CN111964575A - 一种面向移动机器人铣削加工的数字孪生建模方法 - Google Patents

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CN111964575A CN202010642150.8A CN202010642150A CN111964575A CN 111964575 A CN111964575 A CN 111964575A CN 202010642150 A CN202010642150 A CN 202010642150A CN 111964575 A CN111964575 A CN 111964575A
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Abstract

本发明涉及一种面向移动机器人铣削加工的数字孪生建模方法，包括如下步骤：(1)对移动机器人铣削加工系统进行单元划分；(2)面向数字孪生建模的移动机器人加工过程多层次划分；(3)基于多层次划分的关键特征提取；(4)基于物理实体的测量数据获取；(5)数据的降噪与归一化处理；(6)多层次的逆向建模方法；(7)数字孪生模型动态重构与匹配。本发明提高了数字孪生体模型构建的准确性，实时更新，保证了虚拟环境与物理环境的有效融合，为后续的孪生数据驱动的移动机器人加工过程预测、调控、优化等过程奠定基础。

Description

一种面向移动机器人铣削加工的数字孪生建模方法
技术领域
本发明涉及一种面向移动机器人铣削加工的数字孪生建模方法，属于移动机器人应用与数字孪生技术领域。
背景技术
移动机器人铣削加工是解决大型复杂构件高效高精制造难题的有效途径。大型复杂构件，如航天器舱体、大型风电叶片、高铁车体结构件等，呈现出尺寸大、结构复杂、刚性弱、加工精度要求高等特点，此类构件制造已超出现有机床的加工能力。基于专利文献计量分析视角，工业机器人研发热点已逐步向移动机器人、多机器人系统过渡。航空制造网已将移动机器人精密加工列入了2019国外国防制造技术二十大动向。例如，德国弗劳恩霍夫协会研制的移动机器人用于飞机机翼铣边加工。现有研究表明，移动加工机器人具有重要的研究意义和广泛的应用前景。
随着模型轻量化、MBD、基于物理的建模等模型数字化表达技术逐渐成熟，大数据、物联网、云计算等新一代信息与通信技术的快速普及与应用，以及机器学习、深度学习等智能优化算法的不断涌现，使得数字孪生的形态和概念不断丰富。数字孪生已被许多国际著名企业，如西门子、达索、通用、NASA、波音等，应用在产品设计、制造和服务等方面，以保证产品的最终质量。特别是制造模式与数字孪生的结合，既能够解决具体制造闭环优化决策及产品研制模式的改变，又保证了数字孪生的落地应用。如郭飞燕等基于制造过程中的全数字量协调传递方式，通过“虚实融合、以虚控实”的手段，对数字孪生模型驱动的航空产品装配工艺优化-反馈-改进环机制进行了研究。数字孪生技术非常适合在大型复杂构件移动机器人铣削加工领域应用，一方面数字孪生根据感知数据进行建模、仿真、优化手段来分析系统的可制造性；另一方面通过统计、分析与处理对系统进行实时监测与控制，从系统层面实现了孪生数据驱动的系统优化和改进。将数字孪生技术与移动机器人加工技术有效结合，实现数字孪生“虚实融合、以虚控实”的首要前提是对移动机器人铣削加工进行数字孪生建模。
发明内容
