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龙图腾网获悉深圳市科盟创新机器人科技有限公司申请的专利人形机器人关节模组性能测试方法、装置及设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121447710B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202610003608.2，技术领域涉及：B25J19/00；该发明授权人形机器人关节模组性能测试方法、装置及设备是由潘季伯;文健;贺玉朝;陈融宇;曾泽锋;郭杰设计研发完成，并于2026-01-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本人形机器人关节模组性能测试方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种人形机器人关节模组性能测试方法、装置及设备，涉及机器人技术领域，包括：获取被测关节模组的身份标识，基于身份标识从云端加载相应的标准测试规程和数字孪生模型；基于标准测试规程控制测试平台执行自动化测试序列，通过多传感器同步采集被测关节模组的多模态性能数据，并记录相应的时间戳；通过边缘计算单元实时运行轻量级AI模型，对多模态性能数据进行初步分析，并根据初步分析结果调整测试策略；将带有身份标识和时间戳的多模态性能数据上传至云端数据湖，通过云端的AI分析引擎对多模态性能数据进行深度分析，生成测试报告。本申请通过构建“端‑边‑云”协同的智能测试系统实现智能化测试。

本发明授权人形机器人关节模组性能测试方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种人形机器人关节模组性能测试方法，其特征在于，所述人形机器人关节模组性能测试方法包括： 获取被测关节模组的身份标识，基于所述身份标识从云端加载相应的标准测试规程和数字孪生模型； 基于所述标准测试规程控制测试平台执行自动化测试序列，通过多传感器同步采集所述被测关节模组的多模态性能数据，并记录相应的时间戳，具体包括： 通过高精度电参数分析仪同步测量所述被测关节模组的电流谐波数据；通过高分辨率光学编码器测量所述被测关节模组的定位误差数据；通过高频振动加速度计采集所述被测关节模组外壳的振动信号；通过声学麦克风或超声波传感器采集所述被测关节模组运行时的音频信号；通过热成像相机非接触式采集所述被测关节模组的温度场分布数据； 通过边缘计算单元实时运行轻量级AI模型，对所述多模态性能数据进行初步分析，并根据初步分析结果调整测试策略，具体包括： 将同步采集的电流谐波数据、定位误差数据、振动信号、音频信号与温度场分布数据进行时间对齐；使用基于注意力机制的轻量级AI模型对所述多模态性能数据动态分配权重，融合生成实时健康状态向量；将所述实时健康状态向量与所述数字孪生模型的标准健康状态向量空间进行比对学习，计算所述实时健康状态向量在所述标准健康状态向量空间中的相对距离或似然概率；若所述相对距离超过预设距离阈值或所述似然概率低于预设概率阈值，则判定存在异常，并基于所述实时健康状态向量中各分量的偏离情况，生成一个或多个初步假设诊断； 将初步假设诊断与当前测试规程上下文输入到基于元学习框架预训练的测试策略生成器；基于所述测试策略生成器从参数化的原子测试指令库中动态选取、组合得到验证性测试序列；将所述验证性测试序列插入当前测试规程并执行，验证所述初步假设诊断是否成立； 若所述初步假设诊断成立，则生成高优先级警报，触发收敛性测试策略，并基于所述初步假设诊断、执行的验证性测试序列以及验证结果构建三元组上传至云端，以优化和更新所述测试策略生成器； 若所述初步假设诊断不成立，则回归至所述标准测试规程继续执行； 将带有身份标识和时间戳的多模态性能数据上传至云端数据湖，通过云端的AI分析引擎对所述多模态性能数据进行深度分析，生成测试报告。

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