六维力传感器技术壁垒高，传感器解耦为难点
思瀚产业研究院    2025-01-06

六维力传感器在航天航天、汽车测试、生物力学和机器人领域都有应用。六维力测量的需求最早来自航空航天飞行器研究领域，安装在飞行器内部的六维力传感器用来测量飞行器的空气动力学特性，后来逐渐应用到汽车测试、生物力学和机器人等领域。

六维力矩传感器应用广泛

航空航天：2012 年 5 月，国际空间站两名宇航员操纵空间站外 18 米长大型机械臂抓住美国 SpaceX公司研发的无人驾驶飞船—“Dragon”，实现了二者对接。在此机械臂的末端安装了美国航空航天局 NASA 投入巨资研制的六维力传感器。在 2011年神州八号与天宫一号对接过程中也使用了六维力传感器。

汽车测试：多维车轮力传感器能够测量车轮在运动中所受的各维力和力矩，从而可以得到汽车在行驶过程中的受力情况，进而能够分析汽车的整体和局部性能，所以车轮力传感器是汽车道路试验系统中必不可少的核心部件。

生物力学：德国宇航中心 Seibold 等开发了一种用于微创外科手术的弹性关节 Stewart 六维力传感器。Puangmali 等提出了一种微型三轴远端力传感器，可与腹腔镜兼容，用于组织触诊，测量组织与手术器械尖端的相互作用力。该传感器的结构。韩国科学技术院 Hoseok 等设计了光纤光栅三维力传感器用于微创手术中。

机器人：装有力、力矩、视觉、触觉、光、声音和其它认知传感器的机器人可以学习外部环境，完成一系列复杂任务。在所有机器人传感器中，力传感器是最基本的一种，也是不可或缺的一种，主要用于机器人手腕、手爪、手指等的研究。

六维力传感器的重要指标包括：

串扰：用来衡量多维力传感器各测量方向间的耦合影响，可以反映测量误差水平。精度：衡量测量结果之间的重复性。

精度标定方法：在相同环境条件下，在额定载荷范围内，多次多方向联合加载相同一组载荷，计算得到的传感器测量值的标准差，并除以量程。

准度：衡量测量结果与理论真值的偏离程度。准度标定方法：对传感器进行多次多方向联合加载，计算得到的传感器测量值与所加载荷理论真值之间的标准偏差，并除以量程。

传感器的技术壁垒之一：结构设计，具体又包括弹性体结构设计和应变片粘贴位置。

电阻应变式传感器主要由电阻应变片、弹性体以及测量电路组成。其中最核心的元件是弹性体，利用弹性体来感知作用在装置上的力/力矩，所以对于弹性体的优化设计直接关系传感器的性能，弹性体材料和结构尺寸变化都会对传感器性能产生一定影响。应用比较广泛的弹性体结构主要有一体化结构和 Stewart 并联结构两种，其中一体化结构又包括竖梁式、横梁式、十字梁式、圆柱式等。

应变片的粘贴位置也会对传感器的精度产生影响。例如目前已较成熟的十字梁型弹性体结构，这种弹性体结构包括了四个主梁、八个浮动梁、中心台、轮缘等。在每个主梁的正反面及两个侧面各贴有一个或两个应变片，共 24 个应变片，由于六维力传感器弹性体尺寸较小，贴片位置有限，应变片尺寸受到加工工艺的约束，并且应变片的粘贴为纯手工粘贴，不可避免会有误差，进而对传感器精度产生影响。

传感器技术壁垒之二：标定系统精度。“标定”是建立传感器原始信号和受力之间的映射关系，是传感器研发过程的核心环节。

首先，传感器的输入量（六维力向量的大小和方向）和输出量（各路的输出电压值）之间的关系，需要通过标定实验的数据获得；此外，多维力传感器的每一维度输出的电压信号不仅受该维度方向力的作用影响，还会受到其他维度受力的影响，这种耦合电压称为维间耦合，会影响传感器的精度，标定实验的数据既为耦合误差模型的建立提供了依据，又为解耦算法提供了实验数据。六维力传感器非线性特性显著。

六维联合加载标定是指采用三个方向的力和三个方向的力矩同时加载。例如一维拉压力传感器，在 X轴方向按±25%FS、±50%FS、±75%FS 和±100%FS 四个阶梯对传感器进行精确加载标定只需要 9 个样本点来标定，同样是每个维度取 9 个样本点，六维力传感器的样本空间包含 531441 个样本点。这种六维联合加载标定的优势在于：1）交叉样本点可以使传感器的受力情况模拟得非常接近真实的使用情况；2）便于考察传感器在多维载荷同时作用下的非线性力学特性，可以有效改善传感器结构的设计；3）基于传感器的非线性力学特性做的标定，可以大幅优化解耦算法的数学模型。

六维联合加载设备能够实现高精度六维力传感器标定和检测。六维联合加载设备可以对力觉传感器实现正交三个方向力和三个方向力矩的同时精确加载，有助于传感器实现较高的精度和准度。六维联合加载设备目前还没有标准产品可以直接采购，一般都是由六维力传感器的厂商自行研制，而六维联合加载设备的研发涉及到空间光学定位、载荷位移补偿、机电一体化等多项综合技术，涉及上百个 Know -how，非常依赖工程经验。

传感器的技术壁垒之三：解耦和补偿算法。六维传感器的静态和动态解耦算法以及动态补偿算法为一大难点。

由于传感器结构本身引入的耦合、机械加工误差、应变片粘贴误差等原因，会产生传感器的维间耦合，又分为静态耦合和动态耦合，维间耦合是限制多维力传感器的最大障碍。消除或者减少维间耦合需要通过解耦算法来实现，具体包括最小二乘法、神经网络法等。一般对传感器输出信号进行静态解耦，再进行动态解耦，此外还要对传感器的输出信号进行修正，即对解耦后的信号进行动态补偿。

更多行业研究分析请参考思瀚产业研究院《2024-2030年中国人形机器人行业发展态势及投资决策研究报告》，同时思瀚产业研究院亦提供行研报告、可研报告（立项审批备案、银行贷款、投资决策、集团上会）、产业规划、园区规划、商业计划书（股权融资、招商合资、内部决策）、专项调研、建筑设计、境外投资报告等相关咨询服务方案。