CN110181519B - 基于数字孪生机器人的地铁台站门故障检测方法及系统 - Google Patents
基于数字孪生机器人的地铁台站门故障检测方法及系统 Download PDFInfo
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Abstract
本发明实施例公开了一种基于数字孪生机器人的地铁台站门故障检测方法及系统，所述方法包括：创建地铁台站门的3D场景世界，搭建机器人的地铁台站门故障检测环境；构建模拟机器人的巡检流程，模拟地铁台站门上的故障点；记录模拟机器人的巡检参数和巡检故障点时的参数，创建到地铁台站门的3D场景世界；真实机器人在真实地铁台站门内按照模拟机器人的巡检流程和巡检轨迹进行巡检；反馈真实机器人的巡检结果，并根据模拟机器人在3D场景世界中的巡检参数预判真实地铁台站门的故障。本发明用虚拟方法的去观察机器人巡检情况，不需要实时监测机器人，真实机器人监测结果进行大数据处理配合数字孪生提前预测物体出现的故障问题，减少人力物力成本。
Description
技术领域
本发明涉及自动控制技术领域，尤其是一种基于数字孪生机器人的地铁台站门故障检测方法及系统。
背景技术
目前应用到地铁站台门机器人检查的比较少，由于地铁站台门结构比较复杂，而且比较危险，不便于人工检测其故障问题，现在虽然一些地域也开始使用了机器人检查地铁站台门的故障问题，但是现有技术的机器人只是回传一些现场照片或者测量一些参数数据，然后由工作人员现场予以分析判断，这种方式不能使工作人员实时观察地铁台站门的实时情况，也不能比较精确的判断地铁台站门的工作参数和故障问题，机器人只能单纯的检查和反馈结果，没有提前预估的功能。
因此，现有技术需要改进。
发明内容
本发明实施例所要解决的一个技术问题是：提供一种基于数字孪生机器人的地铁台站门故障检测方法及系统，以解决现有技术存在的问题。
基于本发明实施例的一个方面，公开了一种基于数字孪生机器人的地铁台站门故障检测方法，包括：
创建地铁台站门的3D场景世界，搭建机器人的地铁台站门故障检测环境；
在3D场景世界中构建模拟机器人的巡检流程，模拟地铁台站门上的故障点；
记录模拟机器人的巡检参数和巡检模拟地铁台站门上故障点时的参数；
将模拟机器人巡检流程及模拟地铁台站门的故障点创建到地铁台站门的3D场景世界；
真实机器人在真实地铁台站门内按照模拟机器人的巡检流程和巡检轨迹进行巡检；
反馈真实机器人的巡检结果，并根据模拟机器人在3D场景世界中的巡检参数预判真实地铁台站门的故障。
在基于本发明上述基于数字孪生机器人的地铁台站门故障检测方法的另一个实施例中，所述创建地铁台站门的3D场景世界，搭建机器人的地铁台站门故障检测环境包括：
利用3D引擎创建虚拟场景，将带有数字孪生体的数据信息模型导入到虚拟场景中，仿造实际的环境进行摆放，构建地铁台站门的3D场景世界；
在地铁台站门的3D场景世界中创建模拟机器人，并创建模拟机器人的位移、旋转信息；
地铁台站门的3D场景世界中创建在添加模拟机器人的扫描、声波特效，搭建模拟机器人的地铁台站门故障检测环境。
在基于本发明上述基于数字孪生机器人的地铁台站门故障检测方法的另一个实施例中，所述在3D场景世界中构建模拟机器人的巡检流程，模拟地铁台站门上的故障点包括：
在3D场景世界中设计模拟机器人的巡检轨迹，并将巡检轨迹录入到模拟机器人芯片中；
模拟机器人使用声波、扫描特效按照预设的巡检轨迹观测模拟地铁台站门信息，并将观测信息输出、存储；
设置模拟地铁台站门的故障点，并由模拟机器人检测模拟地铁台站门的故障点的参数；
模拟机器人多次按照设定的巡检轨迹和巡检流程巡检模拟地铁台站门，并记录每次巡检的参数信息和故障点的参数；
将模拟机器人的巡检参数信息和故障点参数存储到服务器。
在基于本发明上述基于数字孪生机器人的地铁台站门故障检测方法的另一个实施例中，所述真实机器人在真实地铁台站门内按照模拟机器人的巡检流程和巡检轨迹进行巡检包括：
将模拟机器人的巡检轨迹和巡检流程输入到真实机器人的控制芯片中，使真实机器人的巡检轨迹与巡检流程与模拟机器人的一致；
控制芯片控制真实机器人执行巡检轨迹和巡检流程的程序，并通过扫描、声波方式判断真实地铁台站门的巡检场景；