本发明的技术解决问题是：克服现有技术的不足，提供一种面向移动机器人加工的数字孪生建模方法。
本发明的技术解决方案是：
一种面向移动机器人加工的数字孪生建模方法，步骤如下：
(1)对移动机器人铣削加工系统进行单元划分；
将移动机器人铣削加工系统进行单元划分，具体划分为：激光跟踪仪测量单元、移动机器人单元、铣削执行器单元、视觉测量单元、大型复杂构件单元；
(2)基于步骤(1)划分的单元，对移动机器人铣削加工系统进行多层次关系划分；
(3)基于步骤(2)划分的多层次关系，确定要提取关键特征；
(4)对步骤(3)确定要提取的关键特征进行物理实体测量；
(5)对步骤(4)实体测量得到的数据进行降噪与归一化处理；
(6)根据步骤(5)处理后的数据，进行关键特征的逆向建模；
(7)进行数字孪生体模型动态重构，完成面向移动机器人加工的数字孪生建模。
进一步的，所述激光跟踪仪测量单元用于构建不同坐标系，采用激光跟踪仪实现；
视觉测量单元用于测量铣削平面及靶标点；
铣削执行器单元用于铣削加工的执行，视觉测量单元安装铣削执行器单元上面；
移动机器人单元：包括全向移动平台以及该移动平台上安装的机器人，铣削执行器单元安装在所述移动机器人上，移动机器人对铣削执行器单元的空间位姿进行调整；
大型复杂构件单元：是指舱体类构件，舱体外围安装支架，支架上表面即为待铣削加工区域。
进一步的，对移动机器人铣削加工系统进行多层次关系划分，是指将单元之间存在的关系划分为几何匹配层、位姿对齐层及变形补偿层；
几何匹配层：几何匹配层用于将各单元实际精度信息赋予虚拟模型，使得虚拟模型与物理实体在几何层面一一映射；实际精度信息包括公差类型、公差值、精度等级以及表面粗糙度；
位姿对齐层：实际各个单元自身及单元间存在相对位置关系，且随着移动机器人铣削加工，相对位置关系实时变化，位姿对齐层是基于各单元所建立的坐标系，将单元自身及单元间存在的相对位置关系用位姿进行描述，使得虚拟模型与物理实体在位姿层面一一映射；
变形补偿层：各单元在加工过程中由于重力及产生的切削力发生变形，变形补偿层是将物理变形量赋予虚拟模型，使得虚拟模型与物理实体在变形补偿层一一映射。
进一步的，所述步骤(3)确定要提取关键特征，具体为：
在几何匹配层，针对待铣削加工区域，通过视觉测量单元对大型复杂构件单元的支架上表面进行测量，获取数据拟合的平面作为关键特征；
在位姿约束层，针对各单元相互位置关系，在各单元坐标系下选定≥3个数量的关键测量点，获取数据拟合的位姿作为关键特征；
各单元坐标系包括激光跟踪仪单元设计坐标系、视觉测量单元设计坐标系、铣削执行器单元设计坐标系、移动机器人单元基设计坐标系，大型复杂构件单元设计坐标系；
在变形补偿层，移动机器人铣削支架上表面，将变形量转换到对关键测量点补偿，获取数据拟合的位姿作为关键特征；同时将通过铣削执行器单元与大型复杂构件单元之间的接触力计算获取的移动机器人单元位姿作为关键特征。
进一步的，所述步骤(4)对确定要提取的关键特征进行物理实体测量，具体为：
在几何匹配层，通过视觉测量单元对大型复杂构件单元支架上表面进行测量，获得表面实测数据，表面实测数据为离散点云数据；
在位姿约束层，通过激光跟踪仪单元测量各个单元坐标系下选定的≥3个的关键测量点，获取关键测量点的实测数据；
在变形补偿层，通过力学计算或有限元方法计算关键测量点偏移权重，通过激光跟踪仪单元测量上述关键测量点，获取实测数据；通过六维测力传感器测量移动机器人单元上安装的铣削执行器单元的受力，获取接触力实测数据。
