导语
人形机器人要真正“像人一样”行动，离不开海量真实场景与高质量数据的反复打磨。本期干货，我们一次性拆透“训练场”——从动作捕捉到多模态数据采集，所有核心设备与关键参数悉数公开。
关键词：人形机器人训练场、动作捕捉系统、光学动作捕捉、惯性动作捕捉、Qualisys、Xsens、三维测力台、测力跑台、多模态数据采集、真实场景复现、双足运动控制、肌电控制 EMG、脑电控制 EEG、眼动追踪、数据中心、算力中心、场景库、机器人本体、遥操作采集。
人形机器人训练场”就是人形机器人的“学校”或“练兵场”。它把机器人放进一个个复制出来的真实场景里，让它们反复练习走路、抓取、装配、倒水、叠衣服等任务，同时用高精度设备把全过程记录下来，变成高质量训练数据，供算法迭代和技能评估。让机器人把错误留在场内、把本领带到外面。
图1 之江实验室智能机器人研究中心
一、机器人训练场的组成要素
搭建一座“人形机器人训练场”的核心是把“真场景、真数据、真评估”一次性配齐。通用智能机器人训练场一般由机器人本体、数据采集系统、场景库、数据中心、算力中心等组成。
1、机器人本体
机器人本体是训练场的核心基础要素，多种类型的机器人可满足不同应用场景的基础训练需求。训练场配备了时下热门的人形机器人、四足机器人等仿生机器人，以及通用性强的机械臂、通用底盘、轮臂机器人、协作机器人等，为搭建典型的机器人场景提供基础设备平台支持。
图2 北建大科技园通用智能机器人训练场的部分机器人平台
2、数据采集系统
数据是机器人学习训练的“养分”，而数据采集系统则是收集这些 “养分”的关键工具，包括动作捕捉数据采集、机械臂遥操作数据采集、VR虚拟操作机器人采集、穿戴式外骨骼采集、末端夹爪或灵巧手的精细动作数据采集等。
3、场景库
场景库是机器人模拟“实战场”，为机器人提供了多样化的训练环境，包括通用任务模块和专用场景模块。通用任务场景模块训练机器人移动、导航和抓取等能力。训练移动机器人能够在各种地形上稳定移动、越障，抓取场景专注于机器人的抓取动作训练，使其能够准确地抓取不同形状、大小和材质的物体。专用场景模块则针对特定领域的应用需求而设计。
图3 北建大科技园通用智能机器人训练场部分场景模块
4、数据中心
数据中心将采集到的海量数据进行存储、分类、标注和挖掘等。一期投用后，具备一天约3000条数据的生产能力。这些数据经过清洗、标注等预处理步骤后，用于机器人的学习训练，并针对性地调整训练策略和采集方案。
5、算力中心
算力中心是机器人训练的大脑，为数据处理和模型训练提供强大的计算能力。目前，通用智能机器人训练场共享了北京建筑大学数据与智算中心的算力，能够快速处理训练场日常生成的数据，加速模型的训练和优化过程，大大提高了机器人训练的效率。
二、训练场搭建核心设备
训练场搭建主要包含的设备有光学运动捕捉系统、惯性动作捕捉设备、三维测力台、三维测力跑台、肌电、脑电测试设备等，服务于智能机器人本体、双足机器人、无人机、人机协作等相关对象的运动性能、智能化水平的测试与评估工作。
动作捕捉技术通过高精度的三维空间数据采集，研究人员能够获取轨迹、关节角度、速度和加速度等信息，为算法训练、控制优化和实验验证提供可靠依据。运动捕捉不仅帮助机器人更精确地执行任务，也让机器人能够“观察人类、模仿人类”，从而提高实验效率并拓展研究深度。动作捕捉系统主要分为为光学式、惯性式。
1、光学运动捕捉：高精度、水下、算法验证首选
光学方案通过多台相机拍摄标记点，计算机器人三维坐标，核心优势是亚毫米级精度、数据无漂移，适合工业校准、高端赛事训练等对精度要求苛刻的场景。
适用场景
工业机器人：焊接路径校准、装配精度验证（误差需 < 0.1mm）。
赛事训练：机器人动作优化（如射击精准度、障碍跨越）。
高端研发：人形机器人复杂动作训练（如舞蹈、平衡控制）。
推荐产品
