随着人形机器人从实验室研发逐步走向工业制造、科研教育、商业服务等应用场景，机器人“能不能走”已经不再是重要方法之一。
对于一台真正面向实际应用的人形机器人，还需要进一步回答：
走得快不快？走得稳不稳？转弯是否准确？受到扰动后能否恢复？动作轨迹是否符合预期？双臂运动是否协调？长时间运行后性能是否发生变化？
这些问题都属于人形机器人运动性能测试需要关注的内容。
目前，人形机器人相关测试标准正在逐步完善。例如，T/CAMETA 001070-2025《人形机器人性能检测试验方法》已于2025年8月8日实施，测试内容涵盖越障能力、抗扰性能、地形通过性能、定位能力、导航能力、操作性能和续航性能等。
因此，人形机器人运动性能测试正在从单一参数检测，逐渐向多维运动能力、动态性能和整机综合性能评价发展。
一、人形机器人运动性能主要测试什么？
从测试对象来看，人形机器人运动性能并不是一个单一指标，而是由多个维度共同构成。
1. 行走性能测试
行走是双足人形机器人中基础的运动能力之一。
测试过程中通常需要关注：
– 行走速度
– 平均行走速度
– 行走距离
– 步长
– 步频
– 直线行走能力
– 前进、后退及侧向移动能力
– 转弯能力
– 行走轨迹偏差
例如，在相同测试条件下，让机器人沿设定轨迹完成连续行走，通过外部测量系统获取机器人实际运动轨迹，再与理论轨迹进行对比，就可以分析机器人在行走过程中是否存在明显的位置偏差、方向偏差或运动波动。
对于研发人员来说，“机器人能够走”与“机器人能够按照预期轨迹稳定地走”是两个不同的问题。
二、平衡与抗扰性能为什么重要？
人形机器人的特点之一就是采用类似人体的双足结构。
与轮式机器人相比，双足机器人在运动过程中需要不断调整身体姿态，以保持动态平衡。
因此，在运动性能测试中，除了观察机器人是否能够完成行走，还需要测试机器人受到外部扰动后的响应能力。
典型测试包括：
静态平衡测试 → 动态平衡测试 → 外部扰动测试 → 姿态恢复测试。
例如，在机器人行走过程中施加一定程度的外部扰动，测试机器人是否能够：
1. 及时感知自身姿态变化；
2. 调整身体姿态；
3. 修正足端运动；
4. 恢复稳定状态；
5. 继续完成既定运动任务。
这类测试能够帮助研发人员分析机器人控制算法、姿态控制以及运动规划等环节的实际表现。
三、复杂地形运动性能测试
真正投入应用的人形机器人，很少只面对平整地面。
在工业、物流、家庭、公共服务等场景中，机器人可能需要面对：
– 斜坡
– 台阶
– 凹凸路面
– 障碍物
– 不同材质地面
– 狭窄通道
– 复杂环境
因此，人形机器人运动性能测试还需要从单一平地运动逐渐扩展到复杂环境运动。
测试过程中，可以记录机器人在不同地形下的：
运动速度、姿态变化、轨迹偏差、足端运动、身体晃动以及任务完成情况。
相关测试标准和技术文件也已经开始关注人形机器人在复杂地形下的运动控制能力。例如相关测试方法提出了平地、斜坡、台阶、石子路、草地等不同地形条件下的测试思路。
四、人形机器人“动作准不准”怎么测试？
除了双足行走，人形机器人还需要完成大量上肢运动。
例如：
– 抓取物体
– 搬运物品
– 操作工具
– 双臂协同
– 手腕旋转
– 指定位置运动
这就涉及机器人运动轨迹、末端位置和姿态的测量。
对于机器人研发而言，控制系统给出的理论位置，并不一定等于机器人实际到达的位置。
因此，测试系统需要对机器人实际运动状态进行外部测量，并获得：
位置 X/Y/Z + 姿态 Roll/Pitch/Yaw + 时间信息。
通过这些数据，可以进一步分析：
– 位置误差
– 姿态误差
– 轨迹误差
– 重复定位性能
– 运动过程中的振动
– 动态响应特性
相关人形机器人测试文件也提出了末端重复定位精度等测试内容。
五、为什么人形机器人运动性能测试需要“动态测量”？
传统静态检测主要关注机器人“到哪里”。
但人形机器人运动过程中，更需要关注：
机器人是怎么到达这个位置的。
例如，同样一个目标位置：
机器人A平稳地完成动作；
机器人B虽然也到达目标位置，但过程中出现明显晃动、超调和轨迹偏离。
如果只看终点位置，两台机器人可能得到相似的测试结果。