服务器判断真实机器人巡检场景是否与模拟机器人巡检场景是否一致；
如果一致，则判断真实地铁台站门与模拟地铁台站门一致；
如果不一致，则判断真实地铁台站门与模拟地铁台站门不一致，需重新创建地铁台站门的3D场景世界。
在基于本发明上述基于数字孪生机器人的地铁台站门故障检测方法的另一个实施例中，所述反馈真实机器人的巡检结果，并根据模拟机器人在3D场景世界中的巡检参数预判真实地铁台站门的故障包括：
真实机器人在真实地铁台站门内进行巡检，并实时向服务器回传检测参数；
服务器比对存储的模拟机器人在3D场景世界中对模拟地铁台站门巡检的检测参数情况；
模拟计算实际地铁台站门的故障点情况。
在基于本发明上述基于数字孪生机器人的地铁台站门故障检测方法的另一个实施例中，所述模拟地铁台站门的应用场景与实际地铁台站门的应用场景一致。
在基于本发明上述基于数字孪生机器人的地铁台站门故障检测方法的另一个实施例中，所述模拟机器人的巡检参数通过拟特效表达，使人眼真实感受模拟机器人在模拟地铁台站门内的巡检场景。
基于本发明实施例的另一个方面，公开了一种基于数字孪生机器人的地铁台站门故障检测系统，包括：真实机器人、真实地铁台站门、服务器、地铁台站门3D场景世界、模拟机器人；
所述地铁台站门3D场景世界包括模拟地铁台站门；
所述地铁台站门3D场景世界根据所述真实地铁台站门构建，所述地铁台站门3D场景世界为真实地铁台站门的3D数字模型；
所述模拟机器人根据所述真实机器人构建，所述模拟机器人为所述真实机器人的3D数字模型；
所述模拟机器人通过模拟扫描、声波方式检测所述地铁台站门3D场景世界内的模拟地铁台站门参数；
所述真实机器人通过扫描、声波的方式检测所述真实地铁台站门的参数；
所述服务器为所述地铁台站门3D场景世界、模拟机器人提供数据服务，用于生成模拟机器人的巡检流程及行动轨迹，记录模拟机器人巡检模拟地铁台站门的参数；
所述服务器向所述真实机器人发送已生成的模拟机器人的巡检流程及行动轨迹，并控制真实机器人按照模拟机器人的巡检流程及行动轨迹工作，所述服务器接收所述真实机器人巡检真实地铁台站门的参数；
所述服务器通过比较真实机器人巡检真实地铁台站门的参数与模拟机器人巡检模拟地铁台站门的参数，计算真实地铁台站门的故障点；
所述服务器构建地铁台站门的3D场景世界，并构建模拟机器人。
在基于本发明上述基于数字孪生机器人的地铁台站门故障检测系统的另一个实施例中，所述服务器根据存储的模拟机器人巡检模拟地铁台站门的参数，和接收到的真实机器人巡检真实地铁台站门的参数，通过拟特效表达，展示真实机器人在真实地铁台站门内的巡检场景。
与现有技术相比，本发明具有以下优点：
本发明提出了一种基于数字孪生机器人的地铁台站门故障检测方法及系统，通过地铁台站门的3D场景世界模拟实际地铁台站门，通过模拟机器人模拟真实机器人，通过预先存储模拟机器人在地铁台站门的3D场景世界中的行动轨迹、巡检流程以及各种检测参数，预设故障点等，在通过真实机器人按照预定的轨迹、流程去检测真实地铁台站门，用虚拟世界直观方便的去观察机器人巡检情况，不需要工作人员去实时监测机器人，真实机器人监测结果会进行大数据处理配合数字孪生可以提前预测物体出现的故障问题，来减少人力物力成本，更高效合理的利用机器人巡检使资源利用最大化，通过虚拟场景使检测人员不需要到现场就可以直观的看到机器人检查情况，虚拟场景也可以模拟故障的发生能更快捷高效的处理问题。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
构成说明书的一部分的附图描述了本发明的实施例，并且连同描述一起用于解释本发明的原理。
参照附图，根据下面的详细描述，可以更加清楚地理解本发明，其中：
图1为本发明的基于数字孪生机器人的地铁台站门故障检测系统的一个实施例的结构示意图；
图2为本发明的基于数字孪生机器人的地铁台站门故障检测方法的一个实施例的流程图。
图中：1真实机器人、2真实地铁台站门、3服务器、4地铁台站门3D场景世界、5模拟机器人。
具体实施方式
现在将参照附图来详细描述本发明的各种示例性实施例。应注意到：除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本发明的范围。
