CN109719730B - 一种断路器柔性化装配过程的数字孪生机器人 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种断路器柔性化装配过程的数字孪生机器人，包括仿真单元收集物理机器人的相关基础数据及断路器装配生产线的相关信息，模拟出虚拟机器人以及与断路器装配生产线的虚拟物理模型及其各生产工序所对应的各机械装配设备的运动姿态；第一模型构建单元根据断路器装配生产线的虚拟物理模型及各机械装配设备的运动姿态，构建出逻辑模型；第二模型构建单元获取物理机器人的运动轨迹，并基于相关基础数据构建出虚拟机器人的机械臂三维虚拟现实模型；同步映射单元将机械臂三维虚拟现实模型引入unity3d场景中对逻辑模型进行运动仿真，实现与物理机器人虚拟同步运动。实施本发明，实现现实与虚拟同步交互来使得自动化装配生产线各阶段的高效协同。

Description

一种断路器柔性化装配过程的数字孪生机器人

技术领域

本发明涉及智能机器人技术领域，尤其涉及一种断路器柔性化装配过程的数字孪生机器人。

背景技术

在工业生产环境中，有很大一部分工作属于装配作业。传统的制造生产线，装配工艺和制造流程十分复杂，而且多以手工生产为主，严重制约了产品性能和制造效率的提升，研究和开发以自动化、数字化为主要特征的新型生产集成化制造系统，对于提升产品性能及其整体生产效率具有重要意义。

工业机器人代替人工可以进行高强度、高精度、重复性的物料搬运、装配、测试等工作，但机器人在研发、设计、制造、调试、维修和应用过程中会碰到很多比较棘手的技术问题，比如机械臂运动设计、安全分析、碰撞检测、机器人轨迹规划等问题，以及在运行过程中，随着生产参数的变化而频繁调试和验证设备等工作，耗费大量人力和物力资源。当前，随着网络物理系统的发展，重视虚拟空间的推广和应用，实现物理空间与虚拟空间的无缝融合，提高复杂设备的生产优化与监控是十分关键的。数字孪生技术针对物理世界中的物体，通过数字化的手段来构建与物理世界相匹配的孪生体，借此实现对物理实体的、分析、优化和管理，实现面向产品全生命周期的模型、数据、智能技术的集成，有利于更高效的产品研发、设计、安装调试和运行维护。

针对实际需求以及现实断路器制造过程中存在的问题，本发明提出一种断路器柔性化装配数字孪生机器人，以支持设计、开发和操作装配生产。根据实际生产情况，建立基于数字孪生的机器人工作单元模型，并对机器人末端执行器路径工序进行设计与轨迹优化。将真实装配工艺过程与3D虚拟仿真通过过程数据的实时采集和驱动，达到物理融合、模型融合、数据融合和服务融合，实现真实装配过程与虚拟仿真过程的交互协同。

发明内容

本发明实施例所要解决的技术问题在于，提供一种断路器柔性化装配过程的数字孪生机器人，实现现实与虚拟同步交互来使得自动化装配生产线各阶段的高效协同。

为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种断路器柔性化装配过程的数字孪生机器人，包括：

仿真单元，用于收集物理机器人的相关基础数据及断路器装配生产线的相关信息，并根据所收集到的物理机器人的相关基础数据，模拟出与所述物理机器人相对应的虚拟机器人，以及根据所收集到的断路器装配生产线的相关信息，模拟出与所述断路器装配生产线相对应的虚拟物理模型及所述断路器装配生产线中各生产工序所对应的各机械装配设备的运动姿态；

第一模型构建单元，用于根据所述断路器装配生产线的虚拟物理模型及所述断路器装配生产线中各生产工序所对应的各机械装配设备的运动姿态，构建出所述断路器装配生产线中各机械装配设备的逻辑模型；

第二模型构建单元，用于获取所述物理机器人在所述断路器装配生产线上运行过程中的运动轨迹，并根据所获取到的物理机器人的运动轨迹及其相关基础数据，构建出所述虚拟机器人中各关节运动可控的机械臂的三维虚拟现实模型；

