六轴力/扭矩传感器是现代防滑性测试系统的分析核心。它位于踝关节机构和系统执行器之间，可跨三个正交方向捕获实时物理数据，以量化鞋底与地面之间的相互作用。
该传感器是计算摩擦系数 (COF) 的主要硬件。通过提供高精度的“真实世界”数据，它能够使机器学习模型准确地对滑倒风险等级进行分类。
捕获物理相互作用
要理解传感器的功能，必须了解它如何从物理环境中检索数据。
战略性定位
传感器专门安装在防滑模拟器的踝关节机构和执行器之间。
这种放置方式使其能够隔离和测量直接作用在鞋底上的力，而不会受到机器其他结构部分的干扰。
多维传感
与可能仅测量向下压力的简单传感器不同，六轴传感器可以捕获三个正交方向的数据。
它可以同时记录力和扭矩（推/拉和扭转）。这提供了鞋子在地面上实时行为的完整 3D 画像。
将力转化为安全洞察
传感器收集的原始数据被转换为可操作的安全评估指标。
计算摩擦系数 (COF)
传感器是确定摩擦系数的主要工具。
它通过同步监测垂直力（施加的重量）和水平摩擦力（抗滑动阻力）来实现这一点。这两个向量之间的关系是定义表面“光滑”程度的标准指标。
驱动机器学习模型
除了简单的摩擦计算外，传感器还可以生成高精度的“真实世界”数据。
这些高保真数据被输入机器学习模型。算法利用这个准确的基准来学习模式，从而更可靠地对特定的滑倒风险等级进行分类。
准确性的关键考虑因素
虽然传感器提供高质量数据，但结果的有效性取决于特定的操作因素。
同步监测的必要性
传感器的价值在于其能够同步捕获垂直力和水平力的能力。
如果数据捕获不同步，垂直载荷与水平摩擦力之间的比率就会失真。这将导致摩擦系数不正确，从而使滑倒风险分类不可靠。
根据您的目标做出正确的选择
六轴传感器的效用取决于您是进行物理材料测试还是构建预测模型。
- 如果您的主要重点是材料认证：优先考虑传感器同步测量垂直力和水平力的能力，以得出准确的摩擦系数 (COF)。
- 如果您的主要重点是预测安全建模：利用传感器的高精度、多方向输出来作为“真实世界”数据，以训练和验证您的机器学习分类算法。
六轴传感器弥合了原始机械力与智能安全分析之间的差距。
摘要表：
| 特性 | 功能与影响 |
|---|---|
| 数据捕获 | 同时测量 3D 正交力和扭矩 |
| COF 计算 | 垂直载荷与水平摩擦力的同步监测 |
| 人工智能集成 | 为机器学习模型提供高精度“真实世界”数据 |
| 战略性放置 | 安装在踝关节和执行器之间，以隔离鞋底相互作用 |
| 安全输出 | 准确的滑倒风险等级分类 |
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