（2-3）人形机器人的总体架构与系统工程：人形机器人的关键性能指标

2.3 人形机器人的关键性能指标

关键性能指标（Key Performance Indicators，KPI）是衡量人形机器人设计是否满足应用需求的重要依据，也是系统工程中连接"需求定义""架构设计"和"算法优化"的核心纽带。合理的 KPI 体系不仅用于性能评估，更在研发过程中持续约束和引导机械结构、执行系统、感知能力以及路径规划与决策算法的设计方向。在人形机器人中，KPI通常围绕运动能力、能效、稳定性以及安全与交互性能展开，不同应用场景下各指标的权重有所不同，但其基本内涵具有通用性。

2.3.1 步行速度、负载能力

步行速度与负载能力是衡量人形机器人运动系统性能的基础指标，也是路径规划、运动控制与硬件设计共同约束的关键参数。在工程实践中，这两项指标通常以可配置参数和可验证性能边界的形式存在，并贯穿于系统设计、算法实现和运行时调度的全过程。

1. 步行速度指标定义

步行速度用于描述人形机器人在保持稳定状态下的运动能力，通常通过以下几类指标进行量化：

1. 最大稳定步行速度（Max Stable Walking Speed）：指机器人在不发生失稳或跌倒的前提下可持续维持的最高行走速度，通常以m/s表示。
2. 额定步行速度（Nominal Walking Speed）：系统在长期运行中默认采用的速度区间，兼顾稳定性、能耗和机械寿命。
3. 场景自适应速度范围：根据地形复杂度、负载情况和安全等级动态调整的速度区间，如平地、斜坡、障碍区域等。

在软件实现过程中，步行速度通常作为路径规划和步态生成模块的输入参数，并在控制层通过速度约束和加速度限制进行执行。

2. 步行速度的工程约束

步行速度并非越高越好，其上限受到多重工程约束的共同限制，具体说明如下所示。

1. 执行器能力约束：关节电机的最大转速与输出扭矩直接限制步频和步幅；
2. 结构与刚度约束：高速行走会放大结构振动和冲击载荷；
3. 感知与控制时延约束：速度越高，对感知刷新率和控制闭环时延要求越严格；
4. 稳定性约束：高速运动会压缩ZMP与支撑多边形之间的安全裕度。

因此，在路径规划算法中，步行速度通常被视为一个受约束优化变量，而非固定常量。

3. 负载能力指标定义

负载能力描述机器人在执行行走或操作任务时，能够额外承载的最大重量，通常以绝对质量（kg）或占自重比例（%）表示。在实际工程中，常用的负载指标如下所示。

1. 静态负载能力：机器人在静止或站立状态下可承载的最大重量；

2. 动态负载能力：机器人在行走、转向等动态过程中可安全承载的重量；

3. 任务相关负载能力：在特定动作或任务（如搬运、推拉）下的负载上限。

4. 动态负载能力通常低于静态负载能力，是路径规划与运动控制重点关注的参数。

5. 负载能力对系统设计的影响

负载能力直接影响人形机器人的机械、电气和算法设计，具体说明如下所示。

1. 机械层面：关节扭矩、减速比和结构强度需按最大负载工况设计；
2. 电气层面：电源系统需满足高负载下的瞬时功率需求；
3. 控制层面：负载变化会导致动力学模型参数发生变化；
4. 算法层面：路径规划需根据实时负载调整步态参数和运动策略。

在软件系统中，负载通常作为状态变量参与决策过程，而非静态配置项。

5. 步行速度与负载的耦合关系

在实际工程中，步行速度与负载能力并非独立指标，而是存在明显的耦合关系，具体说明如下所示。

1. 随负载增加，允许的最大步行速度通常需要降低；
2. 高负载条件下，步态规划需采用更保守的步幅和更长的支撑时间；
3. 负载变化会影响能耗模型和稳定性裕度。

因此，路径规划与决策算法通常需要引入速度---负载耦合模型，在保证稳定性的前提下动态调整运动参数。

6. 面向软件与算法的参数化实现

在计算机系统实现中，步行速度和负载能力通常以参数或约束的形式暴露给算法模块，例如：

1. 最大允许速度v_max
2. 额定运行速度v_nominal
3. 当前负载质量load_mass
4. 负载系数load_factor

当使用路径规划算法在生成轨迹时，需基于这些参数进行约束判断，确保生成的路径在当前硬件与负载条件下可执行。

7. 工程实践要点

在实际开发过程中，建议遵循以下原则。

1. 避免将步行速度写死为常量，应该支持运行时动态调整；
2. 区分静态与动态负载能力，避免以静态指标误导算法设计；
3. 在仿真环境中覆盖高负载、低速与低负载、高速等极端组合工况；
4. 将速度与负载相关参数纳入日志与监控体系，便于问题定位与性能优化。