Qualisys光学运动捕捉系统在同类产品中精度较高，可提供亚毫米级的3D与6DoF数据。在小型测试空间内，位置精度达到亚毫米级；在大型空间内，也能保持约1mm的精度，旋转角度精度稳定在±0.1°。其次，Qualisys Arqus系列相机可实现低于 3 ms 的传输延迟，支持最高 1400 fps 的输出帧率，在远程操控、人形机器人交互和多机协同控制中无惧延时。
图4 法国图卢兹大学将Qualisys用于将计算的机器人轨迹与先前记录的人类行走轨迹进行比较
不仅如此，Qualisys系统还具备优良的环境适应性，能够在室内户外全天候稳定运行，可在强光、水下和极端温度下实验。Qualisys支持连续体机器人、软体机器人、多无人机群体实验等复杂场景，目前该系统已被多个国家的航空航天与国防机构、顶尖 IEEE 机器人实验室，以及国内绝大多数985理工科高校采用。
图5 Qualisys用于法国土伦大学机械与机器人实验室（COSMER）水下机器人算法验证
2、惯性动作捕捉：运动/干扰场景、遥操作、人际协同首选
惯性方案通过机器人身上的传感器（加速度计 + 陀螺仪 + 磁力计）采集运动数据，核心优势是抗干扰、无遮挡限制，适合户外、车间等动态场景，且无需固定场地。
适用场景
户外场景：移动机器人、应急救援机器人的动态轨迹捕捉。
工业干扰场景：车间内机器人装配、搬运（避免光学方案遮挡问题）。
便携需求：临时场地测试（无需部署相机，开箱即用）。
推荐产品
Xsens惯性动作捕捉系统是机器人行业的黄金标准，精度高延迟低，能够实时遥操作与传输，Xsens延迟只有约20毫秒，流式传输至搭载ROS 1、ROS 2、NVIDIA及MuJoCo的机器人。同时，Xsens有即时扩展功能，支持多操作员或远程设置。
图6 特斯拉Optimus机器人研究团队使用Xsens系统采集了大量人类操作数据
3、三维测力台：双足运动控制、平衡优化首选
三维测力台能够精准捕捉机器人与地面相互作用的力学数据，如地面反作用力、压力中心和力矩等。这些数据可用于步态分析、平衡能力评估以及运动模式识别，特别是在双足机器人的运动控制与平衡优化中，三维测力台的应用至关重要。它不仅能够精确测量机器人与地面的相互作用力，还能为控制算法的开发和优化提供关键数据支持，从而显著提升机器人的稳定性和安全性。
图7 之江实验室智能机器人研究中心使用Qualisys光学动作捕捉与Kistler三维测力台
适用场景
精确测量与反馈：三维测力台可以实时测量双足机器人在行走、奔跑或跳跃等动态过程中足底所受的地面反作用力。这些力的精确数据对于实时反馈控制算法至关重要，能够帮助机器人根据地面条件动态调整步态和重心。
平衡分析与优化：通过测力台测量的数据，研究人员可以对双足机器人的平衡性能进行深入分析。例如，利用测力台的数据可以计算机器人的质心位置和姿态偏差，进而优化控制算法，确保机器人在不同地形上保持稳定。
复杂环境抗干扰：在复杂环境中，双足机器人可能会受到外界干扰，如不平整的地面或突发的外力。测力台能够帮助研究人员评估机器人在这些情况下的抗干扰能力，并通过优化控制策略来增强其适应性。
推荐产品
Kistler测力台具有较低的交互干扰值，连同特殊设计原理确保优越的压力中心精度。整体结构硬度极高，高刚性结构，宽频带响应（适合动态力测量）。Kistler测力台更适用于高动态冲击场景，可准确捕捉跳跃、跌落、跑步等高动态冲击（峰值力 20 kN 以上）而不过载。Kistler能够测量大载荷和微小动态力（如机器人足底接触力分析），多量程可选，适应不同实验需求（如仿人机器人行走 vs. 无人机着陆冲击测试）。
图8 德国耶拿大学运动实验室和瑞士苏黎世大学人工智能实验室在柔顺腿的类人双足机器人设计研究中就应用了测力台
Bertec测力台
Bertec测力台虽然对高频冲击略逊于Kistler，但静态漂移极小，能长时间积分计算质心轨迹，适合静态平衡、缓慢步行或需做“力-位混合控制”的算法验证。