对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为说明书的一部分。
图1为本发明的基于数字孪生机器人的地铁台站门故障检测系统的一个实施例的结构示意图，如图1所示，所述基于数字孪生机器人的地铁台站门故障检测系统包括：
真实机器人1、真实地铁台站门2、服务器3、地铁台站门3D场景世界4、模拟机器人5；
所述地铁台站门3D场景世界4包括模拟地铁台站门；
所述地铁台站门3D场景世界4根据所述真实地铁台站门2构建，所述地铁台站门3D场景世界4为真实地铁台站门2的3D数字模型；
所述模拟机器人5根据所述真实机器人1构建，所述模拟机器人5为所述真实机器人1的3D数字模型；
所述模拟机器人5通过模拟扫描、声波方式检测所述地铁台站门3D场景世界4内的模拟地铁台站门参数；
所述真实机器人1通过扫描、声波的方式检测所述真实地铁台站门2的参数；
所述服务器3为所述地铁台站门3D场景世界4、模拟机器人5提供数据服务，用于生成模拟机器人5的巡检流程及行动轨迹，记录模拟机器人5巡检模拟地铁台站门的参数；
所述服务器3向所述真实机器人1发送已生成的模拟机器人5的巡检流程及行动轨迹，并控制真实机器人1按照模拟机器人5的巡检流程及行动轨迹工作，所述服务器3接收所述真实机器人1巡检真实地铁台站门2的参数；
所述服务器3通过比较真实机器人1巡检真实地铁台站门2的参数与模拟机器人5巡检模拟地铁台站门的参数，计算真实地铁台站门2的故障点；
所述服务器3构建地铁台站门的3D场景世界，并构建模拟机器人5。
图2为本发明的基于数字孪生机器人的地铁台站门故障检测方法的一个实施例的流程图，如图2所示，所述基于数字孪生机器人的地铁台站门故障检测方法包括：
10，创建地铁台站门的3D场景世界，搭建模拟机器人5的地铁台站门故障检测环境；
20，在3D场景世界中构建模拟机器人5的巡检流程，模拟地铁台站门上的故障点；
30，记录模拟机器人5的巡检参数和巡检模拟地铁台站门上故障点时的参数；
40，将模拟机器人5巡检流程及模拟地铁台站门的故障点创建到地铁台站门的3D场景世界；
50，真实机器人1在真实地铁台站门2内按照模拟机器人5的巡检流程和巡检轨迹进行巡检；
60，反馈真实机器人1的巡检结果，并根据模拟机器人5在3D场景世界中的巡检参数预判真实地铁台站门2的故障。
所述创建地铁台站门的3D场景世界，搭建机器人的地铁台站门故障检测环境包括：
利用3D引擎创建虚拟场景，将带有数字孪生体的数据信息模型导入到虚拟场景中，仿造实际的环境进行摆放，构建地铁台站门的3D场景世界；
在地铁台站门的3D场景世界中创建模拟机器人5，并创建模拟机器人5的位移、旋转信息；
地铁台站门的3D场景世界中创建在添加模拟机器人5的扫描、声波特效，搭建模拟机器人5的地铁台站门故障检测环境。
所述在3D场景世界中构建模拟机器人5的巡检流程，模拟地铁台站门上的故障点包括：
在3D场景世界中设计模拟机器人5的巡检轨迹，并将巡检轨迹录入到模拟机器人5芯片中；
模拟机器人5使用声波、扫描特效按照预设的巡检轨迹观测模拟地铁台站门信息，并将观测信息输出、存储；
设置模拟地铁台站门的故障点，并由模拟机器人5检测模拟地铁台站门的故障点的参数；
模拟机器人5多次按照设定的巡检轨迹和巡检流程巡检模拟地铁台站门，并记录每次巡检的参数信息和故障点的参数；
将模拟机器人5的巡检参数信息和故障点参数存储到服务器3。
所述真实机器人1在真实地铁台站门2内按照模拟机器人5的巡检流程和巡检轨迹进行巡检包括：
将模拟机器人5的巡检轨迹和巡检流程输入到真实机器人1的控制芯片中，使真实机器人1的巡检轨迹与巡检流程与模拟机器人5的一致；
控制芯片控制真实机器人1执行巡检轨迹和巡检流程的程序，并通过扫描、声波方式判断真实地铁台站门2的巡检场景；
服务器3判断真实机器人1巡检场景是否与模拟机器人5巡检场景是否一致；
如果一致，则判断真实地铁台站门2与模拟地铁台站门一致；
如果不一致，则判断真实地铁台站门2与模拟地铁台站门不一致，需重新创建地铁台站门的3D场景世界。
所述反馈真实机器人1的巡检结果，并根据模拟机器人5在3D场景世界中的巡检参数预判真实地铁台站门2的故障包括：
