【廣州蘭瑟電子-楊工】提供美國世銓celtron稱重感測器SQB-5T量程：即稱重範圍，單位常設為g， kg， t，可根據稱重的實際重量（感測器總承載）的1。5~3倍選擇。

精度：即稱重準確度，通常為微型稱重感測器滿量程的0。015%-0。1%。根據此引數的要求，可以選擇合適精度等級。

尺寸：稱重感測器的外形尺寸是根據托盤的尺寸、安裝空間等確定。每隻微型稱重感測器都有相匹配的托盤規格，如微型稱重感測器尺寸過小或者是托盤尺寸過大，四角誤差和偏載會影響稱重準確度。

世銓celtron稱重感測器SQB-5T其他引數的影響：靈敏度、蠕變、使用溫度範圍等引數需要結合微型感測器的使用目的、操作方法等綜合確定。

【廣州蘭瑟電子-楊工】提供世銓celtron稱重感測器SQB-5T單點式稱重感測器安裝，一端固定另一端受力，下面懸空，精度高

無人駕駛感知模組中感測器融合已經成為了標配，只是這裡融合的層次有不同，可以是硬體層（如禾賽，Innovusion的產品），也可以是資料層，還可以是任務層，如障礙物檢測（Obstacle detection）、車道線檢測（Lane detection）、分割（Segmentation）和跟蹤（Track⁃ing）以及車輛自身定位（Localization）等。對於多感測器系統來說，時刻要面對多樣性、複雜性的環境資訊，魯棒性和並行處理的能力便成了無人駕駛對資訊融合演算法的最基本要求。運算速度、識別精度、連線前端預處理系統以及後端資訊識別系統的介面穩定性、對不同技術和多種方法的上下相容多方協調能力、對資訊樣本和資訊質量的特殊要求的多種能力也都作為演算法效能的考察方面；通常以非線性數學為基礎的方法，若同時具備容錯性、自適應性、聯想記憶以及並行處理的能力，則均可作為融合演算法使用。