
TA618710
TM2DMM16DRTN PLC
TM2DRA16RT/TWDDRA TM2DRA8RT TM2DDI8DT/TWDDDI16DT PLC
TM5SBER2/TM5SDO8TA/TM5SAI4PH/TM5SAI4L/TM5SAI2L PLC
TS4514N6011E200
TSX3722001 TSX3710101 TSX3721001 PLC
TSXAEY1600/800 TSXDSY32T2K TSXDEY32D2K 33000675
TSXASZ200/401 TSXAEZ801/414 TSXAEZ802 TSXDEZ32D2 PLC
TSXBLY01 BMXFTB2010 TSXTLYEX TSXCPP110 467NHP81100
TSXDEY16FK TSXDEY16A5 TSXDSY16R5 TSXDEY16A2 PLC
TURCK NI4-M12-AN6X-H1141
TURCK NI4-M12-AP6X NI4-M12-AN6X
TURCKBI10U-M30-AP6X-H1141
TURCKIOBL67-2AI-PT
TURCKNI100U-K90SR-VP4X2
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