进一步的，所述步骤(6)进行关键特征的逆向建模，包括几何匹配层关键特征逆向建模、位姿约束层关键特征逆向建模、变形补偿层关键特征逆向建模；
进行几何匹配层关键特征逆向建模，具体为：基于归一化处理后的数据，采用误差曲线描述支架上表面的形貌，支架上表面z＝0的误差表现为z方向上的波动，该波动描述为误差曲线沿y方向的延伸，采用最小二乘法对误差曲线离散数据进行多项式拟合，从而重构接近实际零件表面形状的连续曲线函数，实现支架上表面的逆向建模，即几何匹配层关键特征逆向建模。
进一步的，进行位姿约束层关键特征逆向建模，具体为：基于各单元的坐标系，通过激光跟踪仪单元测量关键测量点，获取激光跟踪仪坐标系下的实测数据，结合关键测量点所在不同坐标系下的理论数据，求解出各单元在激光跟踪仪坐标系下的位姿，进而确定各单元之间的相互位置，实现位姿的逆向建模。
进一步的，求解出各单元在激光跟踪仪坐标系下的位姿，具体包括如下步骤：
①给定关键测量点集坐标的理论数据和测量数据；
②采用三点法对点集进行粗配准，得到初始变换矩阵T0；
③建立目标函数，以初始变换矩阵T0为初值，采用LM算法进行迭代优化，获得变换矩阵Tk；LM算法是指Levenberg-Marquardt算法；
④基于LM算法得到的变换矩阵Tk对点集坐标的理论数据进行变换，得到新的坐标理论数据；
⑤采用奇异值分解法对测量数据和新的坐标理论数据进行配准得到精确配准的变换矩阵TSVD；
⑥计算关键测量点集坐标理论数据与测量数据间的转换矩阵Tc＝TSVD·Tk，Tc即为所求位姿。
进一步的，进行变形补偿层关键特征逆向建模，包括加权位姿逆向建模和接触力引起的位姿逆向建模；
进行加权位姿逆向建模，具体包括:
①通过有限元分析导入的被测量的舱体支架的三维模型，依据实际铣削环境进行相关参数设置，对舱体支架进行受力和变形分析，得到各关键测量点的偏移矢量；
②根据各关键测量点的偏移矢量计算其偏移后的位置与原位置间的距离，进而根据该距离对各关键测量点进行权重分配，得到其权重因子；
③将所述目标函数中引入权重因子，采用改进的目标函数进行位姿迭代求解，进而实现变形补偿引起的加权位姿逆向建模；
进行接触力引起的位姿逆向建模，具体包括:
①确定移动机器人单元上安装的铣削执行器单元受到的接触力与机器人位姿之间的映射关系为F＝K·X；其中，F为六维力传感器测量所得的6维广义力矢量；X为机器人位姿的6维广义变形矢量；K为6×6的笛卡尔刚度矩阵，且有：
K＝J-TKqJ-1
其中，J为机器人雅克比矩阵，Kq为关节刚度矩阵，
②进而得到机器人位姿的6维广义变形矢量X为：
X＝J-1KqJ-TF
通过X修正机器人位姿，进而实现接触力引起的位姿逆向建模。
进一步的，进行数字孪生体模型动态重构，具体为：
①结合各单元划分，导入各单元的虚拟模型；
②根据基于关键特征的逆向建模结果，对虚拟模型从几何匹配层、位姿约束层、变形补偿层进行信息修正，得到数字孪生体模型；
③随着移动机器人单元铣削加工过程的动态变化，数字孪生体模型不断更新，进而实现数字孪生体模型的动态重构。
本发明与现有技术相比的有益效果是：
(1)本发明提高了数字孪生体模型构建的准确性，实时更新，保证了虚拟环境与物理环境的有效融合，为后续的孪生数据驱动的移动机器人加工过程预测、调控、优化等过程奠定基础。
