在现代科学技术的飞速发展中,传感器技术在测量、控制、信息等方面得到了广泛的应用,并逐渐成为现代高科技的重要组成部分。在众多的传感器中,六维力传感器作为一种具有完整的空间六维力和扭矩的传感器,在工业自动化和智能化进程中起着举足轻重的作用。本文针对传统十字梁结构的六维力传感器进行了理论设计、解耦桥路的设计、传感器结构的优化设计,并对六维力传感器在轴孔装配中的应用进行了深入研究,主要研究内容如下:针对六维力传感器维间解耦困难、精度不高的问题,提出了一种基于十字梁优化的六维力传感器结构。采用了Ansys有限元分析方法对该新型结构进行了静态力学分析,研究了该结构的六维力传感器在单维力下弹性体结构的应力应变情况,并利用路径映射方法确定了各弹性梁的最大应变位置。通过仿真实验对比显示,在单维力作用下,该新型的变截面十字梁传感器各维应力应变之间的维间耦合度较小。验证了该改进型的六维力弹性体结构具有耦合度低、精度高的优点,具有广阔的应用前景。在机器人的装配作业中,轴孔装配是一个非常重要的问题。传统的机械臂轴孔装配技术通常依靠结构化的工作环境,并且只对特定的几何零件进行组装,在作业环境的改变下,很可能会造成装配作业的失败、损坏零件,甚至使机械臂的端部承受巨大的力和力矩,从而影响机器人的精度。在智能手机等工业领域,由于对个性化定制的要求越来越高,生产线的变化也越来越频繁,而传统的机器人作业常常依靠手工编程、硬编码,很难满足生产线变化的要求。针对传统算法存在的缺陷,本文提出了一种基于深度强化学习的自学习算法,用于实现对轴孔装配的自动化学习,从而实现了对多个环境不确定条件下的轴孔装配问题的求解。最后,在基于Gazebo物理仿真环境中,对所提出的强化学习算法的有效性进行了验证。仿真结果表明,本文所提的装配算法在训练时长、装配效率上都取得了良好的效果。