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非线性力学特征明显，六维力传感器需解决动静态特性问题及解耦算法。六维力/力矩传感器是一类可以同时检测X、Y、Z三轴方向的力和绕三个坐标轴方向的力矩的传感器，目前已广泛应用于协作机器人和康复医疗机器人中，其可以增强机器人与人协同的安全性。多维力矩传感器相比于单轴力矩传感器技术壁垒较高，其技术难点主要在于六维力矩传感器需兼顾优良的静态性能、动态性能和低维间耦合。未来六维力矩传感器需要六维联合加载标定设备等先进仪器、动态特性优化和矢量运算中的解耦算法解决技术难点。 静态特性：六维联合加载标定复杂性强，非线性效应显著 标定主要是为了获得六维力传感器内部算法的各个参数，建立传感器原始信号和受力之间的映射关系。标定解耦是六维力传感器提高精度的主要方法，因此标定工作在传感器的研发过程中扮演着重要角色。现有标定装置存在较多局限性，如加载载荷有限、无法进行复合加载、无法加载所有维度正负方向、维间耦合较大等。这些局限性因素限制了六维力传感器标定的有效性，影响其最终使用精度，只有采用六维力联合加载标定，才能使传感器的准度更好、串扰更低。 动态特性：实际应用条件复杂，性能优化算法仍需提升 六维力传感器使机器人实现柔顺化、智能化控制，因此在动载荷下性能指标要求更高。在实际的力/力矩测量过程中，被测信号大多是动态信号，如机器人打磨抛光时的接触力、物体高速运动过程中的称重和炮弹发射过程时的后座力等，这些信号属于快速时变信号，动态性能较差的传感器跟踪测量这些信号难度较大。且当前动态性能的分析方法很难获得完全意义的冲击信号和阶跃信号，造成感应系统的精度下降。当前业界主要使用优化自身结构、形状等方法提高动态性能，国内外学者还尝试利用动态补偿滤波器、遗传算法、神经网络算法等智能算法来提高传感器的动态性能。 维间耦合：无法彻底避免，解耦算法纷繁复杂 理想的六维力/力矩传感器，每一方向输出通道的电压值仅取决于该方向作用力/力矩的大小，与其余五个方向作用力/力矩大小无关。但是由于传感器的结构设计、机械加工的精度、贴片技术、应变片横向效应与检测方式等方面的原因，几乎每一维作用到传感器上的力/力矩分量都会对传感器的各路输出信号产生影响，造成维间耦合问题。因此需要解耦算法来对六维力传感器的输出进行解耦，消除维间干扰，提高传感器的测量精度。但当前对于多维力传感器的解耦问题并没有统一的处理方法，需根据实际情况及传感器结构进行选择和优化。 风险提示：算法设计超预期突破，结构设计超预期突破，新技术出现。 |
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