总之，步行速度与负载能力是人形机器人运动性能的基础KPI，其本质是硬件能力、控制策略与路径规划算法之间的综合体现。通过参数化建模和受约束优化的方式，将这两项指标有效融入软件系统，是实现稳定、高效运动控制的关键。

2.3.2 能效

能效（Walking Efficiency）用于衡量人形机器人在完成行走或移动任务过程中，对能源的利用效率，是影响续航能力、系统热管理以及长期运行稳定性的关键性能指标。在工程实现中，能效不仅是一个评价结果，更是路径规划、步态生成与运动控制过程中需要持续优化的重要目标。

1. 能效指标的工程定义

在人形机器人系统中，能效通常通过以下指标进行量化：

（1）单位距离能耗：

E d = E totalD

其中Etotal 为完成运动过程消耗的总能量，D 为移动距离。

（2）单位时间功率消耗：用于衡量机器人在不同运动状态下的瞬时或平均功率需求。

（3）单位任务能耗：针对特定任务（如巡检一条路径、搬运指定物体）统计整体能量消耗。

在软件系统中，能效通常以监控指标和优化目标的双重角色存在。

2. 行走能耗的主要构成

从工程视角看，人形机器人行走过程中的能耗主要来源于以下几部分：

1. 执行器能耗：关节电机输出力矩与转速产生的电能消耗；
2. 控制与计算能耗：控制器、主控芯片和通信系统的功耗；
3. 附加损耗：包括减速器摩擦、结构振动和能量回收损失等。

在路径规划和算法设计中，通常将关注重点放在执行器能耗建模上，因为其占总能耗比例最高，且与运动参数高度相关。

3. 简化能耗模型的工程表达

为便于算法集成，实际系统中通常采用简化能耗模型，在保证可计算性的同时反映主要能耗趋势。例如，对单个关节可采用如下近似模型：

E i ≈∫ α⋅ τ i 2 +β⋅ ∣ω i ∣dt

其中：

1. τi 为关节输出扭矩；
2. ωi 为关节角速度；
3. α,β 为经验系数，用于表征电机效率和摩擦损耗。

整机能耗可由各关节能耗累加得到。这类模型计算成本低，适合在实时路径规划或在线优化中使用。

4. 能效作为路径规划的代价函数

在路径规划与决策算法中，能效通常以**代价函数（Cost Function）**的形式引入，与距离、时间和安全约束共同构成多目标优化问题：

J= w d ⋅D+ w e ⋅E+ w s⋅S

其中：

1. D 表示路径长度或时间代价；
2. E 表示能耗代价；
3. S 表示稳定性或安全相关代价；
4. w d , w e , ws 为权重系数。

通过调整权重参数，系统可在"最短路径"和"最低能耗"之间动态切换优化策略。

5. 步态与能效的算法耦合

不同步态模式对能效有显著影响，例如：

1. 大步幅、高步频通常提高速度，但能耗显著增加；
2. 小步幅、长支撑时间有助于降低能耗，但降低运动效率。

因此，在工程实现中，步态生成模块通常需要与能效模型协同工作，根据当前任务和电量状态选择合适的步态参数。

6. 面向软件系统的参数化设计

在实际开发中，能效相关参数通常以配置项或运行时变量形式暴露给算法模块，例如：

1. energy_model.alpha
2. energy_model.beta
3. cost_weight.energy
4. power_limit.max
5. battery.capacity

