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。具身智能在装配任务中，依靠六维力信息控制插入力度与姿态。超薄传感器套件
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。超薄传感器套件AI 模型在离线阶段完成多工况样本训练，固化参数后交由解耦芯片运行，实现传感器本地解算工作流。
力传感器的信号耦合现象，会造成测量信息失真，解耦算法搭配 AI 模型缓解这类现象带来的影响。弹性体受力形变时，力学作用会传递至多个应变区域，造成不同传感通道之间相互干扰。这种耦合现象会让单通道读数无法直接对应真实受力状态，带来信息失真。解耦算法与 AI 模型协同工作，依托标定数据集学习耦合的变化规律，识别混杂在信号中的交叉干扰分量。在传感器运行阶段，对原始多通道信号做校正运算，剥离耦合带来的干扰，还原各维度真实力学数值。缓解耦合带来的失真问题，让力传感器输出的数据可用于具身智能机器人的接触控制。
AI 模型训练数据集覆盖正负方向载荷，提升解耦算法对双向受力场景的处理能力。在实际作业中，传感器会承受双向载荷，力与力矩可以沿正向或反向作用，两类方向下弹性体形变特性存在差异。构建训练数据集时，同步采集正向、反向不同量级载荷下的传感样本，让 AI 模型学习双向受力对应的信号变化规律。模型训练完成后，和解耦算法协同，对正向与反向受力信号都可以完成准确的分量拆分与校正。覆盖双向载荷的数据集，拓宽传感系统适用场景，让具身智能机器人在推拉、正反旋拧等双向交互任务中，获得稳定的力学感知数据。具身智能通过反复物理交互，结合力传感器数据学习操作策略。
力传感器信号受安装应力影响产生偏移，AI 模型学习该类特征，交由解耦算法做补偿。传感器安装锁紧过程会带来预紧应力，应力作用在弹性体上，造成传感器零点偏移，即使没有外部载荷，通道也会输出非零信号。标定环节模拟不同安装工况，采集各类安装应力对应的信号样本，交由 AI 模型学习这类偏移特征。传感器正式投入使用后，模型识别由安装应力带来的固定偏移分量，解耦算法扣除该部分信号。这套补偿机制降低安装工艺带来的测量偏差，减少安装调试的难度，让六维力传感器在装配完成后快速进入稳定工作状态，服务具身智能设备。六维力传感器用于机器人打磨场景，实时反馈打磨头接触压力。超薄传感器套件
六维力传感器可以识别接触方向，辅助具身智能判断碰撞来源。超薄传感器套件
六维力传感器采集交互力学信息，用于训练具身智能的操作策略，实现强化学习迭代。强化学习训练机器人物理操作策略，需要大量真实交互力学样本。六维力传感器在机器人试错操作过程中持续记录力、力矩数据，保存交互过程的力学状态。采集得到的数据集上传，用于训练具身智能操作策略模型。训练完成的策略下发至机器人，让设备学习抓取、装配、打磨等操作技能。真实物理环境采集的力觉样本，相比仿真数据更贴近真实工况，减少仿真和现实之间的差距，助力具身智能实体机器人的技能迭代。超薄传感器套件
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