同步映射单元，用于将所述虚拟机器人的机械臂三维虚拟现实模型引入unity3d场景中对所述断路器装配生产线中各机械装配设备的逻辑模型进行运动仿真，实现与所述物理机器人虚拟同步运动。

其中，还包括：

判断及报警单元，用于检测到与所述物理机器人不同步运动时，生产报警信息并反馈给所述物理机器人。

其中，所述仿真单元包括：

第一收集及模拟模块，用于收集所述物理机器人的相关基础数据，并根据所收集到的物理机器人的相关基础数据，模拟出与所述物理机器人相对应的虚拟机器人；其中，所述物理机器人的相关基础数据包括所述物理机器人在所述断路器装配生产线上运行时的空间数据和环境属性数据；所述空间数据包括位置、形状、尺寸和比例，并导入软件SolidWorks中进行模拟；所述环境属性数据包括角度，并通过材质设定或图片形式在软件SolidWorks中进行模拟；

第二收集及模拟模块，用于收集所述断路器装配生产线的相关信息，将所述收集到的断路器装配生产线的相关信息导入软件SolidWorks及3dmax中，构建所述断路器装配生产线的物理模型，并在3dmax中对所述断路器装配生产线中各生产工序所对应的各机械装配设备的运动状态进行分析，得到各机械装配设备各个时刻上的运动姿态，且进一步求解出各机械装配设备各个时刻上运动状态的关系、运动位置坐标值和运动距离后为各机械装配设备的运动姿态；其中，所述断路器装配生产线的相关信息包括每道生产工序及其分别对应的机械装配设备形状和所对应各机械装配设备在各个时刻上运动位置坐标值和运动轨迹。

其中，所述第一模型构建单元包括：

时间节拍设置模块，用于确定时间节拍约束，将所述断路器装配生产线的生产工序划分成等时间段的多个等数量生产的生产工序来分别作为时间节拍；

逻辑模型设置模块，用于对所述断路器装配生产线的物理模型及其对应各机械设备在各个时刻上的运动状态信息进行区分，确定所述断路器装配生产线中各机械装配设备的行为相互关系，并进一步根据所述时间节拍以及所述断路器装配生产线中各机械装配设备的行为相互关系，基于Petri网络设计出所述断路器装配生产线中各机械装配设备的逻辑模型；其中，所述逻辑模型为分级设置的Petri网络模型。

其中，所述第二模型构建单元包括：

运动轨迹获取模块，用于获取所述物理机器人在所述断路器装配生产线上运行过程中的运动轨迹；

机械臂仿真模块，用于将所述获取到的物理机器人的运动轨迹分解成多个分段工作轨迹，并根据各分段工作轨迹的首末点位姿，利用机器人逆运动学原理求解出所述物理机器人的机械臂对应各关节的角度值，依据角度值构建出对所述虚拟机器人中各关节进行运动控制的驱动模型。

实施本发明实施例，具有如下有益效果：

在本发明实施例中，由于以物理机器人的实体基础数据来构建虚拟机器人，并以物理机器人的机械臂运动轨迹来构建虚拟机器人的三维虚拟现实模型，通过虚拟机器人的机械臂三维虚拟现实模型在unity3d场景中虚拟仿真运动，实现现实与虚拟同步交互式展示，同时虚拟机器人通过多传感器对物理实体进行数据的采集、传递、分析和计算，并反馈给物理实体机器人，确保自动化装配生产线各阶段的高效协同。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，根据这些附图获得其他的附图仍属于本发明的范畴。

