服务机器人已广泛应用于零售、物流、餐饮、医疗及家庭等领域其性能优劣直接关系到用户体验与场景落地的成功率。GB/T 38124-2019《服务机器人性能测试方法》为国家标准为服务机器人的性能评估提供了统一的、科学的测试项与基准方法。该标准涵盖了人机交互、移动能力、操作能力、任务执行等多个维度的性能指标。本文以国家标准GB/T 38124-2019《服务机器人性能测试方法》为指导框架探讨服务机器人性能测试用例的系统化设计方法与优化策略。GB/T 38124性能指标体系解析在进行测试设计前必须全面理解标准所构建的性能指标框架。1、移动性能测试项目测试目的关键指标额定速度测试机器人在额定负载下前往目标点的最大允许行进速度速度m/s制动能力测试机器人的制动性能制动距离、时间等引用 ISO 18646-1最大坡度测试机器人最大上、下坡角度及驻坡能力坡度角度°坡上最大速度测试机器人在坡道上的最大速度速度m/s引用 ISO 18646-1越障能力测试机器人越过障碍物和上下台阶的能力障碍物类型、高度、直径、半径等转弯宽度测试机器人的转弯性能转弯宽度引用 ISO 18646-12、定位导航测试项目测试目的关键指标目标定位测试机器人到达目标点的姿态准确度和重复性定位准确度、姿态准确度、重复性导航能力测试机器人在不同路径下的导航效率路径偏差m避障能力测试机器人对静态/动态障碍物的避让能力是否成功避障、运行时间3、操作能力测试项目测试目的关键指标手指指力测试机器人手指按压动作的最大按压力指力N手臂负载能力测试机器人手臂托举动作的最大负载质量负载质量g4、续航能力测试项目测试目的关键指标持续工作时间测试机器人单次充电后的最大运行时间时间h充电时间测试机器人充满电所需的时间时间h5、能耗测试项目测试目的关键指标待机能耗测试机器人在待机状态下的单位时间能耗能耗W·h/h工作能耗测试机器人在工作状态下的单位时间能耗能耗W·h/h6、语音交互测试项目测试目的关键指标语音唤醒测试机器人对唤醒词的响应能力响应时间、唤醒成功率、误唤醒次数声源定位测试机器人对声源位置的判断准确性声源角度误差°语音识别测试机器人对语音指令的识别能力响应时间、识别成功率7、人脸识别测试项目测试目的关键指标人脸检测测试机器人检测人脸的能力检测成功率、最大识别人脸数人脸识别测试机器人识别人脸的准确性识别成功率正脸/侧脸人脸识别距离测试机器人能识别人脸的最远距离最大识别距离m这些指标并非孤立存在而是相互关联、相互影响的。例如环境光照的变化会同时影响基于视觉的移动定位精度和人机交互中的视觉识别成功率。测试用例的系统化设计方法基于上述指标体系测试用例设计需从单一维度测试向多维度耦合测试转变。1、基于“功能-性能-环境”的设计传统的测试用例设计往往针对单一性能指标。为提升覆盖度可以构建一个多维设计模型功能维度 机器人所需执行的具体功能如“自主导航到A点”、“语音播报天气”、“抓取水杯”。性能维度 GB/T 38124中定义的各项量化指标如“完成时间”、“定位误差”、“识别率”。环境维度 机器人运行的外部条件如“强光/弱光”、“光滑瓷砖/粗糙地毯”、“静态障碍/动态人流”。一个完整的测试用例应由这三个维度的元素组合而成。例如测试用例可描述为“在弱光环境下机器人执行从充电桩导航至服务台的功能评估其平均定位误差与任务完成时间。”2、边界值与等价类划分法的应用对于每个性能指标需运用软件测试中的经典方法边界值分析 针对性能指标的极限情况进行测试。例如标准规定爬坡角度为5°那么测试用例应设计为4.9°、5.0°和5.1°或在安全裕度内略高于标准值以检验机器人的极限性能与安全机制。等价类划分 将输入数据划分为若干等价类从每个类中选取代表性样本。例如将地面材质划分为“光滑类”瓷砖、地板和“粗糙类”地毯、草地每类选取1-2种进行测试以减少冗余。测试用例的优化策略在复杂的现实场景中测试用例的组合会呈指数级增长。优化策略的核心是在保证测试有效性的前提下显著降低测试成本。1、基于正交试验法的用例优化当测试涉及多个因素环境变量、任务参数且每个因素有多个水平时全面测试工作量巨大。正交试验法是一种高效的多因素试验设计方法它通过选用正交表科学地挑选出部分代表性强的用例进行测试从而用最少的测试次数揭示各因素的主效应和交互作用。实例 设计一个机器人导航成功率的测试考虑三个因素因素A光照 A1(强光)、A2(常光)、A3(弱光)因素B地面材质 B1(瓷砖)、B2(短毛地毯)、B3(长毛地毯)因素C动态障碍密度 C1(无)、C2(稀疏)、C3(密集)全面测试需要 3 × 3 × 3 27 次。若选用L9(3^4)正交表仅需9次测试即可均衡地覆盖所有因素的水平组合并能分析出哪个因素对导航成功率影响最大。2、自适应与风险驱动的测试策略测试不应是静态的而应根据测试结果动态调整。风险驱动 优先测试高风险场景。例如在餐厅场景中“在人员密集区域运送汤食”的风险远高于“在空旷区域巡航”因此应分配更多测试资源给前者设计更严苛的稳定性与避障测试用例。自适应测试 利用机器人日志和测试结果数据。如果前期测试表明机器人在特定地面材质上定位性能始终良好则可以适当减少该类材质的测试比重将资源倾斜到性能波动较大或未达标的场景实现测试资源的精准投放。GB/T 38124为服务机器人性能评价提供了重要基准。希望通过本文内容能够给您带来一些思考和启发如有人工智能检测实验室建设、人工智能工具选型等方面的需求可私信进行线上技术交流讨论。