“怎样让机器人变得更聪明？”，目前有很多的机器人企业正在思考这个问题，除了视觉，力觉的运用在让机器人变得更智能的方面也有了更多的探索，力传感器的使用就是一个很好的例子。“力传感器+机器人”能碰撞出什么火花？大到机器人的运动控制，小到零件的插孔装配，力传感器的在机器人行业的运用价值越来越大。优质小量程六维力传感器厂家据中国传感器市场现状调研与发展趋势分析报告(2016-2020年)显示，目前我国已有1700多家从事传感器的生产和研发的企业，同时，传感器越来越多地被应用到社会发展及人类生活的各个领域。如工业自动化、农业现代化、航天技术、军事工程、机器人技术、资源开发、海洋探测、环境监测、安全保卫、医疗诊断、交通运输、家用电器等。优质小量程六维力传感器厂家而作为传感器中的一种，力传感器与机器人的联系也愈发紧密。

在所有类型的工作中，对有触觉的机器人需求比较大的就是打磨工作，因为在打磨工作中，粉尘对人体的伤害很大，并且打磨工作强度大且安全事故频发。ABB德国研究中心首席科学家丁昊博士指出，打磨主要是分为两块，一个是传感器，能够接受到比较可靠的信息，而且这个信息相对来说比较精准，一个是控制，主要是力控，基于模型的控制相对来说会比较可靠。他们通过市场调研发现力传感器在工业级的主要运用领域是装配和打磨，而现在他们研究的力传感器主要是针对打磨工序。而就目前的市场情况来看，对于打磨精度要求较高的行业主要是3C行业，而且3C行业劳动密集度高，迫切需要实现自动化改造。再加上3C行业的柔性化需求，需要更高智能的打磨机器人才能更好的满足市场需求。

要同时测量多分量力与力矩，就需要用到多维力传感器，也就不可避免地要在使用前进行校准（标定），否则将无法完成电信号至力学量值的转换。校准一般采用砝码进行，因为砝码具备非常高的稳定性和精准度，依靠重力及垂直向下的方向性，这种简单标准载荷的可靠性超过了很多施力装置。也有利用力发生器及高精度力传感器实现自动加载与测量的，然而实现起来相当困难，并且这样的成套装置仍然必须通过砝码进行校准与调试。通过加载可以得到信号，而载荷也是已知的，这样就可以得到信号与载荷的数学关系了。使用时，根据校准获得的数学关系，可以计算出未知载荷。任何力传感器使用前都需要校准。对于二维力传感器，校准是一件复杂的工作，数据处理方法也是多种多样的。力传感器性能的好坏与校准设备及方法密切相关。校准方法需要处理的核心问题是怎样加载（载荷表设计），以及如何得到各分量电信号与载荷确切的数学关系（校准矩阵），还需要评估所得到的数学关系是否足够准确（不确定度分析）。

人工智能的“传感”要从哪里更靠近“灵性”这种微妙的感觉？近日，苹果公司发表了一篇新的人工智能论文，将光学雷达传感器收集的原始数据转化成3D测绘图，引得传感获得的信息从纯数据向三维立体迈进了一步。尽管距离“灵性”还有相当的距离，但这项研究仍能启发人们将注意力聚焦于人机交互中信息获取和处理的一端。配备“初脑” 传感器可以更智能。“阿尔法狗”的两个远亲最近也火了：一个是互联网大会上展示“唇语识别”的搜狗中文“汪仔”；另一个是在深圳实现了无人驾驶公交的“阿尔法巴”。人类获取信息，80%是通过眼睛；在人工智能捕获信息的过程中，视觉传感器也占据着相当重要的地位——目前主要有雷达、视频两种方式。视频相较于雷达来说，是整体展现，呈现情况不易受干扰，而雷达对周围环境进行3D建模，会比一般的照相摄像头能包含更多深度信息。