图1为本发明实施例提供的断路器柔性化装配过程的数字孪生机器人的系统结构示意图；

图2为本发明实施例提供的断路器柔性化装配过程的数字孪生机器人中主逻辑模型的应用场景图；

图3为本发明实施例提供的断路器柔性化装配过程的数字孪生机器人中主逻辑模型下一分级模型的应用场景图；

图4为本发明实施例提供的断路器柔性化装配过程的数字孪生机器人中主逻辑模型下另一分级模型的应用场景图；

图5为本发明实施例提供的断路器柔性化装配过程的数字孪生机器人中机械臂的应用场景图；

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述。

如图1所示，为本发明实施例中，提供的一种断路器柔性化装配过程的数字孪生机器人，包括：

仿真单元110，用于收集物理机器人的相关基础数据及断路器装配生产线的相关信息，并根据所收集到的物理机器人的相关基础数据，模拟出与所述物理机器人相对应的虚拟机器人，以及根据所收集到的断路器装配生产线的相关信息，模拟出与所述断路器装配生产线相对应的虚拟物理模型及所述断路器装配生产线中各生产工序所对应的各机械装配设备的运动姿态；

第一模型构建单元120，用于根据所述断路器装配生产线的虚拟物理模型及所述断路器装配生产线中各生产工序所对应的各机械装配设备的运动姿态，构建出所述断路器装配生产线中各机械装配设备的逻辑模型；

第二模型构建单元130，用于获取所述物理机器人在所述断路器装配生产线上运行过程中的运动轨迹，并根据所获取到的物理机器人的运动轨迹及其相关基础数据，构建出所述虚拟机器人中各关节运动可控的机械臂的三维虚拟现实模型；

同步映射单元140，用于将所述虚拟机器人的机械臂三维虚拟现实模型引入unity3d场景中对所述断路器装配生产线中各机械装配设备的逻辑模型进行运动仿真，实现与所述物理机器人虚拟同步运动。

在本发明实施例中，数字机器人还包括：

判断及报警单元150，用于检测到与所述物理机器人不同步运动时，生产报警信息并反馈给所述物理机器人。

在本发明实施例中，仿真单元110包括：

第一收集及模拟模块1101，用于收集物理机器人的相关基础数据，并根据所收集到的物理机器人的相关基础数据，模拟出与物理机器人相对应的虚拟机器人；其中，物理机器人的相关基础数据包括物理机器人在断路器装配生产线上运行时的空间数据和环境属性数据；空间数据包括位置、形状、尺寸和比例，并导入软件SolidWorks中进行模拟；环境属性数据包括角度，并通过材质设定或图片形式在软件SolidWorks中进行模拟；

第二收集及模拟模块1102，用于收集断路器装配生产线的相关信息，将收集到的断路器装配生产线的相关信息导入软件SolidWorks及3dmax中，构建断路器装配生产线的物理模型，并在3dmax中对所述断路器装配生产线中各生产工序所对应的各机械装配设备的运动状态进行分析，得到各机械装配设备各个时刻上的运动姿态，且进一步求解出各机械装配设备各个时刻上运动状态的关系、运动位置坐标值和运动距离后为各机械装配设备的运动姿态；其中，断路器装配生产线的相关信息包括每道生产工序及其分别对应的机械装配设备形状和所对应各机械装配设备在各个时刻上运动位置坐标值和运动轨迹。

其中，第一模型构建单元120包括：

时间节拍设置模块1201，用于确定时间节拍约束，将所述断路器装配生产线的生产工序划分成等时间段的多个等数量生产的生产工序来分别作为时间节拍；

逻辑模型设置模块1202，用于对所述断路器装配生产线的物理模型及其对应各机械设备在各个时刻上的运动状态信息进行区分，确定所述断路器装配生产线中各机械装配设备的行为相互关系，并进一步根据所述时间节拍以及所述断路器装配生产线中各机械装配设备的行为相互关系，基于Petri网络设计出所述断路器装配生产线中各机械装配设备的逻辑模型；其中，所述逻辑模型为分级设置的Petri网络模型。

其中，第二模型构建单元130包括：

运动轨迹获取模块1301，用于获取所述物理机器人在所述断路器装配生产线上运行过程中的运动轨迹；

机械臂仿真模块1302，用于将所述获取到的物理机器人的运动轨迹分解成多个分段工作轨迹，并根据各分段工作轨迹的首末点位姿，利用机器人运动学原理逆解出所述物理机器人的机械臂对应各关节的角度值，在MATLAB中构建出所述虚拟机器人中各关节运动可控的机械臂的三维虚拟现实模型。