真实机器人1在真实地铁台站门2内进行巡检，并实时向服务器3回传检测参数；
服务器3比对存储的模拟机器人5在3D场景世界中对模拟地铁台站门巡检的检测参数情况；
模拟计算实际地铁台站门的故障点情况。
所述模拟地铁台站门的应用场景与实际地铁台站门的应用场景一致。
所述模拟机器人5的巡检参数通过拟特效表达，使人眼真实感受模拟机器人5在模拟地铁台站门内的巡检场景。
本说明书中各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似的部分相互参见即可。对于系统实施例而言，由于其与方法实施例基本对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
本发明的描述是为了示例和描述起见而给出的，而并不是无遗漏的或者将本发明限于所公开的形式。很多修改和变化对于本领域的普通技术人员而言是显然的。选择和描述实施例是为了更好说明本发明的原理和实际应用，并且使本领域的普通技术人员能够理解本发明从而设计适于特定用途的带有各种修改的各种实施例。
Claims (8)
1.一种基于数字孪生机器人的地铁台站门故障检测方法，其特征在于，包括：
创建地铁台站门的3D场景世界，搭建机器人的地铁台站门故障检测环境；
在3D场景世界中构建模拟机器人的巡检流程，模拟地铁台站门上的故障点；
记录模拟机器人的巡检参数和巡检模拟地铁台站门上故障点时的参数；
将模拟机器人巡检流程及模拟地铁台站门的故障点创建到地铁台站门的3D场景世界；
真实机器人在真实地铁台站门内按照模拟机器人的巡检流程和巡检轨迹进行巡检；
反馈真实机器人的巡检结果，并根据模拟机器人在3D场景世界中的巡检参数预判真实地铁台站门的故障；
所述在3D场景世界中构建模拟机器人的巡检流程，模拟地铁台站门上的故障点包括：
在3D场景世界中设计模拟机器人的巡检轨迹，并将巡检轨迹录入到模拟机器人芯片中；
模拟机器人使用声波、扫描特效按照预设的巡检轨迹观测模拟地铁台站门信息，并将观测信息输出、存储；
设置模拟地铁台站门的故障点，并由模拟机器人检测模拟地铁台站门的故障点的参数；
模拟机器人多次按照设定的巡检轨迹和巡检流程巡检模拟地铁台站门，并记录每次巡检的参数信息和故障点的参数；
将模拟机器人的巡检参数信息和故障点参数存储到服务器。
2.根据权利要求1所述的基于数字孪生机器人的地铁台站门故障检测方法，其特征在于，所述创建地铁台站门的3D场景世界，搭建机器人的地铁台站门故障检测环境包括：
利用3D引擎创建虚拟场景，将带有数字孪生体的数据信息模型导入到虚拟场景中，仿造实际的环境进行摆放，构建地铁台站门的3D场景世界；
在地铁台站门的3D场景世界中创建模拟机器人，并创建模拟机器人的位移、旋转信息；
地铁台站门的3D场景世界中创建在添加模拟机器人的扫描、声波特效，搭建模拟机器人的地铁台站门故障检测环境。
3.根据权利要求1所述的基于数字孪生机器人的地铁台站门故障检测方法，其特征在于，所述真实机器人在真实地铁台站门内按照模拟机器人的巡检流程和巡检轨迹进行巡检包括：
将模拟机器人的巡检轨迹和巡检流程输入到真实机器人的控制芯片中，使真实机器人的巡检轨迹与巡检流程与模拟机器人的一致；
控制芯片控制真实机器人执行巡检轨迹和巡检流程的程序，并通过扫描、声波方式判断真实地铁台站门的巡检场景；
服务器判断真实机器人巡检场景是否与模拟机器人巡检场景是否一致；
如果一致，则判断真实地铁台站门与模拟地铁台站门一致；
如果不一致，则判断真实地铁台站门与模拟地铁台站门不一致，需重新创建地铁台站门的3D场景世界。
4.根据权利要求1所述的基于数字孪生机器人的地铁台站门故障检测方法，其特征在于，所述反馈真实机器人的巡检结果，并根据模拟机器人在3D场景世界中的巡检参数预判真实地铁台站门的故障包括：
真实机器人在真实地铁台站门内进行巡检，并实时向服务器回传检测参数；
服务器比对存储的模拟机器人在3D场景世界中对模拟地铁台站门巡检的检测参数情况；
模拟计算实际地铁台站门的故障点情况。
5.根据权利要求1所 述的基于数字孪生机器人的地铁台站门故障检测方法，其特征在于，所述模拟地铁台站门的应用场景与实际地铁台站门的应用场景一致。