(2)本发明结合移动机器人铣削加工实际过程，基于现有的加工分析理论方法，以数字化的方式建立物理实体的多维、多时空尺度、多物理量的动态虚拟模型来仿真和刻画物理实体在真实环境中的属性、行为等，不仅为优化决策奠定基础，也保证了数字孪生技术的应用落地。
附图说明
图1为本发明方法流程图；
图2为本发明误差曲线示意图；
图3为本发明移动机器人加工系统示意图。
具体实施方式
本发明涉及一种面向移动机器人加工的数字孪生建模方法，包括如下步骤：(1)移动机器人铣削加工系统进行单元划分；(2)面向数字孪生建模的移动机器人加工过程多层次划分；(3)基于多层次划分的关键特征提取；(4)基于物理实体的测量数据获取；(5)数据的降噪与归一化处理；(6)多层次的逆向建模方法；(7)数字孪生模型动态重构与匹配。本发明提高了数字孪生体模型构建的准确性，实时更新，保证了虚拟环境与物理环境的有效融合，为后续的孪生数据驱动的移动机器人加工过程预测、调控、优化等过程奠定基础。
具体的，如图1所示，本发明提出一种面向移动机器人加工的数字孪生建模方法，步骤如下：
(1)对移动机器人铣削加工系统进行单元划分，如图3所示；
激光跟踪仪测量单元：包括激光跟踪仪本体、测量数据处理软件及配套辅助等，用于构建不同坐标系；
视觉测量单元：包括相机、镜头、光源等硬件、数据处理软件及配套辅助等，用于测量铣削平面及靶标点；
铣削执行器单元：包括主轴、刀具、传感器及配套辅助等，用于铣削加工执行，视觉测量单元安装其上；
移动机器人单元：包括全向移动平台、机器人(安装在移动平台上)、控制柜等硬件、数控软件系统及配套辅助等，用于安装与固定铣削执行器单元，移动机器人并对铣削执行器单元的空间位姿进行调整；
大型复杂构件单元：包括铝合金材质的大型舱体类构件，其舱体外围安装支架，支架上表面即为待铣削加工区域。
(2)基于步骤(1)划分的单元，对移动机器人铣削加工系统进行多层次关系划分；面向数字孪生建模，对移动机器人铣削加工系统进行多层次关系划分，是指将单元自身及单元与单元之间存在的关系划分为几何匹配层、位姿对齐层及变形补偿层；
因为每个单元之间都存在位姿关系，移动机器人单元自身还存在位姿关系；每个单元自身都有几何尺寸；变形有大型复杂构件单元变形、移动机器人单元变形、铣削执行单元。只是在后续建模中进行了关键特征提取，忽略了一些位姿关系、几何尺寸、变形等，简化了建模过程。
几何匹配层：在虚拟环境下各单元的设计模型为理论模型，而实际单元制造过程中存在几何误差，其精度信息由公差类型、公差值、精度等级、表面粗糙度等参数决定。几何匹配层用于将各单元实际精度信息赋予虚拟模型，使得虚拟模型与物理实体在几何层面一一映射；实际精度信息包括公差类型、公差值、精度等级以及表面粗糙度；
位姿对齐层：实际各个单元自身及单元间存在相对位置关系，且随着移动机器人铣削加工，相对位置关系实时变化，位姿对齐层是基于各单元所建立的坐标系，将单元自身及单元间存在的相对位置关系用位姿进行描述，使得虚拟模型与物理实体在位姿层面一一映射；
变形补偿层：各单元的材料特性由材料属性、力学性能以及热处理方式等项目组成。各单元在加工过程中由于重力及产生的切削力发生变形，变形补偿层是将物理变形量赋予虚拟模型，使得虚拟模型与物理实体在变形补偿层一一映射。
(3)基于步骤(2)划分的多层次关系，确定要提取关键特征；
考虑虚拟环境下模型的轻量化，减少资源占用及运算时间，基于设计模型局部修正关键特征信息，实现虚拟模型与物理实体的映射。
具体为：
在几何匹配层，针对待铣削加工区域，通过视觉测量单元对大型复杂构件单元的支架上表面进行测量，获取数据拟合的平面作为关键特征；