如图2至图5所示，对本发明实施例中的一种断路器柔性化装配过程的数字孪生机器人的应用场景做进一步说明：

第一步、物理机器人装配单元体模型数据基础处理。要求对虚拟场景中的物理机器人三维模型构建出虚拟机器人，具体包括物理机器人的空间数据：如位置、形状、尺寸、比例等；环境属性数据：空间中不同角度的环境属性通过材质设定或图片形式进行模拟。

第二步、虚拟场景三维建模。在虚拟场景中，断路器装配生产线、机械臂、执行器、工作台、断路器外壳基础件、待装配零件的虚拟对象是主体，这些主体通过建模来实现数据复现。

(1)整个断路器装配生产线的主线包括8个生产模块，共13道基本生产工序，即13个单元，其中每个单元包含一个或多个零件配合单元，而零件配合单元又包含若干零件上料单元以及对应的装配单元。应当说明的是，零件配合单元、零件上料单元以及对应的装配单元均为生产线上的机械装配设备。

传送带分为上下两层，整个生产线中，装配主体放置在承座上通过传送带运转完成装配动作，承座通过承座回流模块在传送带中循环使用，其中承座回流分为上、下两部分，分别实现承座在上下传送带间的运转。生产线中，在完成手柄扭簧、磁系统以及热系统等部件的装配之前，需完成各零部件的配合组装。各零件的上料工作以及后续的装配工作由机器人与机械设备自动完成。

首先收集断路器装配生产线的相关信息，将收集到的断路器装配生产线的相关信息导入软件SolidWorks及3dmax中，构建断路器装配生产线的物理模型，并在3dmax中对所述断路器装配生产线中各生产工序的各机械装配设备的运动状态进行分析，得到各机械装配设备各个时刻上的运动姿态。

其次，断路器流水装配生产线工作场合专业化程度高，工艺过程封闭，生产模块按工艺顺序排列，劳动对象在工序间作单向移动。每道工序都按照统一的节拍进行生产。

整个断路器流水装配生产线动作可看作是一个多单元局部循环的过程，单个单元从初始状态经过一定规律转化为终止状态，且该单元的终止状态与下一个单元的初始状态一致，再由一定次数的循环即可完成装配流水线的仿真。

基于装配流水线的运动设计原理，将整个流水线描述为A＝(F，O，G，T，M，C，K)，以此来表达生产线装配中所涉及到的所有信息，实现对断路器虚拟装配生产线中各对象的时间-逻辑的动作层次的表达描述，如表1所示。

表1

由以上分析可以得出装配流水线实现运动需要满足以下条件：

(1)虚拟编译环境中需存在全局变量来控制零部件的运动；

(2)虚拟环境中必须包括所有必要零件模型，及各个零件的分组信息；

(3)零件模型之间需具有正确的结构、配合关系；

(4)各个对象在不同时间节点需具有不同的运动规律；

(5)在一个循环后对象和节点均需要进行重置；

(6)虚拟场景中对象的运动规律应该符合装配流水线本身的工艺性；

(7)每个对象必须具有其特定的运动规律；

在基本Petri网N＝(S,T,F)中加入时间、零部件信息等元素，构成装配流水线Petri网APN＝(S,Sa,TR,F,K,M,M0,TP,T)，其中：

S代表库所集，系统中的资源状态；

Sa代表前期工位完成的装配状态；

TR代表变迁系统中的资源消耗、变化、生成等操作；

F代表流信息，指代装配零件或设备从一个状态到另一种状态的过程；

K代表由一个库所即将发生的多个变迁的权重值；

M为对象每个时间域中的变换量，M＝{Mi}，(i＝1～n)，其中Mi代表对象i的变换量；Mi＝{mj}，(j＝1～k)，其中mj代表对象单个时间域内的变换量，如手柄上料需移动的距离。m_j＝{x_j,y_j,z_j；x′_j,y′_j,z′_j}其中(x_j,y_j,z_j)为对象初始坐标点，(x′_j,y′_j,z′_j)为对象目标坐标点。

