多传感器融合与强化学习
采用自研训练框架，用混合专家模型+交叉注意力机制 ，以及带视觉的强化学习，使得四足机器人的泛化能力更强。
- Real2Sim 实机数据反哺仿真
- 通过大量实机数据实现从数据到仿真参数的“逆向"训练 利用实机数据大幅降低 Sim2Real Gap；打通了数据采集、模型训练、 实机适配全自动流程 通过实机数据训练得到仿真 参数(比如关节扭矩常数、转 动惯量等)
自研SVIP算法
S:灵锶 LINXAI 丨 V:基于视觉 Vision 丨 I: 智能 Intelligence 丨 P:平台 Platform
全地形运动控制，少磕腿，更长寿
结合视觉、激光雷达与本体感知，赋予机器人卓越的环境适应力，轻松征服复杂地形与极端恶劣环境。高效的Real2Sim框架，真实数据反推仿真：采用外部感知强化学习架构，在虚拟环境中进行海量训练并无缝迁移至真实世界，大幅提升训练效率与降低部署成本。
- 外部感知强化学习（二段式）
- 视觉模型-中型RL强化学习模型——采用注意力+混合专家模型架构(主流大模型架构)，可兼容本体感知和外部感知；模型网络轻量化设计，满足实 时性需求 根据不同地形自适应调节步 态泛化能力强
自研高性能精密关节模组
为重载机器人的稳定运行提供澎湃动力 ｜ IP67工业级防护
高集成度设计、内外循环热工艺与全场景可靠性验证，在高温重载、震动冲击等工业级环境中保持稳定输出。
热管理突破
100kg负载1.5小时温升可控
高集成轻量化
减速器与电机高度集成,减速器重量降低约15%,提升关节轻量化与扭矩密度。
持续负载不过热
采用外定子方案,将主要热源快速导出至铝合金外壳,提升持续高负载下的热稳定性。
高效率与一致
汽车工艺下沉,预制线圈使槽满率提升至80%,优于传统机绕工艺约65%,提升效率与一致性。
技术参数
灵锶关节电机参数信息表
| 型号 | 输出端参数 | 机械参数 | 驱动方案 | 防护等级 | |
| 峰值扭矩（Nm） | 外形尺寸(mm) | 重量(KG) | 编码器 | IP | |
| LS75_W | 13.5 | Φ88×73.5 | 0.62 | 单编码器 | IP67 |
| LS100_W | 33 | Φ99×65.3 | 0.88 | 双编码器 | IP56 |
| LS100_A | 100 | Φ99×68.3 | 1.00 | ||
| LS100_H | 100 | Φ99×63.1 | 1.00 | IP67 | |
| LS100_K | 180 | Φ99×61.7 | 1.19 | ||
| LS100_L | 180 | Φ102×82 | 1.41 | ||
| LS140_S | 300 | Φ140×81 | 2.52 | ||
| LS140_T | 300 | Φ140×81 | 2.52 | ||
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