极高的灵敏度，适合细致的触觉感知应用。
1. 全球首创海尔贝克磁排布三维力自解耦方案（Science Robotics, 2021）[1]
通过专利硬件设计，实现了对三维力的高精度测量，最高传感精度可达 0.01N。该方案直接在硬件层面进
行力信号解耦，大幅降低计算需求和算法复杂度，使得传感器能够在低功耗环境下运行，同时提高实时性
和数据处理效率。
2. 基于神经网络的超分辨率识别算法
通过深度学习模型，将传感器的空间分辨率提升至物理极限的 60 倍，最高可达 0.1mm，超越人类触觉分
辨率水平。这一算法利用数据驱动的方法重构高精度触觉信息，使传感器能够感知极其微小的形变细节，
为高精度操控、虚拟现实触觉反馈、精密制造等领域提供技术支持。
3. 软硬件协同的抗干扰架构
结合多模态信号分离、动态环境建模和自适应补偿算法，传感器在磁场、电场、温湿度、酸碱度、光源等
复杂干扰环境下仍能保持稳定输出，测量误差降低至<0.5%。这一架构通过实时数据修正和自适应补偿策略，
显著提高传感器适用范围和应用场景。
4. 基于触觉分析大模型的智能特征解析
依托行业大模型，传感器可从摩擦、纹理、柔顺度、粘滞度四个维度对触觉信号进行精准特征分析。该技
术不仅能量化触觉感知，还能结合行业需求，提供更具针对性的触觉数据处理能力。例如，在机器人抓取
中，可用于精确判断物体表面特性，实现更接近人类触觉感知的智能交互。