【广州南创】（）以“科技为本，诚信经营”为宗旨，为各行各业用户提供原装* HBM   PW15AC3/20KG-1称重传感器，HBM  PW15AC3/20KG-1称重传感器现货特惠供应，咨询。

产品名称：称重传感器

产品品牌：HBM

称重传感器www.nchtech。。ｃｏｍ

称重传感器www.nchsensor。。ｃｏｍ

HBM  称重传感器的技术特点：

保护等级 IP67 (acc. to EN 60 529) 

OIML R60 认证 

偏心负载补偿(OIML R76)

PW15AC3/200KG传感器6 线制 

EMC 认证 (EN 45 501)

HBM其他*型号*：

1. RTN/M模块

型号：RTN/M2LBR1 t ~4.7 t不锈钢VPN动静两用

      RTN/M2LBR10 t ~22 t不锈钢VPN动静两用

      RTN/M2LB33 t合金钢镀锌VPN动静两用

1. RTN附件、VPN

型号：2.2-33T、47T/68T、100T

11、1-RSC

型号：1-RSCC3/50/100/200/500KG/1T、1-RSCC3/2T、1-RSCC3/5T

12、1-S40A/

型号：50KG/100KG、200/500/1T、2T/3T、5T

13、1-S40AC3/

型号：50KG/100KG、200/500/1T、2T/3T、5T

14、1-C2柱式传感器，料灌用

型号：C2/ 50KG-1T

      C2/2T-5T

      C2/ 10T-20T

      C2/ 50T

15、1-U2A

型号：1-U2A/50, 100,200,500,1000KG

       1-U2AD1/500kg、1T

      1-U2AD1/2T

      1-U2AD1/5T

      1-U2A/10T

      1-U2A/20T

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今天，Bosch Sensortec 推出紧凑型9轴运动传感器 BMX160，极为适合广泛的应用，如智能手机、智能腕表、健身跟踪器、智能首饰，例如戒指、项链，以及增强/虚拟现实设备。

zui小的9轴运动传感器/新的Bosch Sensortec BMX160传感器极为适合广泛的应用，如智能手机、智能腕表和健身跟踪器

相比于智能手机，穿戴式设备面临更加严苛的空间和功耗限制。BMX160节能9轴传感器为这类使用环境提供了一种理想的解决方案。这款全新传感器安装于紧凑的2.5 x 3.0 x 0.95 mm³封装中，而且是行业内zui小型的9轴运动传感器。

通过结合 Bosch Sensortec 的*加速计、陀螺仪和地磁传感器技术，BMX160能够满足穿戴式设备越来越严格的低功耗要求。博世低功耗传感器技术令这款性能的9轴惯性传感器的 功耗可降至1.5 mA 以下。该传感器极为适合对外形具有限制的应用，例如智能眼镜。

“通过在单一紧凑封装中融合 Bosch Sensortec 的多项*传感器技术，BMX160在高性能、小尺寸和低功耗方面设立了全新。”Bosch Sensortec 营销副总裁 Jeanne Forget 说道，“这一设备终于克服了如今智能手机的布局约束，并可以直接满足穿戴式设备的需求。此领域对于集成电路板空间和低功耗提出了更高的要求。”

实现Android 穿戴式应用程序

除了 Android 兼容性外，BMX160传感器可通过传感器数据，例如设备导航、磁航向或重力矢量实现 Android 穿戴式应用程序。此外，这款传感器支持多项应用，例如3D 室内映射，以及智能手机优化虚拟现实应用程序，例如 cardboard 虚拟现实（VR）。该传感器可与 Bosch Sensortec 的 BSX 传感器数据融合软件库结合使用，以进一步优化性能。

单封装 BMX160有效取代了当今主流的双组件解决方案，即6轴惯性测量单元（IMU）与3轴地磁传感器的组合。这款创新9轴运动传感器为克服对磁传感器定位的当前限制提供了所需的布局灵活性。与 Bosch Sensortec 的工业标准6轴BMI160惯性测量单元的引脚和寄存器兼容性简化了设计升级任务。

集成功耗管理单元

BMX160具有集成功耗管理单元以及超低功耗后台应用程序功能。这使得功耗较高的应用程序处理器可以在睡眠模式下保持更长时间，例如在记录步数 时，这有助于进一步延长电池充电的时间间隔。集成计步器功能和与Android兼容的高性能运动传感器各自的耗电量仅为30 µA。

BMX160中的加速度计、陀螺仪和磁技术已针对低偏移、低噪音和温度稳定性获得优化。Bosch Sensortec的陀螺仪技术具有极低的偏移性，这是精准的实时用户体验的一项关键要求，尤其是在增强和虚拟现实应用当中。

界上*台真正意义上的移动机器人是斯坦福研究院（SRI）的人工智能中心于1966年到1972年研制的，名叫Shakey，它装备了电视摄像机、三角 测距仪、碰撞传感器、驱动电机以及编码器，并通过无线通讯系统由二台计算机控制，可以进行简单的自主导航。Shakey的研制过程中还诞生了两种经典的导 航算法：A*算法(the Asearch algorithm)和可视图法(the visibility graphmethod）。

虽然Shakey只能解决简单的感知、运动规划和控制问题，但它却是当时将AI应用于机器人的zui为成功的研究平台，它证实了许多通常属于人工智能 (Aritificial Inligence,AI)领域的严肃的科学结论。从20世纪70年代末开始，随着计算机的应用和传感技术的发展，以及新的机器人导航算法的不断推 出，移动机器人研究开始进入快车道。

移动机器人智能的一个重要标志就是自主导航，而实现机器人自主导航有个基本要求——避障。下面让我们来了解一下移动机器人的避障，避障是指移动机器人根据 采集的障碍物的状态信息，在行走过程中通过传感器感知到妨碍其通行的静态和动态物体时，按照一定的方法进行有效地避障，zui后达到目标点。

实现避障与导航的必要条件是环境感知，在未知或者是部分未知的环境下避障需要通过传感器获取周围环境信息，包括障碍物的尺寸、形状和位置等信息，因此传感 器技术在移动机器人避障中起着十分重要的作用。避障使用的传感器主要有超声传感器、视觉传感器、红外传感器、激光传感器等。

激光测距传感器利用激光来测量到被测物体的距离或者被测物体的位移等参数。

比较常用的测距方法是由脉冲激光器发出持续时间极短的脉冲激光，经过待测距离后射到被测目标，回波返回，由光电探测器接收。根据主波信号和回波信号之间的间隔，即激光脉冲从激光器到被测目标之间的往返时间，就可以算出待测目标的距离。

由于光速很快，使得在测小距离时光束往返时间极短，因此这种方法不适合测量精度要求很高的（亚毫米级别）距离，一般若要求精度非常高，常用三角法、相位法等方法测量。

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