Scientific Research and Development. Economics Scientific Research and Development. Economics Научные исследования и разработки. Экономика 2587-9111 109110 10.12737/2587-9111-2026-14-1-8-13 Региональная и отраслевая экономика Regional and sectoral economy Региональная и отраслевая экономика INNOVATIVE TECHNOLOGIES: A META-ANALYSIS OF HUMANOID ROBOT METRICS ИННОВАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ: МЕТА-АНАЛИЗ МЕТРИК ГУМАНОИДНЫХ РОБОТОВ Шапуров А. А. Shapurov Aleksandr Aleksandrovich shapurov-aleksandar@ya.ru ФГБОУ ВО "Мелитопольский государственный университет" Мелитополь Россия Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education “Melitopol State University” Melitopol Russian Federation ФГБОУ ВО "Мелитопольский государственный университет" г. Мелитополь Россия Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education "Melitopol State University" Melitopol Russian Federation 02 02 2026 02 02 2026 14 1 8 13 08 12 2025 14 01 2026 https://zh-szf.ru/en/nauka/article/109110/view

Метаанализ количественно оценивает технические характеристики (количество подвижных суставов и осей вращения, масса, энергетическая стоимость передвижения, скорость) и методы управления (обучение с подкреплением, точка нулевого момента, управления с прогнозирующими моделями) гуманоидных роботов. С использованием модели случайных эффектов в Rstudio установлены ключевые метрики: средняя энергетическая стоимость передвижения – 0,79, скорость – 1,48 м/с, успешность выполнения задач – 68,14%. Подтверждена высокая эффективность квазипрямых приводов и алгоритмов обучения с подкреплением. Предложена классификация роботов для медицинских, промышленных и бытовых задач. Исследование систематизирует данные для оптимизации проектирования и инвестиций до 2030 г., подчеркивая необходимость повышения автономности и точности манипуляций антропоморфных систем.

The meta-analysis quantitatively evaluates the technical characteristics (DoF, mass, COT, speed) and control methods (RL, ZMP, MPC) of humanoid robots. Using a random-effects model in RStudio, key metrics were established: a mean COT of 0.79, speed of 1.48 m/s, and a task success rate of 68.14%. The high efficiency of quasi-direct drives and reinforcement learning algorithms was confirmed. A classification of robots for medical, industrial, and domestic applications is proposed. The study systematizes data to optimize design and investment strategies through 2030, highlighting the need to enhance the autonomy and manipulation precision of anthropomorphic systems.

 гуманоидные роботы метаанализ энергоэффективность устойчивость этические вызовы humanoid robots meta-analysis energy efficiency robustness ethical challenges

