智立传感的 AI 模型采用轻量化网络结构，适配解耦芯片嵌入式环境，维持稳定推理。嵌入式解耦芯片的存储、算力资源有限，复杂网络模型运行时会占用较多资源，容易出现运行卡顿。轻量化网络结构对模型参数与计算量做精简，保留提取传感信号特征的能力，降低推理阶段资源消耗。模型烧录进解耦芯片后，能够稳定执行推理运算，和解耦算法配合完成六维力信号解析。轻量化设计兼顾运算需求与硬件约束，方便将 AI 推理部署在传感端，为具身智能小型机器人提供端侧力感知能力，适配嵌入式系统架构。解耦芯片实时输出六维力值，为工业机器人柔顺控制提供输入。打磨传感器定制单位
解耦算法与 AI 模型组合方案，相比纯线性矩阵解耦，提升复杂工况下的测量稳定性。传统线性解耦依靠固定矩阵，只适用于形变线性区间，当载荷较大、温度变化明显时误差会上升。AI 模型擅长拟合非线性、多因素耦合带来的复杂偏差，和解耦算法结合，兼顾基础耦合校正与非线性残余误差补偿。在温度波动、大载荷、复合受力等复杂工况下，依旧维持较好的数据输出质量。这套组合方案拓展传感器适用工况范围，适配具身智能机器人多变的物理交互场景。打磨传感器定制单位解耦算法与 AI 模型协同工作，处理六维力传感器复杂工况下信号。
力传感器在动态冲击载荷下输出波动信号，AI 模型配合解耦算法，滤除瞬时干扰分量。机器人作业时，突发碰撞、工件撞击会带来瞬时冲击载荷，这类冲击会让传感信号出现剧烈波动，容易被控制系统误判为持续受力。AI 模型学习冲击信号与稳态受力信号的特征差异，识别瞬时冲击带来的波动分量。解耦算法依托模型识别结果，区分有效持续载荷和瞬时冲击干扰，过滤掉非稳态的瞬时噪声分量。经过滤除处理的信号，减少冲击波动对控制回路的干扰，降低具身智能机器人误触发保护逻辑的概率，让设备在带有冲击的作业环境稳定运行。
具身智能移动操作机器人，搭载六维力传感器完成移动与操作协同的力控作业。这类机器人同时具备底盘移动能力和机械臂操作能力，在移动过程中执行抓取、装配等操作，整机重心持续变化，外部接触力会同时影响底盘与机械臂。六维力传感器布置在机械臂末端，实时采集交互力，AI 模型和解耦算法输出稳定力学数据。控制器融合底盘姿态信息与末端力觉，协同规划底盘移动与机械臂运动，维持整机稳定。力感知打通移动与操作之间的协同控制，拓展具身智能机器人在移动操作场景的落地。普通力传感器能获取单轴受力信息，六维力传感器同步采集六个维度力学信号，适配具身智能作业场景。
解耦芯片可存储作业过程的六维力数据，AI 模型离线分析交互特征，优化具身智能作业策略。芯片内置小型存储区域，可以记录作业期间的力与力矩时序数据。作业结束后，导出存储的力学数据，送入 AI 模型做离线分析，提取交互载荷特征，识别作业过程中出现的碰撞、卡滞、滑移等现象。研发人员基于分析结果，优化机器人运动轨迹、力控阈值等策略参数。通过复盘真实交互力学数据迭代控制逻辑，减少试错成本，持续优化具身智能机器人作业表现。六维力传感器获取的力学数据传入具身智能控制器，帮助机器人动态调整动作，适配接触式作业任务。江苏智能传感器标准
具身智能依托力觉感知，在不确定环境中完成非结构化任务。打磨传感器定制单位
智立传感支持多传感组网，多个解耦芯片同步输出六维力数据，满足多关节具身智能全身力感知需求。多关节人形、多足具身机器人需要在足部、手臂多处布置六维力传感器，实现全身力感知。多个传感组件可以组网工作，各个解耦芯片单独完成本地 AI 推理与解耦运算，同步向外发送各自的六轴力学数据包。上层控制器汇总全部点位力觉数据，获得整机全身载荷分布信息，用于全身姿态平衡、碰撞检测、人机交互控制。多传感组网方案便于搭建分布式全身力感知系统，支撑高复杂度具身智能机器人开发。打磨传感器定制单位
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