对机器人的发展前途至关重要的工业传感器界正在经历着一场革命。它所生产的传感器价格低廉，精确性高，并有自纠错功能。

任何驾驶过所剩汽油不多的汽车的人都会知道传感器技术的一个短处。在大多数汽车的油箱中，都有一根金属棒，其一端与一变阻器相连，另一端则与停在汽油面上的一个浮子相连。当汽油面下降时，金属棒沿变阻器滑动，改变了电阻。由于电阻按对数标度变化，因此油量指示器指针的偏转是非线性的。油箱上面一半汽油用完时，指针的偏转可能达全程偏转的2/3。

许多工业传感器在它们所测量的参量变化时也产生与上面类似的非线性响应。机器人可不像人一样也能够理解非线性的信息，因此，输入到机器人中的数据必须是线性形式的，并要用数字代码。

传感器的另一个问题是它们通常对一个以上的参量作出响应，而最常见的干扰因素是热。

工程师们一直在试图设计出灵敏度尽可能具有选择性，并有良好的线性输出的传感器。有时这意味着要选择并不令人满意的传感器，或者设法由中央处理器（中央处理器是电子计算机的心脏部件——译者）处理信号。例如，工程师在需要测量温度变化时宁可使用热偶温度计而不用半导体温度计。热偶温度计使用不便，灵敏度低，但却有线性的输出。

传感器的新设计（尚需把它从实验室转入工业）是在传感器上装一处理器。英格兰的南安普顿大学（University of Southampton）有一个研制这类传感器的小组。本月上旬，这个小组主办了一次有关传感器及其应用的会议。

这次会议包罗了南安普顿大学的约翰 · 白里格耐尔（John Brignell）教授称为“传感器革命”的所有领域，其中包括使用光学纤维及各种化学探测器的传感器的发展。但是白里格耐尔及其同事相信，真正的突破正来自“智能”传感器的广泛使用。智能传感器可用一种通用语言与中央计算机保持联系。

“我们正试图生产价格便宜但性能很不完善的传感器，并用费用低廉的处理器的功能处理信号，”南安普顿大学电子学系的约翰 · 阿特金生（John Atkinson）说，“许多年来人们一直试图生产线性传感器，但是为何要讨这种麻烦呢？把电子计算机移用到传感器上送回数字化的数据要来得更容易一些。”

阿特金生的小组向大家演示了这种传感器（尚未改进的原型）组成的网络，这种传感器的基本材料是硅和厚膜。硅传感器的适用领域极广，它们能用于测量电场或磁场，也能用于探测辐射，应变和热。尽管硅传感器会对一种以上的参量的变化作出响应，例如热和应变，但它有一个从另一个传感器接收信息的内装处理器，此处理器能剔除不要的信息。内装处理器也能存贮信息以纠正非线性效应。

使硅传感器受到限制的因素之一是热会损坏它们。使用厚膜技术可使传感器更不易损坏。南安普顿大学的那个小组正在制作一种集成化的传感器，即在膜上敷上几层传导材料，再连上表面安装元件来进行电子学处理。

上周在日本东京召开的一次机器人学会议上，赫尔大学的阿兰 · 普（Alan Pugh）教授在发言中指出，机器人需要简单些而集成化程度高一些的传感器。他说：“更具体地说，人们盲目而幼稚地假定电视摄像机是最好的视觉传感器。但许多实业家在把它用到工厂中时碰到了麻烦，原因是这些摄像机是为电视摄像而不是为用于机器人而制造的。”

普确信，现有的传感器不仅常常是不适用的、也常常是没有必要地复杂化了。他说：“在聪明地使用简单的传感器就能得到真正问题的实际答案时，我们为何要沉迷在给出一大堆数据的复杂传感器中呢？”

[New Scientist，1985年9月]