路径规划和决策算法可根据这些参数，在不同场景下采用不同的能效策略，例如低电量模式下自动提升能耗权重。

7. 能效约束下的运行时策略

在人形机器人运行过程中，能效优化并非一次性计算结果，而是一个持续动态调整过程，常见策略包括：

1. 电量下降时降低步行速度和加速度上限；
2. 在非紧急任务中优先选择能耗较低的路径；
3. 在连续运行任务中插入能耗恢复或静止阶段。

这些策略通常由决策层统一调度，并通过接口下发给路径规划与控制模块。

8. 工程实践建议

在实际项目中，建议遵循以下工程经验：

1. 能耗模型应尽量简单，避免影响实时性；
2. 能效优化应与稳定性、安全性协同设计，避免单指标极端优化；
3. 在仿真中系统性验证不同能效参数组合对行为的影响；
4. 将能效数据纳入日志系统，为后续优化提供数据基础。

总之，能效（Walking Efficiency）是人形机器人实现长续航、低热负载和高可靠运行的关键KPI。在计算机系统实现中，通过建立简化能耗模型、将能耗引入路径规划代价函数，并采用参数化与运行时调度机制，可以在复杂工程约束下实现能效与性能的平衡。

2.3.3 稳定性指标

稳定性（Stability）是人形机器人运动控制中最基础、也是最核心的性能指标之一。无论是低速行走、转向、上下台阶，还是动态避障，所有运动行为的前提都是系统在整个运动过程中保持物理与控制意义上的稳定。

在工程实践中，稳定性并非抽象概念，而是通过可实时计算的状态量和可执行的约束条件进行量化和控制，其中最常用的两类指标是零力矩点（ZMP）和质心（Center of Mass，CoM）。

1. 稳定性指标的工程目标

从系统角度看，稳定性控制的核心目标可以归纳为如下3点：

1. 在离散控制周期内保证机器人不发生倾倒；
2. 在存在扰动（地面不平、负载变化）的情况下维持可控姿态；
3. 在路径规划阶段提前规避不可稳定的运动轨迹。

因此，稳定性指标通常被直接嵌入控制回路与规划约束中。

2. ZMP（Zero Moment Point）的工程定义

ZMP是当指机器人与地面接触时，地面反作用力产生的合力矩为零的点。在平地行走条件下，ZMP是否落在支撑多边形（Support Polygon）内，是判断系统是否稳定的关键标准。在工程开发中，上常用的二维近似计算形式为：

x zmp = x com - z com g xcom

y zmp = y com - z com g ycom

其中：

1. x com y com zcom ：为质心位置；
2. x com , ycom ：为质心加速度；
3. g ：为重力加速度。

在工程系统中，该计算通常在每个控制周期内完成。

3. ZMP稳定性约束条件

稳定性约束可表述为：

ZMP∈ Support Polygon

其中支撑多边形由当前支撑脚或双脚接触区域确定。

在路径规划和步态生成阶段，该约束被作为硬约束（Hard Constraint）或高权重软约束（Soft Constraint）引入。

4. CoM（质心）指标的工程意义

与ZMP不同，CoM是一个状态量而非判定点，其工程意义如下所示。

1. 反映系统整体质量分布；
2. 直接影响惯性和动态响应；
3. 是步态规划与平衡控制的核心参考变量。

在多数人形机器人系统中，路径规划并不直接约束ZMP，而是通过控制CoM轨迹来间接保证ZMP稳定性。

5. CoM轨迹约束与动态可行性

在工程开发中，CoM通常需满足以下约束：

1. 水平方向投影位于支撑区域安全边界内；
2. 加速度与速度不超过系统动力学极限；
3. 在支撑切换瞬间保持轨迹连续。

这些约束通常以不等式形式引入优化过程，例如：

x min +δ≤ x com (t)≤ x max-δ

其中δ 为安全裕度，用于提高鲁棒性。

6. 控制频率与稳定性计算

稳定性控制高度依赖控制频率，典型工程参数如下：

1. 低层关节控制：500--1000 Hz
2. 全身控制（WBC）：200--500 Hz
3. 步态与CoM规划：50--200 Hz

ZMP与CoM状态更新通常在全身控制层或运动控制层完成，以保证足够的实时性。

7. 稳定性作为路径规划代价项

在路径规划中，稳定性通常以代价函数形式引入，例如：

J stab =∫ ∥ZMP - ZM P center ∥2 +λ ∥CoM ∥2dt

该代价项用于抑制过大的质心加速度和靠近支撑边界的高风险动作。

8. 伪代码级稳定性约束示例

下面的示例展示了稳定性约束在规划循环中的典型实现逻辑：

loop control_cycle:

    read sensor_state

    estimate CoM, CoM_velocity, CoM_acceleration



    compute ZMP from CoM state



    if ZMP outside support_polygon:

        increase stability_cost_weight

        reduce step_length

        limit CoM_acceleration



    optimize next_step_trajectory with constraints:

