多功能传感器共同合作

具身智能外骨骼设备搭载六维力传感器，感知人体肢体交互力，辅助动作助力控制。外骨骼设备跟随人体肢体同步运动，设备和人体之间会产生相互作用力。六维力传感器布置在肢体连接点位，采集人机交互产生的力与力矩信号，传递至外骨骼控制器。控制器依据交互力学信息，识别人体运动意图，调整设备输出的助力力矩。当人体肢体做出抬举、迈步等动作，传感器捕捉交互力变化，设备跟随调整助力大小。力觉感知帮助外骨骼识别人体动作倾向，实现跟随式助力，作为具身智能在人体协同场景的一类落地形式。力传感器多通道信号存在交叉串扰，该现象会随负载大小产生变化。多功能传感器共同合作

六维力传感器长期连续作业会出现信号漂移，AI 模型配合解耦算法实现持续动态补偿。传感器持续承受载荷，叠加环境温变影响，会随运行时长出现信号缓慢偏移，若不做校正，测量数据会逐步偏离真实载荷。标定阶段采集长时间连续运行下的漂移样本，让 AI 模型学习漂移随时间、温度变化的规律。传感器在线运行时，模型实时评估漂移分量，解耦算法从原始传感信号中将漂移分量剔除，完成动态补偿。该方式不需要频繁停机重新标定，维持长时间工作过程的数据稳定，适配具身智能机器人不间断巡检、连续加工等长时间作业场景。多功能传感器共同合作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。

具身智能设备执行插装装配任务，六维力传感器检测接触力变化，补偿工件定位偏移。零件插装作业中，工件摆放存在位置偏差，直接刚性推进会造成零件卡滞、磕碰。机械臂带动零件靠近目标基座，当两个零件发生接触，六维力传感器捕捉接触产生的多维力与力矩。控制器依据力反馈信息，微调机械臂姿态，引导零件顺着接触力的方向完成对准插装。依靠力觉反馈补偿定位偏差，不需要工件保持高的位置精度。该方式让具身智能机器人可以完成销钉、轴套类零件插装，提升装配作业对定位误差的包容能力。

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。解耦芯片的存储区域，保存机理解耦矩阵与 AI 模型权重参数。

六维力传感器可用于力学试验平台，采集多向载荷数据，AI 模型对数据做在线校正处理。力学试验平台需要模拟多方向复合受力场景，记录载荷变化曲线，用于构件特性分析。六维力传感器安装在平台受力点位，持续采集三维力与三维力矩数据。采集得到的原始信号会受到环境温度、平台振动带来的扰动，AI 模型依托预先学习的扰动特征，配合解耦算法在线校正传感数据。校正后的力学数据可以直接用于试验记录与分析，减少后期离线数据处理工作量。这类试验采集的力学样本，也可以反向补充数据集，用于迭代模型，服务具身智能传感系统开发。力传感器的信号链路噪声，会叠加在耦合误差中影响解算结果。多功能传感器共同合作

解耦算法基于矩阵运算完成基础解耦，AI 模型负责非线性误差修正。多功能传感器共同合作

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。多功能传感器共同合作

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