在位姿约束层，针对各单元相互位置关系，在各单元坐标系下选定≥3个数量的关键测量点，测量点理论坐标已知，且具有高刚度、可测性特点，获取数据拟合的位姿作为关键特征；各单元坐标系包括激光跟踪仪单元设计坐标系、视觉测量单元设计坐标系、铣削执行器单元设计坐标系、移动机器人单元基设计坐标系，大型复杂构件单元设计坐标系；
在变形补偿层，移动机器人铣削支架上表面，考虑铝合金舱体支架发生变形、导致关键测量点偏移，将变形量转换到对关键测量点补偿，获取数据拟合的位姿作为关键特征；同时考虑机器人末端受力，导致弱刚性机器人结构变形，将通过铣削执行器单元与大型复杂构件单元之间的接触力计算获取的移动机器人单元位姿作为关键特征。
(4)对步骤(3)确定要提取的关键特征进行物理实体测量；具体为：
在几何匹配层，通过视觉测量单元对大型复杂构件单元支架上表面进行测量，获得表面实测数据，表面实测数据为离散点云数据；
在位姿约束层，通过激光跟踪仪单元测量各个单元坐标系下选定的≥3个的关键测量点，获取关键测量点的实测数据；
在变形补偿层，通过力学计算或有限元方法计算关键测量点偏移权重，通过激光跟踪仪单元测量上述关键测量点，获取实测数据；通过六维测力传感器测量移动机器人单元上安装的铣削执行器单元的受力，获取接触力实测数据。
(5)对步骤(4)实体测量得到的数据进行降噪与归一化处理；
通过不同测量设备获取不同精度、不同量级的测量数据，为方便计算且统一精度，对测量数据进行降噪与归一化处理，处理步骤包括：点云对齐、误差点剔除、滤波、精简等，修正关键特征实测精度信息。
(6)根据步骤(5)处理后的数据，进行关键特征的逆向建模；
进行关键特征的逆向建模，包括几何匹配层关键特征逆向建模、位姿约束层关键特征逆向建模、变形补偿层关键特征逆向建模；
进行几何匹配层关键特征逆向建模，具体为：基于归一化处理后的数据，采用误差曲线描述支架上表面的形貌，支架上表面z＝0的误差表现为z方向上的波动，该波动描述为误差曲线沿y方向的延伸，如图2所示，采用最小二乘法对误差曲线离散数据进行多项式拟合，从而重构接近实际零件表面形状的连续曲线函数，实现支架上表面的逆向建模，即几何匹配层关键特征逆向建模。
记离散点云数据集合为{Qi(xi，zi)}，其中i＝1,2,...,n，用拟合连续函数f(x)与所有离散点差值的二范数e2来评价拟合程度好坏，如下：
Figure BDA0002571537620000091
若f(x)为多项式，即f(x)＝a0+a1 x+…+am xm，当e2取最小值时，称f(x)为离散点云的最小二乘拟合多项式。将拟合曲线与离散点的二范数平方值记为e，即
Figure BDA0002571537620000101
由于e是多项式系数{a0，a1，…，am}的多元函数，求e2最小值可以通过对ak求偏导，即
Figure BDA0002571537620000102
Figure BDA0002571537620000103
k取0到m中正整数，上式可用矩阵形式表达，根据关键特征设计需求设置多项式阶数m，可以计算出多项式系数组合的唯一解，继而得到最接近真实线特征的几何形状。
进行位姿约束层关键特征逆向建模，具体为：基于各单元的坐标系，通过激光跟踪仪单元测量关键测量点，获取激光跟踪仪坐标系下的实测数据，结合关键测量点所在不同坐标系下的理论数据，求解出各单元在激光跟踪仪坐标系下的位姿，进而确定各单元之间的相互位置，实现位姿的逆向建模。
