应变式六维力传感器模组

六维力传感器可同步采集空间内三个方向力信号与三个方向扭矩信号，适配机器人交互作业场景。机器人在接触外界物体时，不会承受 X、Y、Z 轴向的推拉作用力，同时还会产生绕三轴的扭转力矩，普通单维力学器件无法完整捕捉这套复合力学信息。在机械臂抓取、工件触碰、人机协同作业过程当中，设备需要同时掌握全部六个维度的力学变化，以此判断接触状态。传感器采集到的六路原始信号会传输至后端处理单元，完成信号解析之后，再向机器人控制系统输送有效数据。现场部署阶段，需要关注传感器安装位置，多数场景将器件布置在机械臂末端法兰和执行工具中间，让器件直接承受工具与环境接触产生的全部力学作用。现场调试还需要确认信号传输链路通畅，避免信号丢包，保障机器人可以读取连续完整的力学数据流，支撑整套交互作业流程正常运转。力传感器零点会随环境条件发生偏移，系统运行时可设置零点复位流程修正偏移带来的误差。应变式六维力传感器模组

MEMS 六维力传感器对比传统应变式器件，器件整体重量得到控制，降低机械臂末端负载负担。机械臂末端安装器件重量，会算作末端负载。负载变大，机械臂关节需要输出更大力矩带动末端运动，设备动态性能会受到影响。传统应变式六维力传感器依靠机加工金属弹性体，本体重量偏大。MEMS 六维力传感器采用硅基微结构芯片，减少大块金属弹性体零件，整机重量可以做到更低。重量下降之后，机械臂末端负载压力得到缓解，有利于设备高速运动。MEMS 方案重量优势来自微结构芯片，但整机依旧包含外壳、转接法兰、信号电路等零件。外壳结构强度需求，会限制重量进一步压缩。选型对比器件重量参数之外，同样需要核对量程、信号特性，综合评估器件是否适配对应机器人项目现场工况。国产六维力传感器欢迎选购AI 解耦算法的模型文件占用存储大小各不相同，嵌入式硬件部署时需要评估存储资源上限。

力传感器依靠弹性元件形变完成力学信号向电信号的转换，是力学测量链路里的硬件载体。外部载荷施加到传感器本体之后，内部弹性元件会跟随外力产生对应程度的形变，贴附在弹性元件表面的感知元件同步发生形变，电阻参数随之发生改变。电路系统捕捉电阻变化，将这类物理形变转化为可以读取的电压信号。整套测量链路当中，力传感器处在前端位置，外界力学输入首先作用到该器件，后续才会交由采集卡、上位机开展信号处理工作。弹性元件材质、结构形式会改变器件形变响应特性，不同材质对于外力的形变反馈存在区别。实际使用过程，外界温度、振动都会对形变采集过程带来干扰，因此完整测量方案，除传感器本体之外，还需要搭配信号调理、环境补偿相关配套环节，降低外部条件对力学测量流程带来的干扰。

扭矩力传感器侧重对旋转运动过程产生的扭转力学量做采集，多用于转轴工况的数据获取工作。各类转动机构运转时，轴体承受扭转作用，扭矩数值反映动力传递过程当中力矩大小。扭矩力传感器可以捕捉这类扭转力学量，为传动系统测试提供数据支撑。器件安装在动力传递路径之上，电机输出动力经过传感器再传递到负载端，转轴发生扭转形变，器件内部感知单元捕捉形变变化，转换为电信号输出。不同工业测试场景，转轴尺寸、转速区间存在差异，选型阶段需要匹配被测转轴的工况条件。部分测试场景除扭矩之外，还需要同步记录转速参数，这时扭矩力传感器可以搭配转速采集模块协同作业。安装作业需要管控同轴状态，侧向载荷尽量规避，多余侧向作用力会引入额外形变，干扰扭转力学量采集结果，影响整套测试工作的数据质量。AI 解耦算法有线性与非线性两类实现思路，可根据传感器耦合特征选择适配的实现路径。

六维力传感器标定工作需要借助标准力学加载设备，建立输入力学量与输出电信号的对应关系。传感器硬件组装完成之后，原始输出电信号和真实力学量之间没有直接对应关系，标定就是搭建二者映射关系的过程。标准加载设备可以向传感器各个维度施加已知大小的力与扭矩载荷，记录每一组标准载荷条件下传感器六路通道输出数值。加载操作需要覆盖多个载荷档位，同时开展单维度加载以及多维度混合加载，记录整套样本。采集完成样本数据之后，计算得到标定矩阵，标定矩阵用于把传感器原始电压信号换算为实际力学数值。传感器使用一段时间，受环境、载荷循环作用影响，映射关系会发生偏移，这时要重复标定流程。标定环境尽量保持稳定，温度波动会干扰采集样本，尽量维持环境条件稳定，降低环境因素对标定样本带来干扰。力传感器循环往复承受载荷作用，长期工况下会出现性能漂移，需要定期开展标定复核操作。江苏多维力六维力传感器平台

AI 解耦算法落地应用前，需要经过多组实测工况验证，确认算法在各类受力条件下运行效果。应变式六维力传感器模组

AI 解耦算法可以和硬件补偿手段相互配合，共同改善六维力传感器多维度耦合带来的数据问题。硬件层面依靠弹性体结构优化，弱化弹性体形变的互相扩散，从源头降低耦合程度。但硬件结构优化无法做到完全消除耦合现象，依旧会留存一部分耦合效应。AI 解耦算法针对硬件残留耦合开展信号层面修正处理。两套手段搭配使用，可以获得优于单一方案的效果。硬件工作在物理感知环节，算法工作在信号处理环节。硬件设计阶段把控耦合基础水平，算法承接剩余耦合问题。硬件条件确定之后，算法可以作为后期优化调整的手段，不需要改动传感器硬件结构。迭代更新算法模型，就可以适配硬件随时间产生的小幅特性变化。硬件补偿与算法补偿各有局限，实际项目中结合两者优势完成测量方案搭建。应变式六维力传感器模组

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