        ZMP ∈ support_polygon

        CoM_acc ≤ acc_limit

        CoM_vel ≤ vel_limit



    send command to controller

该逻辑体现了稳定性指标在运行时的闭环参与机制。

9. 稳定性与扰动鲁棒性

在真实环境中，稳定性控制需要应对多种扰动，例如：

1. 地面摩擦变化；
2. 外部推力或碰撞；
3. 负载位置变化。

因此，在开发过程通常在ZMP和CoM约束基础上，引入安全裕度放大、扰动观测器（DOB）和预测性稳定性约束（MPC）。

10. 工程实践经验总结

在实际开发中，稳定性相关设计应遵循以下原则：

1. 稳定性约束优先级高于速度与能效；
2. ZMP用于判定，CoM用于控制；
3. 所有稳定性指标必须可在控制周期内实时计算；
4. 在仿真中覆盖极端工况验证稳定性边界。

总之，ZMP与CoM构成了人形机器人稳定性控制的两大核心指标。通过在系统中明确稳定性约束、合理选择控制频率，并将稳定性指标直接嵌入路径规划与运动控制算法，可以将"是否稳定"这一物理问题转化为可计算、可验证、可调参的软件问题。

2.3.4 安全性与交互性指标

安全性是人形机器人融入人类环境的"底线约束"，交互性是其实现"人机协同价值"的核心能力，两者共同决定了机器人的场景适配性、用户接受度与商业化落地成功率。安全性指标聚焦"避免对人类、环境、自身造成伤害"，需建立全生命周期的量化标准；交互性指标聚焦"自然、高效、精准的人机信息互通与动作协同"，需匹配人类行为习惯与场景需求。两类指标均需与路径规划、决策算法深度协同（如安全避障算法直接影响人机安全，交互指令解析直接指导路径生成），是算法设计的核心约束与目标。

1. 安全性指标：全维度风险防控的量化标准

安全性指标覆盖"人机安全、环境安全、功能安全"三大核心维度，每个维度均需满足行业合规标准（如ISO10218机器人安全标准、GB/T17626电磁兼容标准），并通过可重复的测试方法验证。其核心逻辑是"风险预判-主动防控-故障容错"，路径规划与决策算法需将安全指标作为硬约束，贯穿于"感知-规划-执行"全链路。

（1）人机安全：避免对人类造成直接伤害

人机安全是安全性指标的核心，聚焦机器人运动、操作过程中与人类接触的风险，核心量化指标需要兼顾"碰撞防护、夹伤避免、紧急响应"三大场景，如表2-1所示。

表2-1 人机安全指标

|----------|----------------------------------|-------------------------------------------|--------------------------------------------------------------------|
| 指标名称 | 核心定义 | 量化标准（分场景） | 测试方法 |
| 肢体碰撞力阈值 | 机器人肢体与人体发生碰撞时的最大作用力，避免造成撞击伤害 | 家庭场景≤30N（儿童/老人适配）；工业场景≤50N；头部碰撞力≤20N（全场景） | 采用模拟人体软组织的压力传感器模块（如邵氏硬度A50），在机器人运动路径上设置障碍，测试碰撞瞬间的最大作用力（重复 10 次取峰值） |
| 紧急停止响应时间 | 从触发停止指令到机器人完全制动的时间，用于应对突发风险 | 全场景≤0.1s（物理按钮+语音指令双触发）；远程紧急停止≤0.2s | 分别触发物理紧急停止按钮、语音"停止"指令、后台远程停止指令，通过高速运动捕捉系统记录机器人从指令触发到完全静止的时间 |
| 夹伤风险防护 | 机器人关节、手部等可动部件的间隙设计，避免夹伤人体（尤其是手指） | 关节活动间隙≥10mm；手部抓取间隙≥5mm（家庭场景需增加柔性防护） | 采用标准测试棒（直径5mm/10mm），模拟人类手指进入机器人可动部件间隙，测试是否发生夹伤或卡滞 |
| 跌落防护高度 | 机器人意外跌落时，自身结构与携带物品对地面人员的二次伤害风险 | 从0.5m高度跌落无结构破裂；携带1kg 物品跌落时，物品抛出距离≤0.2m | 让机器人在防护垫上从指定高度跌落，检查结构完整性；携带标准重物跌落，测量物品抛出距离 |