M0为初始信息，即代表运动未发生时所有模型姿态信息；

TP为时间节点，从动作的开始，随着FixedUpdate函数刷新频率进行自加，并到达一定额度后进行对象状态重置和时间点重置，其中TP＝{tp},tp∈[0,kT]。

T为对象的动作时间域，T＝{Ti},(i＝1～n)，其中Ti代表对象i的时间域,如T1为手柄运动的时间域。一个对象的某个动作也分为多个时间段，Ti＝{tj},(j＝1～k)，tj代表对象的某个时间域，如t1为手柄上料的运动时间。tj＝{tjs,tje}，tjs和tje分别代表该对象的变换时间开始和终止节点，如tjs为手柄上料动作开始的节点，tje为手柄上料动作完成节点。

根据断路器装配流水线的工作原理和结构特征，可以得出如图2所示的APN结构图，通过APN结构图可以描述整个断路器装配主线的工作行为。图2中S0～S13为断路器装配状态，如S0代表为空，S1代表承座装配完成，S12代表所有装配完成。由图1可知，系统8个生产模块共13个基本操作，所以Sa0～Sa12代表断路器装配所需的基本操作已完成状态，如Sa0代表承座上料，Sa12代表合盖。TR1～TR13代表断路器装配运动的过程。K1～K13代表零部件装配次数。

手柄扭簧、磁系统等零部件完成装配之前需完成其各个零部件的配合装配，通过搭建零部件装配Petri网JAPN＝(J,TP,F,K,M0)来描述部件的配合过程，简化后的局部结构图如图3所示。图3中J1、J2和J3代表了零件组合部件中的各零件上料完成，J0表示第一个零件的载具已就位。TP1，TP3等表示带着前面零件的载具组合变迁到下一个零件装配工位动作。TP2，TP4等代表零件的变迁动作，由上料单元变迁到带着前面零件的承座组合。而TPi代表着部件中零件的相配合动作。Sai表示最后组合完成的部件组合。

零件上料具有单独的装配线路，还需搭建局部零件装配Petri网LAPN＝(P,TH,F,W,M0)来描述单个零件模型的上料，具体如图4所示。图4中，P1～Pi代表零件设备模型状态，Th1～Th3代表零件的进给变迁，Thi～Th(i+2)代表设备模型在零件上料完毕后的重置过程。

最后，将逻辑模型引入unity3d场景。

(2)采用RC90六轴工业机器人作为断路器装配系统的物理机器人，建立各关节运动可控的机械臂的三维虚拟现实模型。利用SolidWorks三维制图软件绘制机械臂的各个零部件，装配出完整的机械臂三维模型。

机械臂的动态仿真，能够清晰的设计机器人的工作任务和工作空间。机器人运动需要对其进行轨迹规划，为了求得在关节空间内的轨迹，首先采用运动学反解，将路径点转化为关节矢量角度值，对每个关节拟合一个光滑时间函数，使之从起始点开始，依次通过所有路径点，最后到达目标点。各关节的时间函数之间是相互独立的，即各关节的运动是单独规划的，但总运动时间相同。以断路器装配生产线中机器人为例，该机器人的关节和连杆参数如表1所示。其中α_i为第i连杆的扭转角，θ_i为i与i+1连杆间的夹角，d_i为i与i+1两连杆间的距离，a_i为连杆长度

表1

采用点到点运动的轨迹规划，设起始点为0，运动到1点完成指定任务后，再将1点视为起始点，运动到2点，继续完成下一步任务，并以此类推。运用三次多项式法进行点到点的轨迹规划。设某一关节在运动初始时刻t_js和终止时刻t_je的角度分别为θ_js和θ_je，两时刻的速度设为0，要实现关节的连续、平稳运动，轨迹函数为：

