解耦算法区分外力带来的有效信号与环境振动噪声，借助 AI 模型提升信号分离能力。机器人作业场景中，电机运转、机构运动都会产生振动，振动会转化为传感信号内的噪声分量，和有效受力信号混杂在一起。AI 模型学习有效力学信号与振动噪声各自的特征，识别两类信号之间的差异。解耦算法依托模型识别结果，对原始传感数据流做筛选，剔除振动带来的干扰分量，保留外力作用产生的有效信号。经过降噪与解耦处理后的力学数据，减少噪声波动对控制回路的影响，降低机器人误动作概率，让具身智能在带有振动的现场环境中稳定完成接触作业。智立传感将训练完成的 AI 模型固化至解耦芯片，减少上位机算力负担。低漂移力传感器基座
AI 模型完成训练后部署在解耦芯片内部，传感器运行阶段不再执行训练，做推理计算。AI 模型的训练过程需要大量算力资源，一般在离线服务器平台开展，利用标定数据集反复迭代，调整模型内部参数。训练结束之后，固定模型权重，烧录至解耦芯片存储单元。传感器投入现场工作时，芯片不再更新模型参数，只调用已有权重对实时采集的传感信号开展推理运算。离线训练、在线推理的分工模式，降低传感器硬件算力需求，减少运行阶段的功耗。该方式适配嵌入式硬件资源限制，方便将 AI 能力植入传感单元，为具身智能设备提供端侧力学感知。低漂移力传感器基座解耦算法对六维力传感器多通道数据做归一化，方便模型运算。
具身智能设备在腿部落地时，六维力传感器采集支撑力矩，用于步态调节与姿态维持。足式具身智能机器人行走过程中，足部与地面接触瞬间，会同时承受垂向支撑力、侧向摩擦力以及翻转力矩。地面存在起伏、软硬差异，每一步的接触力学状态都会发生改变。六维力传感器布置在足部位置，持续采集落地过程的六轴力学数据，传输给机器人步态控制器。控制器依据力与力矩的变化，调整腿部关节角度、迈步幅度，维持机身稳定。依靠足部力觉反馈，足式机器人可以适应不同地面条件，完成行走、驻足、缓慢转向等动作，提升在实体环境移动的适配能力。
力传感器分为单轴与多轴类型，六维力传感器属于多轴传感品类，可同时测量力与力矩。单轴力传感器只能采集单一方向作用力，无法捕捉扭转、侧向挤压产生的力矩信息。多轴力传感器可以同步获取多个维度力学量，六维力传感器覆盖三个方向作用力与三个方向力矩，覆盖空间内完整的力学状态。不同类型力传感器适配不同场景，简单压力监测可选用单轴方案，机器人复杂物理交互场景，需要六维力传感器采集复合力学信息。在具身智能系统选型阶段，可以依据交互任务的力学特征，选择匹配类型的力传感器，搭建对应的力感知体系。智立传感将机理解耦矩阵嵌入 AI 模型，形成混合式解耦架构。
智立传感通过 AI 模型辅助标定，缩短六维力传感器批量标定时长，支撑规模化部署落地。传统标定依靠人工依次施加各类载荷，记录每组通道输出，整个流程耗时较长，大批量传感器标定会占用较多人力与时间。引入 AI 模型辅助标定之后，模型可以基于部分采样样本，拟合信号变化规律，减少需要手动采集的标定点位。在标定过程中，模型实时反馈采集数据的完备程度，指导标定流程推进。借助 AI 辅助的标定流程，可以减少单台传感器标定所需操作时间，提升标定环节效率。这套方案助力六维力传感器批量生产，为大量具身智能设备配套力感知组件提供支撑。力传感器的温度波动会改变输出信号，AI 模型可对这类变化做补偿。低漂移力传感器基座
力传感器的标定过程产生数据集，作为 AI 模型训练的基础素材。低漂移力传感器基座
智立传感的六维力传感器方案，依托解耦芯片实现端侧 AI，让感知单元自带数据处理能力。传统力传感器完成信号采集，后续全部运算工作交由外部设备执行，增加系统集成的工作量。智立传感将解耦芯片集成在传感组件内部，把训练完成的 AI 模型部署在芯片之中。传感器采集多路应变信号之后，直接在组件本地开展推理运算，搭配解耦算法完成维间信号分离与误差补偿。组件向外发送已经处理完成的六轴力学数据，后端控制系统只需要读取结果，不需要开发复杂的信号校正程序。这套架构赋予传感器数据处理能力，便于嵌入各类具身智能设备，快速搭建力感知闭环。低漂移力传感器基座
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