6.根据权利要求1所 述的基于数字孪生机器人的地铁台站门故障检测方法，其特征在于，所述模拟机器人的巡检参数通过拟特效表达，使人眼真实感受模拟机器人在模拟地铁台站门内的巡检场景。
7.一种基于数字孪生机器人的地铁台站门故障检测系统，其特征在于，包括：真实机器人、真实地铁台站门、服务器、地铁台站门3D场景世界、模拟机器人；
所述地铁台站门3D场景世界包括模拟地铁台站门；
所述地铁台站门3D场景世界根据所述真实地铁台站门构建，所述地铁台站门3D场景世界为真实地铁台站门的3D数字模型；
所述模拟机器人根据所述真实机器人构建，所述模拟机器人为所述真实机器人的3D数字模型；
所述模拟机器人通过模拟扫描、声波方式检测所述地铁台站门3D场景世界内的模拟地铁台站门参数；
所述真实机器人通过扫描、声波的方式检测所述真实地铁台站门的参数；
所述服务器为所述地铁台站门3D场景世界、模拟机器人提供数据服务，用于生成模拟机器人的巡检流程及行动轨迹，记录模拟机器人巡检模拟地铁台站门的参数；
所述服务器向所述真实机器人发送已生成的模拟机器人的巡检流程及行动轨迹，并控制真实机器人按照模拟机器人的巡检流程及行动轨迹工作，所述服务器接收所述真实机器人巡检真实地铁台站门的参数；
所述服务器通过比较真实机器人巡检真实地铁台站门的参数与模拟机器人巡检模拟地铁台站门的参数，计算真实地铁台站门的故障点；
所述服务器构建地铁台站门的3D场景世界，并构建模拟机器人。
8.根据权利要求7所述的基于数字孪生机器人的地铁台站门故障检测系统，其特征在于，所述服务器根据存储的模拟机器人巡检模拟地铁台站门的参数，和接收到的真实机器人巡检真实地铁台站门的参数，通过拟特效表达，展示真实机器人在真实地铁台站门内的巡检场景。
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Families Citing this family (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110989605B (zh) * | 2019-12-13 | 2020-09-18 | 哈尔滨工业大学 | 一种三体智能系统架构及探测机器人 |
| CN111230887B (zh) * | 2020-03-10 | 2021-01-26 | 合肥学院 | 一种基于数字孪生技术的工业涂胶机器人运行状态监测方法 |
| CN111612112A (zh) * | 2020-05-26 | 2020-09-01 | 八维通科技有限公司 | 一种基于数字孪生地铁台站门的识别方法和系统 |
| CN111832758A (zh) * | 2020-06-16 | 2020-10-27 | 广东希睿数字科技有限公司 | 基于数字孪生的地铁站台门维保作业方法和装置以及设备 |
| CN112698632B (zh) * | 2020-12-25 | 2021-11-12 | 深圳华龙讯达信息技术股份有限公司 | 一种全自动化生产线数字孪生系统、方法及设备 |
| CN113050649B (zh) * | 2021-03-24 | 2023-11-17 | 西安科技大学 | 一种数字孪生驱动的巡检机器人远程控制系统及方法 |
| CN115237302A (zh) * | 2021-06-30 | 2022-10-25 | 达闼机器人股份有限公司 | 基于数字孪生的场景切换方法、装置、介质和电子设备 |
Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102082466A (zh) * | 2010-10-15 | 2011-06-01 | 重庆市电力公司超高压局 | 变电站设备智能巡检机器人系统 |
| CN202649815U (zh) * | 2012-03-26 | 2013-01-02 | 昆明能讯科技有限责任公司 | 一种基于机器人技术的变电站全景自动巡检系统 |
| CN103235562A (zh) * | 2013-03-07 | 2013-08-07 | 河海大学常州校区 | 变电站基于巡检机器人的综合参数检测系统及巡检方法 |