θ(t)＝c₀+c₁t+c₂t²+c₃t³ (1)

应满足已知约束条件：θ(t_js)＝θ_js，θ(t_je)＝θ_je，

将已知条件代入(1)(2)和(3)式中，可得到各个系数为：

在轨迹规划过程中，需要在已知末端执行器到达点位姿的情况下求解对应关节角度值，即求解逆运动学问题。设已知末端执行器的位姿为

式中矢量P表示机械臂末端夹具中心原点，a、o、n为描述夹具方向的三个分量，接近矢量a处于夹手进入物体的方向上，方向矢量o处于规定的夹手方向上，与连接板平行。法线矢量n与矢量o和a一起构成一个右手矢量集合，且满足交乘规则：n＝o×a。求解逆运动学问题本质即求解下列方程：

其中

为第i关节的转换矩阵，描述第(i+1)坐标系相对第i坐标系的位置和方位。运动学逆解需要考虑机器人工作空间的约束，在机械臂装配工作过程中，预先在笛卡尔空间内对轨迹途经的关键点进行选定，将较复杂的运动路径分解成在关键点间的分段运动，进而采用代数法求逆解。

在进行目标点设置以后，求解以式(4)为目标位姿的逆运动学问题，其解析表达式为：

式中，

k₂＝a₃c₃-d₄s₃，

k₄＝-(a₃+a₂c₃)p_z+(c₁p_x+s₁p_y)(a₂s₃-d₄)，k₅＝(-d₄+a₂s₃)p_z+(c₁p_x+s₁p_y)(a₂c₃+a₃)，k₆＝-a_xs₁+a_yc₁，k₇＝-a_xc₁c₂₃-a_ys₁c₂₃+a_zs₂₃，c_ij＝cos(θ_i+θ_j)，s_ij＝sin(θ_i+θ_j)，

式中的代号s_i是sinθ_i的缩写，c_i是cosθ_i的缩写。

最后，根据得到的各关节变量值，在MATLAB中建立机械臂的三维虚拟现实模型。运用MATLAB来进行计算仿真，首先根据模型分析机器人模型结构、机械臂结构参数等数据，在MATLAB中建立机器人模型。为了便于分析和计算，对机器人结构进行简化如图5所示。

仿真运行中，各关节平滑运动到下一目标点。由末端关节的位姿变化也可以看出，物理机器人关节的运动可以实现不同方位的姿态，即说明了其参数的合理性。将结果代入unity3d虚拟平台中，可以实现虚拟机器人与物理机器人的交互展示。同时，对虚拟机器人的数据进行计算，预测出物理机器人的健康状态，并将结果反馈给物理机器人，实现对真实运动的优化。

由此可见，通过对整个装配单元过程的跟踪，可以全面的了解整个运行情况，尽可能掌握物理机器人的状态、行为。在物理机器人孪生体创建过程中，工艺过程数据和装配过程数据会实时地反映到数字孪生机器人中，可以动态实时地监控物理机器人装配过程，进行故障监测与维护，并将数据存储下来，通过历史数据计算故障频发点。而数字孪生机器人的生产数据可视化，可对生产效率进行有效评估。

实施本发明实施例，具有如下有益效果：

在本发明实施例中，由于以物理机器人的实体基础数据来构建虚拟机器人，并以物理机器人的机械臂运动轨迹来构建虚拟机器人的三维虚拟现实模型，通过虚拟机器人的机械臂三维虚拟现实模型在unity3d场景中虚拟仿真运动，实现现实与虚拟同步交互式展示，确保自动化装配生产线各阶段的高效协同。

值得注意的是，上述系统实施例中，所包括的各个系统单元只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，所述的存储介质，如ROM/RAM、磁盘、光盘等。

以上所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。

Claims (5)