求解出各单元在激光跟踪仪坐标系下的位姿，具体包括如下步骤：
①给定关键测量点集坐标的理论数据和测量数据；
②采用三点法对点集进行粗配准，得到初始变换矩阵T0；
③建立目标函数，以初始变换矩阵T0为初值，采用LM算法进行迭代优化，获得变换矩阵Tk；LM算法是指Levenberg-Marquardt算法；
④基于LM算法得到的变换矩阵Tk对点集坐标的理论数据进行变换，得到新的坐标理论数据；
⑤采用奇异值分解法对测量数据和新的坐标理论数据进行配准得到精确配准的变换矩阵TSVD；
⑥计算关键测量点集坐标理论数据与测量数据间的转换矩阵Tc＝TSVD·Tk，Tc即为所求位姿。
进行变形补偿层关键特征逆向建模，包括加权位姿逆向建模和接触力引起的位姿逆向建模；
考虑铝合金舱体支架发生变形、导致关键测量点偏移，借助有限元分析方法对铝合金舱体支架模型进行变形分析，在此基础上，对各关键测量点理论坐标引入偏移矢量权重因子，结合激光跟踪仪实测数据，采用加权位姿拟合算法进行位姿求解。进行加权位姿逆向建模，其步骤如下：
①通过有限元分析软件中导入的被测量的舱体支架的三维模型，依据实际铣削环境进行相关参数设置，对舱体支架进行受力和变形分析，得到各关键测量点的偏移矢量；
②根据各关键测量点的偏移矢量计算其偏移后的位置与原位置间的距离，进而根据该距离对各关键测量点进行权重分配，得到其权重因子；
③将所述目标函数中引入权重因子，采用改进的目标函数进行位姿迭代求解，进而实现变形补偿引起的加权位姿逆向建模；
进行接触力引起的位姿逆向建模，具体包括:
考虑机器人末人结构变形，通过六维力/力矩传感器测量机器人末端受力，获取接触力实测数据。将机器人受力和机器人变形导致位姿变化量，在铣削执行器单元坐标系下，满足如下胡克定律：
F＝K·X
其中，F为六维力/力矩传感器测量所得的6维广义力矢量；X为6维广变形矢量；K为6×6的笛卡尔刚度矩阵。由于末端刚度矩阵K与关节刚度矩阵Kq之间的映射关系为
K＝J-TKqJ-1
其中，J为机器人雅克比矩阵，且关节刚度矩阵Kq标定后已知。因此，可将满足的胡克定律改为：
X＝J-1KqJ-TF
即可求解6维广变形矢量X，进而修正机器人位姿，进而实现变形补偿引起的位姿逆向建模。
(7)进行数字孪生体模型动态重构，完成面向移动机器人加工的数字孪生建模。在虚拟环境下，动态重构数字孪生体模型，以支撑移动机器人铣削加工过程高真实度仿真预测、系统优化、决策调控等功能，其步骤如下：
①结合各单元划分，导入各单元的虚拟模型；
②根据基于关键特征的逆向建模结果，对虚拟模型从几何匹配层、位姿约束层、变形补偿层进行信息修正，得到数字孪生体模型；
③随着移动机器人单元铣削加工过程的动态变化，数字孪生体模型不断更新，进而实现数字孪生体模型的动态重构。
本发明在考虑模型轻量化，减少资源占用及运算时间基础上，以数字化的方式建立物理实体的多维、多时空尺度、多物理量的动态虚拟模型来仿真和刻画物理实体在真实环境中的属性、行为等，为孪生数据驱动的移动机器人铣削加工过程预测、调控、优化、决策等奠定基础。

Claims (10)

1.一种面向移动机器人加工的数字孪生建模方法，其特征在于步骤如下：
(1)对移动机器人铣削加工系统进行单元划分；
将移动机器人铣削加工系统进行单元划分，具体划分为：激光跟踪仪测量单元、移动机器人单元、铣削执行器单元、视觉测量单元、大型复杂构件单元；
