机器人用传感器阵列

解耦算法结合物理先验知识与 AI 模型，减少模型训练所需要的样本数量。纯数据驱动的 AI 模型，想要达到预期效果，需要采集海量标定样本，耗费大量标定时间。在构建算法体系时，融入弹性力学、应变传感相关物理先验知识，确定信号耦合的基础规律，再搭配 AI 模型拟合剩余非线性偏差。物理规律作为基础约束，AI 模型只需要学习残余的复杂非线性特征，训练所需样本数量随之减少。这种融合方案缩短标定与模型训练周期，降低数据采集成本，加快六维力传感组件的迭代，助力具身智能感知系统快速落地。力传感器弹性体结构带来固有耦合，算法方案用于弱化该效应。机器人用传感器阵列

智立传感在出厂阶段完成 AI 模型与解耦算法标定固化，用户开箱即可获取六维力学数据。传统传感组件交付后，需要用户自行采集标定样本、调试校正参数，技术门槛高，调试周期长。智立传感在生产测试环节，对每一只传感器完成多方向载荷标定，采集样本训练适配的 AI 模型，调试解耦算法参数。完成优化后将模型、参数固化在解耦芯片内部。用户拿到传感组件，接好供电与通信线路，直接读取解算完成的六轴力与力矩数据，不需要自行标定与算法开发，大幅简化具身智能项目的集成与调试工作。机器人用传感器阵列智立传感开展长时间加载试验，采集蠕变时序信号用于模型训练。

智立传感调试 AI 模型与解耦算法的参数，匹配不同量程规格六维力传感器输出特性。不同量程的六维力传感器，弹性体刚度、应变信号输出幅度存在差异，同一套模型参数无法适配全部规格。针对每一种量程的传感器，采集对应量程范围内的标定样本，针对性调试 AI 模型权重与解耦算法参数。经过参数适配后的模型与算法，能够匹配该量程传感器的信号变化规律，完成信号解耦与补偿。参数调试工作在出厂阶段完成，不同量程产品搭载适配好的模型与算法，方便用户根据具身智能任务载荷需求，选择对应量程的传感组件。

智立传感在解耦芯片固件内嵌入 AI 模型推理库，简化传感器软件开发流程。AI 模型推理需要配套底层函数库支撑运算，传统开发模式需要开发人员自行移植推理框架，调试工作量较大。智立传感将适配力信号运算的推理库预先集成在解耦芯片固件之中。开发人员在使用传感器时，无需单独移植推理框架，直接调用固件内的相关接口，就可以启用 AI 模型与解耦算法。配套固件简化传感组件二次开发，减少代码编写与底层调试的工作量。降低具身智能设备开发人员的技术门槛，缩短感知系统的开发周期，方便快速集成六维力感知能力。解耦芯片内置采样电路，同步采集六维力传感器多路传感信号。

具身智能组装微小零件时，六维力传感器感知微作用力，实现精密力控装配。微小零件装配过程允许的接触载荷很小，微小的作用力偏差就会造成零件损伤。六维力传感器具备微弱力信号采集能力，捕捉零件接触瞬间产生的微小力与力矩。信号送入解耦芯片，AI 模型和解耦算法完成信号解耦与噪声抑制，提取高精度力学数据。控制器基于微力反馈，以低速微调机械臂姿态，引导微小零件完成对位组装。微力感知能力支撑精密装配场景，让具身智能设备完成小尺寸精密构件对接，拓展精密制造领域应用。智立传感适配多类型总线协议，让解耦芯片数据对接各类控制器。机器人用传感器阵列

六维力传感器采集的力学数据，作为具身智能策略网络的输入特征。机器人用传感器阵列

解耦芯片集成通讯接口，把 AI 模型解算完成的六维力数据发送给具身智能控制器。芯片完成信号解耦、补偿运算之后，需要将结果传递给机器人上层控制器，用于运动控制。解耦芯片搭载标准化通讯接口，支持常见工业通信协议，按照固定周期打包六轴力学数据向外传输。控制器接收数据包之后，解析得到力与力矩数值，将数据纳入控制闭环。通讯接口集成在芯片端，减少额外通讯转接模块，简化传感组件接线。标准化的数据输出形式，降低具身智能控制系统对接难度，方便开发人员快速接入力觉感知信息。机器人用传感器阵列

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