传感器的选择好坏直接关系到多关节机器人采集周围环境信息量的多少，因此目前机器人避障系统选择传感器类型和数量有两种不同的方法：基于环境的优化原则选择法和基于任务选择法。（1）基于环境的优化原则选择法：设计阶段的预选择以及适合环境和系统状态变化的实时选择，前者给出了恰当的传感器数量和操作速度之间的关系，该关系可决定多传感器避障系统中传感器单元的优化排列，后者通过贝叶斯方法利用任何先验的物体信息决定传感器的定位，使传感器对障碍物体假设不确定性较小。（2）基于任务的选择法：此方法主要思想是基于避障的任务，将完成该任务的过程按时间及感知范围划分为若干段，即将任务分解，根据每个阶段所需的传感器信息合理地选择传感器的种类和数量。任何传感器都不能保证的线性，其线性度也是相对的。北京开源六维力传感器
压力传感器性能参数：1.损坏压力。损坏压力是指能够加在传感器上且不使传感器元件或传感器外壳损坏的较大压力。2.线性度。线性度是指在工作压力范围内，传感器输出与压力之间直线关系的较大偏离。3.压力迟滞。为在室温下及工作压力范围内，从较小工作压力和较大工作压力趋近某一压力时，传感器输出之差。4.温度范围。压力传感器的温度范围分为补偿温度范围和工作温度范围。补偿温度范围是由于施加了温度补偿，精度进入额定范围内的温度范围。工作温度范围是保证压力传感器能正常工作的温度范围。定制GPS传感器现价漂移：传感器的漂移是指在输入量不变的情况下，传感器输出量随着时间变化，此现象称为漂移。
传感器信息处理：小波分析法。小波变换的基本思想是用一族小波基函数去表示或逼近——信号，很好地解决了时间和频率分辨力的矛盾，适合于对时变信号进行局部分析。小波变换作为一种新的信号处理方法，近几年，将小波分析应用在机器人避障系统实时采集传感器信号检测分析中，通过对传感器信号的多尺度分解，滤除被测传感器信号中混入的噪声成分，重构真实信号，这样可以有效提高机器人避障系统中采样数据的可靠性，进而可以提高避障系统的控制精度。另外它还有数据压缩功能，对此系统大量的传感信号进行压缩处理可以节省存储空间，提高运算速度。
分辨率是指传感器可感受到的被测量的较小变化的能力。也就是说，如果输入量从某一非零值缓慢地变化。当输入变化值未超过某一数值时，传感器的输出不会发生变化，即传感器对此输入量的变化是分不出来的。只有当输入量的变化超过分辨率时，其输出才会发生变化。灵敏度是指传感器在稳态工作情况传感器下输出量变化△y对输入量变化△x的比值。它是输出一输入特性曲线的斜率。如果传感器的输出和输入之间显线性关系，则灵敏度S是一个常数。否则，它将随输入量的变化而变化。当传感器的输出、输入量的量纲相同时，灵敏度可理解为放大倍数。红外传感器主要是通过红外线IR标识发射调制的红外射线，通过安装在室内的光学传感器接收进行定位。
传感器信息处理：神经网络法。神经网络是一种不需要选取基函数系的非线性函数逼近方法。机器人避障系统利用神经网络的高度非线性描述能力，并利用这一能力对此系统的多传感器进行建模，利用BP算法（误差反向传播算法），可以对传感器输出信号进行滤波、除噪及传感器的信号识别，从而使传感器的输出信号更精确反映外部环境信息，为机器人的路径规划算法做准备。这种方法的特点是：不需要机理方面的细节知识，避免了数学建模的不完备性；利用软件实现传感信号的处理，方便灵活，适用性强，免去了硬件电路。雷达传感器具有体积小、质量轻、灵敏度高、稳定强等特点。浙江定制力传感器
视觉传感器主要由一个或者两个图形传感器组成，有时还要配以光投射器及其他辅助设备。北京开源六维力传感器
基于传感器信息在机器人避障方面的应用研究：（1）在集中式多传感器系统研究时应该将仿真技术和实时控制技术结合起来，建立集成开发环境来处理传感器信号。对于分布式传感器系统，应寻求一种基于通讯的实现方法来处理传感器信号，这是传感器系统今后发展方向之一。（2）多关节机器人避障系统是一个复杂的智能系统。因而在实际应用中，必须综合考虑各种功能，这是一个涉及机械、电子、计算机、自动化、物理学等多学科的跨学科课题，任何新技术的出现都可能对该领域的研究带来突破性进展，因而在机器人研究的同时，必须密切关注相关学科的发展。北京开源六维力传感器
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