(2)基于步骤(1)划分的单元，对移动机器人铣削加工系统进行多层次关系划分；
(3)基于步骤(2)划分的多层次关系，确定要提取关键特征；
(4)对步骤(3)确定要提取的关键特征进行物理实体测量；
(5)对步骤(4)实体测量得到的数据进行降噪与归一化处理；
(6)根据步骤(5)处理后的数据，进行关键特征的逆向建模；
(7)进行数字孪生体模型动态重构，完成面向移动机器人加工的数字孪生建模。
2.根据权利要求1所述的一种面向移动机器人加工的数字孪生建模方法，其特征在于：所述激光跟踪仪测量单元用于构建不同坐标系，采用激光跟踪仪实现；
视觉测量单元用于测量铣削平面及靶标点；
铣削执行器单元用于铣削加工的执行，视觉测量单元安装铣削执行器单元上面；
移动机器人单元：包括全向移动平台以及该移动平台上安装的移动机器人，铣削执行器单元安装在所述移动机器人上，移动机器人对铣削执行器单元的空间位姿进行调整；
大型复杂构件单元：是指舱体类构件，舱体外围安装支架，支架上表面即为待铣削加工区域。
3.根据权利要求1所述的一种面向移动机器人加工的数字孪生建模方法，其特征在于：对移动机器人铣削加工系统进行多层次关系划分，是指将单元之间存在的关系划分为几何匹配层、位姿对齐层及变形补偿层；
几何匹配层：几何匹配层用于将各单元实际精度信息赋予虚拟模型，使得虚拟模型与物理实体在几何层面一一映射；实际精度信息包括公差类型、公差值、精度等级以及表面粗糙度；
位姿对齐层：实际各个单元自身及单元间存在相对位置关系，且随着移动机器人铣削加工，相对位置关系发生变化，位姿对齐层是基于各单元所建立的坐标系，将单元自身及单元间存在的相对位置关系用位姿进行描述，使得虚拟模型与物理实体在位姿层面一一映射；
变形补偿层：各单元在加工过程中由于自重及产生的切削力发生变形，变形补偿层是将物理变形量赋予虚拟模型，使得虚拟模型与物理实体在变形补偿层一一映射。
4.根据权利要求1所述的一种面向移动机器人加工的数字孪生建模方法，其特征在于：所述步骤(3)确定要提取关键特征，具体为：
在几何匹配层，针对待铣削加工区域，通过视觉测量单元对大型复杂构件单元的支架上表面进行测量，获取数据拟合的平面作为关键特征；
在位姿约束层，针对各单元相互位置关系，在各单元坐标系下选定≥3个数量的关键测量点，获取数据拟合的位姿作为关键特征；
各单元坐标系包括激光跟踪仪单元设计坐标系、视觉测量单元设计坐标系、铣削执行器单元设计坐标系、移动机器人单元基设计坐标系，大型复杂构件单元设计坐标系；
在变形补偿层，移动机器人铣削支架上表面，将变形量转换到对关键测量点补偿，获取数据拟合的位姿作为关键特征；同时将通过铣削执行器单元与大型复杂构件单元之间的接触力计算获取的移动机器人单元位姿作为关键特征。
5.根据权利要求1所述的一种面向移动机器人加工的数字孪生建模方法，其特征在于：所述步骤(4)对确定要提取的关键特征进行物理实体测量，具体为：
在几何匹配层，通过视觉测量单元对大型复杂构件单元支架上表面进行测量，获得表面实测数据，表面实测数据为离散点云数据；
在位姿约束层，通过激光跟踪仪单元测量各个单元坐标系下选定的≥3个的关键测量点，获取关键测量点的实测数据；
在变形补偿层，通过力学计算或有限元方法计算关键测量点偏移权重，通过激光跟踪仪单元测量上述关键测量点，获取实测数据；通过六维测力传感器测量移动机器人单元上安装的铣削执行器单元的受力，获取接触力实测数据。
