六维力传感器用于具身智能抓取滑移检测，AI 模型识别载荷突变判断物件滑脱。机器人抓取物体时，一旦发生滑移，接触位置受力状态会快速改变，带来力与力矩的突变。六维力传感器持续监测夹持点多维力学数据，AI 模型学习稳定夹持与滑移两种状态下的载荷特征，实时做状态识别。当模型判定出现滑移特征，将信号发送给控制器。控制器收到信号，立刻调整夹持器，增大夹持力或者暂停移动，防止物件掉落。滑移检测作为力感知的上层应用，提升具身智能抓取作业的可靠性，降低物料跌落损坏风险。智立传感的解耦方案，可减少六维力传感器对于后端算力的依赖。江苏使用传感器生产厂家

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。江苏传感器技术规范解耦算法处理动态载荷下的耦合信号，应对快速变化的力学输入。

智立传感针对具身智能低功耗需求，优化解耦芯片上 AI 模型的推理功耗。移动型具身智能机器人大多依靠电池供电，整机功耗直接影响设备续航时长。大型 AI 模型推理运算会带来较高功耗，不利于移动机器人长时间工作。智立传感对模型进行剪枝、量化处理，在***信号解析效果的前提下降低计算量，减少 AI 推理阶段的能耗。优化后的模型在解耦芯片运行时，算力消耗***，传感组件整体功耗随之下降。低功耗特性适配电池驱动的足式、移动机械臂等具身智能设备，在有限电池容量下延长机器人作业时长。

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。六维力传感器安装在关节位置，监测具身智能机器人关节受力状态。

力传感器的零点会随环境条件缓慢漂移，AI 模型实时估算零点偏移量，交由解耦算法动态归零。零点表示传感器无外力作用时的输出读数，温度变化、安装应力、长期蠕变都会造成零点偏移。传统方式需要定时停机手动清零，中断机器人作业。AI 模型基于温度、时长等信息，学习零点漂移的变化规律，实时估算偏移分量。解耦算法从原始信号中扣除估算得到的零点值，实现在线动态归零。无需人工干预、不中断作业流程，持续维持零点稳定，让六维力传感器能够长时间持续工作，适配具身智能不间断作业场景。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。江苏多维力传感器定制单位

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。江苏使用传感器生产厂家

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。江苏使用传感器生产厂家

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