图9 在机器人研究中使用Bertec测力台和Kistler测力台两种测力台
4、测力跑台：行走跑步场景模拟、运动训练首选
为了让机器人能够实验室环境下完成行走或者跑步等测试，具备类似人类的运动能力和适应性。测力跑台作为一种先进的运动测试与训练设备，可以模拟多种行走与任务环境，帮助机器人训练的运动能力和性能测试，在人形机器人开发过程中发挥着重要的作用。测力跑台搭配体重支持系统和防跌倒装置，能够在机器人跌倒时有效保护机器人和实验人员，保证实验与训练的安全性。同时，体重支撑系统还可以调控机器人自重比例，测试机器人的自适应能力。
适用场景
运动性能测试：测力跑台集成的三维力测试功能，能够精准解析机器人步态或者跑步过程中的三维地面反作用力。实时测量人体或机器人在运动过程中的地面反作用力（GRF）、压力中心（COP）轨迹及动力学参数。
平衡分析与优化：人形机器人在实际应用中可能会面临各种突发情况，如滑倒、绊倒等。测力跑台具备随机扰动测试功能，能够为机器人提供逼真的接触面扰动场景模拟，如突然加速或减速。开发人员可以通过观察机器人在这些突发情况下的自适应反应，评估其运动控制算法的有效性和安全防护装置的可靠性。
速度与坡度调节：可调节坡度功能和跑带反转功能，模拟上下坡路况。人形机器人通过在跑台上进行这种性能测试，开发人员可以获取机器人在不同倾斜角度和速度下的关键部件性能测试和平衡控制测试。
极端环境：测力跑台可以在高温、低温、高湿度、高气压、高海拔等环境或模拟仓内使用。通过在这些模拟环境下进行跑台测试，开发人员可以评估机器人在不同环境条件下的运动性能，如关节润滑情况、电子元件的稳定性等，并据此进行针对性的优化设计。
推荐产品
h/p/cosmos测力跑台为单跑带系统，功能全面，能够把“地面”变成高分辨率六维传感器，可在自然步速下同步输出足底压力、摩擦力与质心轨迹，让机器人在不佩戴任何附加器件的情况下完成动力学、平衡与步态的连续，一次实验即可把“走得稳不稳、哪里耗功、为何打滑”全量量化。不仅如此，单跑带系统保证步态自然的情况下，还可以通过内置算法计算双支撑期左右腿的分力。若关注机器人的自然连续步态、力-压力同步，h/p/cosmos单带系统更便利。
图10 北京大学第三医院运动医学研究所使用h/p/cosmos运动测试跑台
Bertec fit测力跑台
Bertec fit测力跑台左右跑带完全分离，每条带内置 6 分量（Fx、Fy、Fz、Mx、My、Mz）独立测力台，可直接输出左右脚各自的六维力学数据，无串扰，数据采样率高，适合需要机器人左右脚独立运动的研究。若研究重点为左右脚独立六维力学 ，Bertec分离带系统更优。
图11 京都大学将Bertec fit测力跑台应用于双足机器人行走研究
5、肌电、脑电、眼动追踪等：控制方式选择
肌电控制（EMG控制）
肌电（EMG）信号是肌肉收缩时同步产生的电生理信号，能够直接映射神经层面的运动意图，目前已成为机器人自然控制的核心入口之一。
图12 沈阳自动化所赵新刚研究员团队提出基于肌电的共享控制方法以实现更好的人-机-环境交互
脑电控制
利用脑电图(EEG)向机器人传达他们感兴趣的对象和行为意图，将人类脑电波中的信号转换为机器人可以执行的技能集，使人类通过大脑信号指挥机器人执行日常活动。
图13 荷兰奈梅亨拉德堡德大学和圣马丁诊所探索了在机器人辅助跑步机行走过程中实现脑机接口（BCI）控制的可行性
眼动追踪控制
利用眼动追踪技术采集人类关键的视觉注意力数据，通过精准解析人眼凝视点，实现人机在三维实时环境中的自然交互。
图14 华中科技大学眼控脑损伤康复机器人
赢富仪器专注于机器人领域，致力于为用户提供全方位的一站式具身智能数据解决方案，助力用户在人形机器人及相关智能系统领域实现高效、精准的开发与应用。如需获取相关产品或了解更多信息，欢迎致电4006-111-556详询！