1.一种断路器柔性化装配过程的数字孪生机器人，其特征在于，包括：

仿真单元，用于收集物理机器人的相关基础数据及断路器装配生产线的相关信息，并根据所收集到的物理机器人的相关基础数据，模拟出与所述物理机器人相对应的虚拟机器人，以及根据所收集到的断路器装配生产线的相关信息，模拟出与所述断路器装配生产线相对应的虚拟物理模型及所述断路器装配生产线中各生产工序所对应的各机械装配设备的运动姿态；

第一模型构建单元，用于根据所述断路器装配生产线的虚拟物理模型及所述断路器装配生产线中各生产工序所对应的各机械装配设备的运动姿态，构建出所述断路器装配生产线中各机械装配设备的逻辑模型；

第二模型构建单元，用于获取所述物理机器人在所述断路器装配生产线上运行过程中的运动轨迹，并根据所获取到的物理机器人的运动轨迹及其相关基础数据，构建出所述虚拟机器人中各关节运动可控的机械臂的三维虚拟现实模型；

同步映射单元，用于将所述虚拟机器人的机械臂三维虚拟现实模型引入unity3d场景中对所述断路器装配生产线中各机械装配设备的逻辑模型进行运动仿真，实现与所述物理机器人虚拟同步运动。

2.如权利要求1所述的数字孪生机器人，其特征在于，还包括：

判断及报警单元，用于检测到与所述物理机器人不同步运动时，生产报警信息并反馈给所述物理机器人。

3.如权利要求1所述的数字孪生机器人，其特征在于，所述仿真单元包括：

第一收集及模拟模块，用于收集所述物理机器人的相关基础数据，并根据所收集到的物理机器人的相关基础数据，模拟出与所述物理机器人相对应的虚拟机器人；其中，所述物理机器人的相关基础数据包括所述物理机器人在所述断路器装配生产线上运行时的空间数据和环境属性数据；所述空间数据包括位置、形状、尺寸和比例，并导入软件SolidWorks中进行模拟；所述环境属性数据包括角度，并通过材质设定或图片形式在软件SolidWorks中进行模拟；

第二收集及模拟模块，用于收集所述断路器装配生产线的相关信息，将所述收集到的断路器装配生产线的相关信息导入软件SolidWorks及3dmax中，构建所述断路器装配生产线的物理模型，并在3dmax中对所述断路器装配生产线中各生产工序所对应的各机械装配设备的运动状态进行分析，得到各机械装配设备各个时刻上的运动姿态，且进一步求解出各机械装配设备各个时刻上运动状态的关系、运动位置坐标值和运动距离之后作为各机械装配设备的运动姿态；其中，所述断路器装配生产线的相关信息包括每道生产工序及其分别对应的机械装配设备形状和所对应各机械装配设备在各个时刻上运动位置坐标值和运动轨迹。

4.如权利要求1所述的数字孪生机器人，其特征在于，所述第一模型构建单元包括：

时间节拍设置模块，用于确定时间节拍约束，将所述断路器装配生产线的生产工序划分成等时间段的多个等数量生产的生产工序来分别作为时间节拍；

逻辑模型设置模块，用于对所述断路器装配生产线的物理模型及其对应各机械设备在各个时刻上的运动状态信息进行区分，确定所述断路器装配生产线中各机械装配设备的行为相互关系，并进一步根据所述时间节拍以及所述断路器装配生产线中各机械装配设备的行为相互关系，基于Petri网络设计出所述断路器装配生产线中各机械装配设备的逻辑模型；其中，所述逻辑模型为分级设置的Petri网络模型。

5.如权利要求1所述的数字孪生机器人，其特征在于，所述第二模型构建单元包括：

运动轨迹获取模块，用于获取所述物理机器人在所述断路器装配生产线上运行过程中的运动轨迹；

机械臂仿真模块，用于将所述获取到的物理机器人的运动轨迹分解成多个分段工作轨迹，并根据各分段工作轨迹的首末点位姿，利用机器人运动学原理逆解出所述物理机器人的机械臂对应各关节的角度值，在MATLAB中构建出所述虚拟机器人中各关节运动可控的机械臂的三维虚拟现实模型。

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