Tong Y., Liu H., Zhang Z. Advancements in Humanoid Robots: A Comprehensive Review and Future Prospects // IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica. 2024. Vol. 11, no. 2. DOI: 10.1109/JAS.2023.124140. Tong Y., Liu H., Zhang Z. Advancements in Humanoid Robots: A Comprehensive Review and Future Prospects. IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 2024, vol. 11, no. 2. DOI: 10.1109/JAS.2023.124140 Gu Z., Li J., Shen W. [et al.]. Humanoid Locomotion and Manipulation: Current Progress and Challenges in Control, Planning, and Learning // arXiv preprint. 2025. DOI: 10.48550/arXiv.2501.02116. Gu Z., Li J., Shen W., et al. Humanoid Locomotion and Manipulation: Current Progress and Challenges in Control, Planning, and Learning. arXiv preprint, 2025. DOI: 10.48550/arXiv.2501.02116 Cao L. AI Robots and Humanoid AI: Review, Perspectives and Directions // arXiv preprint. 2024. DOI: 10.48550/arXiv.2405.15775. Cao L. AI Robots and Humanoid AI: Review, Perspectives and Directions. arXiv preprint, 2024. DOI: 10.48550/arXiv.2405.15775 Zhang Q., Cui P., Yan D. [et al.]. Whole-body Humanoid Robot Locomotion with Human Reference // arXiv preprint. 2024. DOI: 10.48550/arXiv.2402.18294. Zhang Q., Cui P., Yan D., et al. Whole-body Humanoid Robot Locomotion with Human Reference. arXiv preprint, 2024. DOI: 10.48550/arXiv.2402.18294 Ficht G., Behnke S. Bipedal Humanoid Hardware Design: A Technology Review // arXiv preprint. 2021. DOI: 10.48550/arXiv.2103.04675. Ficht G., Behnke S. Bipedal Humanoid Hardware Design: A Technology Review. arXiv preprint, 2021. DOI: 10.48550/arXiv.2103.04675 Kim D., Srouji M., Chen C. [et al.]. ARMOR: Egocentric Perception for Humanoid Robot Collision Avoidance and Motion Planning // arXiv preprint. 2024. DOI: 10.48550/arXiv.2412.00396. Kim D., Srouji M., Chen C., Zhang J. ARMOR: Egocentric Perception for Humanoid Robot Collision Avoidance and Motion Planning. arXiv preprint, 2024. DOI: 10.48550/arXiv.2412.00396 Liu H., Xie Q., Zhang Z. [et al.]. PR2: A Physics- and Photo-realistic Testbed for Embodied AI and Humanoid Robots // arXiv preprint. 2024. DOI: 10.48550/arXiv.2409.01559. Liu H., Xie Q., Zhang Z., et al. PR2: A Physics- and Photo-realistic Testbed for Embodied AI and Humanoid Robots. arXiv preprint, 2024. DOI: 10.48550/arXiv.2409.01559 Duan Y., Zhang Q., Zhou J. [et al.]. E2H: A Two-Stage Non-Invasive Neural Signal Driven Humanoid Robotic Whole-Body Control Framework // arXiv preprint. 2024. DOI: 10.48550/arXiv.2410.02141. Duan Y., Zhang Q., Zhou J., et al. E2H: A Two-Stage Non-Invasive Neural Signal Driven Humanoid Robotic Whole-Body Control Framework. arXiv preprint, 2024. DOI: 10.48550/arXiv.2410.02141 Sferrazza C., Huang D.-M., Lin X. [et al.]. HumanoidBench: Simulated Humanoid Benchmark for Whole-Body Locomotion and Manipulation // arXiv preprint. 2024. DOI: 10.48550/arXiv.2403.10506. Sferrazza C., Huang D.-M., Lin X., Lee Y., Abbeel P. HumanoidBench: Simulated Humanoid Benchmark for Whole-Body Locomotion and Manipulation. arXiv preprint, 2024. DOI: 10.48550/arXiv.2403.10506 Anonymous. Incremental Learning of Humanoid Robot Behavior from Natural Interaction // Frontiers in Robotics and AI. 2024. DOI: 10.3389/frobt.2024.1455375. Anonymous. Incremental Learning of Humanoid Robot Behavior from Natural Interaction. Frontiers in Robotics and AI, 2024. DOI: 10.3389/frobt.2024.1455375 Chen P.-T., Huang H.-P., Lo J.-H., Chang S.-K. Control Barrier Function-Based Whole-Body Control Framework for Humanoid Robots // International Journal of Humanoid Robotics. 2025. DOI: 10.1142/s0219843625400018. Chen P.-T., Huang H.-P., Lo J.-H., Chang S.-K. Control Barrier Function-Based Whole-Body Control Framework for Humanoid Robots. International Journal of Humanoid Robotics, 2025. DOI: 10.1142/s0219843625400018 Humanoid Robots [Electronic resource] // U.S.-China Economic and Security Review Commission. 2024. URL: https://www.uscc.gov/research/humanoid-robots (accessed: 01.12.2025). Humanoid Robots. U.S.-China Economic and Security Review Commission, 2024. Available at: https://www.uscc.gov/research/humanoid-robots (accessed 1 December 2025). How 2024 Reshaped the Humanoid Robotics Landscape [Electronic resource] // The Robot Report. 2024. URL: https://www.therobotreport.com (accessed: 01.12.2025). How 2024 Reshaped the Humanoid Robotics Landscape. The Robot Report, 2024. Available at: https://www.therobotreport.com (accessed 1 December 2025).