深入研究机器人时，我首先需要逐步理解机器人的构造和细节，其中包括其传感器。根据被测对象的不同，机器人传感器可以分为两大类：一类用于检测机器人自身状态的内传感器，一类用于测量与环境相关参数的外传感器。（也可以根据传感器的结构、形态、性能、用途等进行进一步分类）今天，我将分析内传感器和外传感器的基本形式。

关于内传感器，它们是用来测量机体自身状态功能元件，具体检测的是关节的线位移、角位移等几何量，以及速度、角速度、加速度等运动量，还有倾斜角、方位角和振动等物理量。而所谓外部环境中的外部因素则主要由外伝发送者来捕捉。例如，视觉傳現式傳化了機械手臂與物體之間接觸力的力矩，並且提供了對周圍環境狀態（如障礙物）的識別能力。

內傳現式常見於控制系統中，用作反馈元件，以檢測機械手臂或爐蓋板上各個關節運動的情況，如位置、速度以及加速率。此類傳現可為伺服控制單元使用。例如，末端執行工具或腳架的手臂自重補償就是內傳現的一種應用。

至於外傳现，则主要用于测量与机械系统相互作用的环境参数，这些通常涉及目标识别和作业安全问题，比如摄像头。这不仅能帮助识别工作目标，也能够检测到可能阻碍任务执行的问题。

从一个整体系统观点来看，大多数内部信号将被发送给决策层，而一些信号则会直接进入底层控制单元。在这个过程中，我们发现某些类型的人口都可以同时作为内部设备使用，也可以作为远程监控设备使用。例如，一台力敏度计在一个机械手臂上可能是一个内部设备，因为它正在帮助平衡该手臂以实现更精确地操作。但同样的力敏度计在另一情况下如果是在检查是否有任何障碍物接触到该机械手臂时，它就变成了一个远程监控设备。

这两个类型的人口都是基于他们在整个系统中的作用而定义。如果我们仔细考虑它们如何影响我们的行为，我们就会发现每一种人口都扮演着非常重要但独特角色。在此基础上，我们还要了解各种特殊人口，如微型开关和光电开关，以及那些能够处理复杂任务的人口，如电路板读取代码盘或者旋转变压容纳带动轴上的位置信息的人口。

总结来说，对于想要深入学习自动化领域并掌握关键技术知识的人来说，了解这些不同类型的心理行为是非常重要的一步。不论是通过视觉探索还是通过其他方式探索，这种对心理行为及其应用实践方法技巧之间关系理解对于未来的发展具有不可估量价值。