6.根据权利要求1所述的一种面向移动机器人加工的数字孪生建模方法，其特征在于：所述步骤(6)进行关键特征的逆向建模，包括几何匹配层关键特征逆向建模、位姿约束层关键特征逆向建模、变形补偿层关键特征逆向建模；
进行几何匹配层关键特征逆向建模，具体为：基于归一化处理后的数据，采用误差曲线描述支架上表面的形貌，支架上表面z＝0的误差表现为z方向上的波动，该波动描述为误差曲线沿y方向的延伸，采用最小二乘法对误差曲线离散数据进行多项式拟合，从而重构接近实际零件表面形状的连续曲线函数，实现支架上表面的逆向建模，即几何匹配层关键特征逆向建模。
7.根据权利要求6所述的一种面向移动机器人加工的数字孪生建模方法，其特征在于：进行位姿约束层关键特征逆向建模，具体为：基于各单元的坐标系，通过激光跟踪仪单元测量关键测量点，获取激光跟踪仪坐标系下的实测数据，结合关键测量点所在不同坐标系下的理论数据，求解出各单元在激光跟踪仪坐标系下的位姿，进而确定各单元之间的相互位置，实现位姿的逆向建模。
8.根据权利要求7所述的一种面向移动机器人加工的数字孪生建模方法，其特征在于：求解出各单元在激光跟踪仪坐标系下的位姿，具体包括如下步骤：
①给定关键测量点集坐标的理论数据和测量数据；
②采用三点法对点集进行粗配准，得到初始变换矩阵T0；
③建立目标函数，以初始变换矩阵T0为初值，采用LM算法进行迭代优化，获得变换矩阵Tk；
④基于LM算法得到的变换矩阵Tk对点集坐标的理论数据进行变换，得到新的坐标理论数据；
⑤采用奇异值分解法对测量数据和新的坐标理论数据进行配准得到精确配准的变换矩阵TSVD；
⑥计算关键测量点集坐标理论数据与测量数据间的转换矩阵Tc＝TSVD·Tk，Tc即为所求位姿。
9.根据权利要求8所述的一种面向移动机器人加工的数字孪生建模方法，其特征在于：进行变形补偿层关键特征逆向建模，包括加权位姿逆向建模和接触力引起的位姿逆向建模；
进行加权位姿逆向建模，具体包括:
①通过有限元分析导入的被测量的舱体支架的三维模型，依据实际铣削环境进行相关参数设置，对舱体支架进行受力和变形分析，得到各关键测量点的偏移矢量；
②根据各关键测量点的偏移矢量计算其偏移后的位置与原位置间的距离，进而根据该距离对各关键测量点进行权重分配，得到其权重因子；
③将所述目标函数中引入权重因子，采用改进的目标函数进行位姿迭代求解，进而实现变形补偿引起的加权位姿逆向建模；
进行接触力引起的位姿逆向建模，具体包括:
①确定移动机器人单元上安装的铣削执行器单元受到的接触力与机器人位姿之间的映射关系为F＝K·X；其中，F为六维力传感器测量所得的6维广义力矢量；X为机器人位姿的6维广义变形矢量；K为6×6的笛卡尔刚度矩阵，且有：
K＝J-TKqJ-1
其中，J为机器人雅克比矩阵，Kq为关节刚度矩阵，
②进而得到机器人位姿的6维广义变形矢量X为：
X＝J-1KqJ-TF
通过X修正机器人位姿，进而实现接触力引起的位姿逆向建模。
10.据权利要求1所述的一种面向移动机器人加工的数字孪生建模方法，其特征在于：进行数字孪生体模型动态重构，具体为：
①结合各单元划分，导入各单元的虚拟模型；
②根据关键特征的逆向建模结果，对虚拟模型从几何匹配层、位姿约束层、变形补偿层进行信息修正，得到数字孪生体模型；
③随着移动机器人单元铣削加工过程的动态变化，数字孪生体模型不断更新，进而实现数字孪生体模型的动态重构。
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