（2）环境安全：避免对周边环境造成破坏

环境安全聚焦机器人对物理环境、设备、易燃易爆物品的影响，核心指标需要适配场景的环境特性，如表2-3所示。

表2-3 环境安全指标

|------------|------------------------------------|---------------------------------------------|-------------------------------------------------------------|
| 指标名称 | 核心定义 | 量化标准（分场景） | 测试方法 |
| 防水防尘等级（IP） | 机器人抵御液体、粉尘侵入的能力，避免环境介质导致内部故障 | 家庭场景≥IP54；工业场景≥IP65；特种场景（如户外救援）≥IP67 | 依据IEC 60529标准，通过喷淋测试（防水）、粉尘箱测试（防尘），测试后检查机器人运行状态与内部部件是否进水/积尘 |
| 电磁兼容性（EMC） | 机器人运行时的电磁辐射不干扰周边设备，同时抵抗外部电磁干扰 | 辐射骚扰≤30dBμV/m（30MHz~1GHz）；静电抗扰度≥±8kV（接触放电） | 依据 GB/T 17626 标准，在电磁暗室中测试机器人的辐射发射；通过静电放电发生器测试抗干扰能力 |
| 阻燃等级 | 机器人外壳及内部部件材料的防火性能，避免火灾风险 | 外壳材料阻燃等级≥V-1；内部电子部件≥V-0 | 依据UL 94标准，对材料进行垂直燃烧测试，记录燃烧时间与滴落情况 |
| 地面损伤防护 | 机器人足部与地面接触时的压力，避免划伤地面或损坏脆弱地面（如木地板） | 足部接地压强≤50kPa；家庭场景需配备柔性防滑垫 | 采用压力传感地板，测试机器人行走时的地面压强分布；在木地板、地毯等场景测试行走后是否有划痕 |

（3）功能安全：避免因自身故障导致的安全事故

功能安全聚焦机器人核心部件故障、软件异常时的风险防控，核心指标需要保障"故障不扩大、事故可控制"，如表2-4所示。

表2-4 功能安全指标

|---------------|--------------------------------------|---------------------------------------------------------------|-------------------------------------------------|
| 指标名称 | 核心定义 | 量化标准（分场景） | 测试方法 |
| 平均无故障时间（MTBF） | 机器人连续稳定运行的平均时间，反映硬件可靠性 | 家庭场景≥5000h；工业场景≥8000h；特种场景≥10000h | 采用加速寿命测试法（如高温、高负载环境），统计故障间隔时间，通过可靠性模型推算实际MTBF |
| 故障容错能力 | 核心部件（电机、传感器、控制器）故障时，机器人的应急响应能力 | 单一核心部件故障后，0.5s 内切换至安全模式（制动、报警、停止任务）；关键传感器（如激光雷达）故障时，支持备用传感器切换 | 模拟核心部件故障（如断电、信号中断），记录机器人的响应时间、是否触发安全模式、是否造成二次风险 |
| 数据安全与隐私保护 | 机器人感知数据（如家庭环境图像、工业设备数据）的存储与传输安全，避免泄露 | 本地数据加密存储（AES-256）；远程通信加密（TLS 1.3）；用户隐私数据（如人脸、语音）不可上传云端 | 通过数据破解模拟测试加密强度；检查通信链路数据传输的加密状态；审计数据上传日志 |

（4）行业合规与认证要求

安全性指标需通过权威第三方认证，核心认证包括：

1. 国际认证：ISO 10218（工业机器人安全）、CE认证（欧盟市场准入）、FCC认证（电磁兼容）；

2. 国内认证：GB/T 12642（机器人性能规范与测试方法）、CCC认证（强制性产品认证）；

3. 场景专项认证：医疗场景需符合ISO 13485（医疗器械质量管理体系），防爆场景需符合ATEX认证。

4. 交互性指标：自然人机协同的核心评估依据

交互性指标覆盖"语音交互、视觉交互、力控/触觉交互"三大维度，核心目标是"让机器人理解人类意图、响应人类需求、配合人类动作"，其量化标准需匹配人类行为习惯（如语音指令响应速度接近人类对话延迟），并与路径规划、决策算法形成闭环（如语音指令"把杯子放厨房"需要转化为路径规划任务）。