| CN204290501U (zh) * | 2015-01-09 | 2015-04-22 | 国家电网公司 | 基于机器人的变电站三维实景巡检系统 |
| CN108040081A (zh) * | 2017-11-02 | 2018-05-15 | 同济大学 | 一种地铁车站数字孪生监控运维系统 |
| CN108161904A (zh) * | 2018-01-09 | 2018-06-15 | 青岛理工大学 | 基于增强现实的机器人在线示教装置、系统、方法、设备 |
| CN108726070A (zh) * | 2018-06-11 | 2018-11-02 | 重庆大学 | 智能仓储系统及其数字孪生可视化感控系统 |
| CN109571476A (zh) * | 2018-12-14 | 2019-04-05 | 南京理工大学 | 工业机器人数字孪生实时作业控制、监控与精度补偿方法 |
| CN109719730A (zh) * | 2019-01-25 | 2019-05-07 | 温州大学 | 一种断路器柔性化装配过程的数字孪生机器人 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20170252812A1 (en) * | 2016-03-03 | 2017-09-07 | Desktop Metal, Inc. | Spread forming deposition |
-
2019
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Patent Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102082466A (zh) * | 2010-10-15 | 2011-06-01 | 重庆市电力公司超高压局 | 变电站设备智能巡检机器人系统 |
| CN202649815U (zh) * | 2012-03-26 | 2013-01-02 | 昆明能讯科技有限责任公司 | 一种基于机器人技术的变电站全景自动巡检系统 |
| CN103235562A (zh) * | 2013-03-07 | 2013-08-07 | 河海大学常州校区 | 变电站基于巡检机器人的综合参数检测系统及巡检方法 |
| CN204290501U (zh) * | 2015-01-09 | 2015-04-22 | 国家电网公司 | 基于机器人的变电站三维实景巡检系统 |
| CN108040081A (zh) * | 2017-11-02 | 2018-05-15 | 同济大学 | 一种地铁车站数字孪生监控运维系统 |
| CN108161904A (zh) * | 2018-01-09 | 2018-06-15 | 青岛理工大学 | 基于增强现实的机器人在线示教装置、系统、方法、设备 |
| CN108726070A (zh) * | 2018-06-11 | 2018-11-02 | 重庆大学 | 智能仓储系统及其数字孪生可视化感控系统 |
| CN109571476A (zh) * | 2018-12-14 | 2019-04-05 | 南京理工大学 | 工业机器人数字孪生实时作业控制、监控与精度补偿方法 |
| CN109719730A (zh) * | 2019-01-25 | 2019-05-07 | 温州大学 | 一种断路器柔性化装配过程的数字孪生机器人 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN110181519A (zh) | 2019-08-30 |
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Legal Events
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| PB01 | Publication | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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