但如果记录完整运动过程，就能够进一步分析：
– 运动轨迹
– 速度变化
– 加速度变化
– 姿态变化
– 运动时间
– 动态误差
– 振动情况
– 响应过程
因此，对于人形机器人研发，动态运动数据往往比单一终点数据具有更高的分析价值。
六、如何建立人形机器人运动性能测试系统？
一套完整的人形机器人运动性能测试系统，通常可以按照：
测试对象 → 数据采集 → 运动测量 → 数据分析 → 性能评价
流程进行构建。
其中，运动测量是整个测试过程的重要环节。
以高精度六维位姿测量为例，可以通过外部测量设备实时获取机器人运动过程中的三维位置和三维姿态信息。
谱麦科技面向机器人性能检测与运动测量需求，可提供包括六维位姿测量、机器人性能检测、动态运动数据采集与分析等相关技术方案。
例如，谱麦科技A-MAC六维位姿测量技术，可用于获取机器人运动过程中的位置和姿态数据，为机器人轨迹分析、姿态分析以及动态性能测试提供数据基础。
在实际测试中，可以将测量设备与机器人控制系统、测试软件等进行数据关联，形成：
机器人运动 → 六维位姿采集 → 数据同步 → 轨迹分析 → 性能评价
的测试流程。
七、人形机器人运动性能测试应该关注哪些指标？
从实际研发和检测需求来看，可以将测试指标归纳为以下几个方向：
测试方向 —主要关注指标
行走性能 —速度、平均速度、步长、步频
轨迹性能 — 位置偏差、轨迹误差、路径跟踪能力
姿态性能— Roll、Pitch、Yaw变化及姿态误差
平衡性能— 姿态稳定性、扰动恢复能力
转弯性能—转弯半径、方向变化、轨迹偏差
越障性能—障碍高度、通过成功率、姿态变化
上肢运动—末端位置、姿态、重复定位能力
动态性能—速度、加速度、响应时间、运动波动
长时间运行— 性能变化、稳定性、可靠性
需要注意的是，不同类型、不同用途的人形机器人，其测试指标和评价方法并不完全相同。实际测试时应结合机器人结构、应用场景、技术要求以及对应标准确定测试项目。
八、人形机器人运动性能测试的价值是什么？
对于机器人企业而言，运动性能测试不只是产品出厂前的检测环节，也是机器人研发过程中的重要数据工具。
通过持续测试，可以帮助企业发现：
机械结构问题、控制算法问题、运动规划问题、姿态控制问题以及传感器数据问题。
例如：
机器人直线行走出现偏移，可能与左右腿运动参数、足端轨迹或控制算法有关；
机器人转弯过程中出现明显晃动，可能与姿态控制和步态规划有关
机器人抓取位置存在偏差，则可能需要进一步分析机械臂运动精度、末端姿态以及控制系统误差。
因此，测试数据不但可以用于“判断合格与否”，还可以反向服务于机器人研发、算法优化、结构改进和产品迭代。
九、谱麦科技：面向机器人运动性能测试的数据测量与分析
随着人形机器人产业快速发展，机器人测试正在从传统的单点精度检测向整机运动性能测试、动态性能测试和多维数据分析发展。
谱麦科技聚焦机器人检测与运动测量技术，围绕工业机器人、人形机器人及具身智能设备的运动性能测试需求，提供六维位姿测量、机器人性能检测及相关测试技术方案。
通过高精度运动数据采集，可以帮助用户获得机器人运动过程中的位置、姿态及轨迹数据，并进一步用于运动性能分析。
对于人形机器人而言，一套合理的测试系统不但要回答“机器人有没有完成动作”，还应该回答：
动作是否准确？运动是否稳定？轨迹是否合理？受到扰动后能否恢复？长期运行后性能是否发生变化？
这也是人形机器人从“能运动”走向“可量化、可验证、可优化”的重要一步。
结语
人形机器人运动性能测试，本质上是对机器人运动能力、运动精度、动态响应和平衡稳定性进行量化评价。
随着相关测试标准不断完善，人形机器人测试将逐步形成更加系统的评价体系。
对于机器人企业、科研院所、检测机构而言，建立可靠的运动性能测试能力，将成为开展人形机器人研发验证、产品评价和性能优化的重要基础。
谱麦科技将持续围绕机器人运动测量与性能检测，为人形机器人、工业机器人及具身智能设备提供测试数据采集与性能评价相关技术支持。
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