（1）语音交互：最自然的指令输入方式

语音交互聚焦"指令识别、语义理解、语音反馈"，核心指标需要兼顾准确率、响应速度与抗干扰能力，适配不同场景的噪音环境，

|---------|---------------------------------|-------------------------------------------------------------------------------|-----------------------------------------------------------------|
| 指标名称 | 核心定义 | 量化标准（分场景） | 测试方法 |
| 语音识别准确率 | 机器人正确识别人类语音指令的比例，含方言、口音适配 | 安静环境（≤30dB）≥98%；嘈杂环境（≥60dB）：家庭场景≥95%，工业场景≥90%；支持至少2种方言（如普通话+粤语/四川话），方言准确率≥85% | 选取500条常用指令（如"前进1米""抓取红色杯子"），在安静/嘈杂环境中分别测试，统计正确识别数量；邀请不同口音用户参与测试 |
| 指令响应延迟 | 从语音指令结束到机器人开始执行动作的时间，含语义理解与规划延迟 | 简单指令（如"停止""前进"）≤0.5s；复杂指令（如"把客厅桌子上的书本放到书房书架第三层"）≤1.5s | 通过音频采集设备记录指令结束时间，通过运动捕捉系统记录机器人开始动作时间，计算时间差（重复10次取平均值） |
| 语义理解准确率 | 机器人正确解读指令意图的比例，支持模糊指令与多任务指令 | 明确指令≥99%；模糊指令（如"把那个东西拿过来"）≥90%；多任务指令（如"先扫地再倒垃圾"）≥95% | 测试含模糊表述、多任务关联的指令（如"把桌子旁边的红色袋子里的水果放冰箱"），统计机器人是否正确执行意图 |
| 语音反馈自然度 | 机器人的语音回复是否符合人类对话习惯，避免机械感 | 语音合成自然度（MOS评分）≥4.0/5.0；支持语气适配（如指令执行成功用肯定语气，失败用安抚语气） | 邀请20名用户对机器人语音反馈进行MOS评分（1-5分），统计平均分；测试不同场景下的语气适配效果 |

（2）视觉交互：精准识别与意图感知

视觉交互聚焦"人脸/姿态识别、手势指令识别、视觉跟随"，核心指标需兼顾识别精度与环境适应性（如光照变化、遮挡），为路径规划提供"意图导向"的约束，如表2-5所示。

表2-5 视觉交互指标

|------------|-----------------------------------|---------------------------------------------------------------------|-----------------------------------------------------------|
| 指标名称 | 核心定义 | 量化标准（分场景） | 测试方法 |
| 人脸/姿态识别准确率 | 机器人通过视觉传感器识别人脸、人体姿态（如站立、摔倒、挥手）的比例 | 人脸识别准确率≥95%（距离0.5-3m，光照强度 100-1000lux）；危险姿态（如摔倒）识别准确率≥99%，响应时间≤0.3s | 在不同光照、遮挡场景下，测试50名不同年龄、性别用户的人脸识别效果；模拟摔倒、挥手等姿态，统计识别准确率与响应时间 |
| 手势指令识别准确率 | 机器人识别人类常用手势指令（如停止、前进、转向）的比例 | 支持至少10种常用手势；识别准确率≥90%（距离0.5-2m，无严重遮挡） | 邀请用户在不同角度、距离下做出手势指令，统计正确识别数量；测试手势与语音指令冲突时的优先级处理 |
| 视觉跟随精度 | 机器人跟随人类移动时的位置偏差，确保协同移动的稳定性 | 跟随距离误差≤5cm；跟随速度适配人类步行速度（0.5-1.2m/s）；遮挡后重新识别时间≤1s | 通过运动捕捉系统记录人类移动轨迹与机器人跟随轨迹，计算位置偏差；模拟短暂遮挡（如墙壁阻隔），记录重新锁定目标的时间 |

（3）力控/触觉交互：柔性协作与操作安全

力控/触觉交互聚焦"柔性抓取、人机协同搬运、触觉识别"，核心指标需兼顾操作精度与安全性，适配不同重量、形状的物体操作，其性能直接决定"抓取-放置"等任务路径的闭环执行，如表2-6所示。

表2-6 力控/触觉交互指标

|----------|------------------------------------|------------------------------------------------------|-----------------------------------------------------------------|
| 指标名称 | 核心定义 | 量化标准（分场景） | 测试方法 |
| 柔性抓取成功率 | 机器人抓取易碎品、不规则形状物体时的成功比例，无破损、无掉落 | 易碎品（如鸡蛋、纸杯）抓取成功率≥95%，破损率≤1%；不规则物体（如扳手、毛绒玩具）抓取成功率≥90% | 测试50种不同类型物体（易碎、光滑、不规则）的抓取效果，统计成功次数与破损率；重复抓取10次同一物体，验证稳定性 |
| 人机协同力控精度 | 与人协同搬运物体时，机器人的力控响应精度，避免拉力/推力过大 | 协同搬运时力控误差≤5N；可根据人类发力节奏动态调整（响应时间≤0.1s） | 模拟人机协同搬运5kg标准重物，通过力传感器记录机器人与人类的发力数据，计算力控误差；测试人类加速/减速搬运时的机器人响应效果 |
| 触觉识别精度 | 机器人通过末端触觉传感器识别物体硬度、表面粗糙度的能力，辅助操作决策 | 硬度识别误差≤10%（邵氏硬度A20-A90）；表面粗糙度识别准确率≥85% | 采用标准硬度模块、不同粗糙度的材质样本，测试机器人的触觉识别结果，计算误差与准确率 |

3. 安全性与交互性的协同优化：算法驱动的全链路保障

安全性与交互性并非孤立存在，而是通过路径规划、决策算法实现 "安全优先、交互自然" 的协同优化，核心策略包括：

（1）安全-交互协同机制

1. 优先级协同：将"人机安全"设为最高优先级，交互指令需在安全约束内执行（如用户指令"靠近我" 时，若距离过近，决策算法拒绝执行并反馈安全距离提示）；
2. 动态适配：根据交互场景调整安全参数（如家庭场景中，与儿童交互时自动降低运动速度、缩小碰撞力阈值；工业场景中，与人协同搬运时提升力控精度）；
3. 反馈闭环：交互过程中实时反馈安全状态（如路径规划中检测到障碍物，通过语音+视觉提示"前方有障碍，即将绕行"），提升用户信任度。

（2）行业实践案例

1. 优必选Walker X（家庭场景）：采用"柔性肢体+AI视觉安全监测"，碰撞力阈值≤30N，语音识别支持8种方言，视觉识别摔倒姿态后1秒内触发救援路径，同时通过语音安抚用户；
2. Figure 01（工业场景）：IP65防水防尘等级，MTBF≥8000h，人机协同力控误差≤3N，支持"语音+手势"复合指令，路径规划可根据产线工人的手势实时调整零件搬运路径；
3. 波士顿动力Atlas（特种场景）：紧急停止响应时间≤0.05s，肢体碰撞力阈值≤40N，视觉跟随精度≤3cm，适配救援场景中 "跟随救援人员、协同搬运伤员"的交互需求。

（3）优化方向

1. 算法层面：引入大模型提升交互意图理解能力（如解析模糊指令、多模态复合指令），通过强化学习优化安全-交互协同策略（如在仿真环境中模拟百万次人机交互场景，学习最优安全路径）；
2. 硬件层面：升级传感器配置（如高分辨率视觉传感器、高精度触觉传感器），优化肢体柔性设计（如采用弹性关节、软质外壳）；
3. 标准层面：推动行业统一的安全性与交互性指标体系，降低商业化落地的合规成本。

总之，安全性与交互性是人形机器人"融入人类社会"的核心前提，其中安全性为机器人提供"入场资格"，交互性为机器人创造"实用价值"。两类指标均需通过量化标准、测试方法、合规认证形成闭环，且与路径规划、决策算法深度绑定：安全指标是算法的 "硬约束"（如碰撞力阈值限制路径运动速度），交互指标是算法的"软目标"（如语音指令指导路径生成方向）。