基于数字孪生的机器人状态预测方法及系统与流程

本申请涉及机器人，尤其涉及一种基于数字孪生的机器人状态预测方法及系统。

背景技术：

1、随着工业机器人在高端制造领域的广泛应用，其长期运行过程中的机械衰退问题日益凸显。关节轴承磨损、齿轮齿隙增大、润滑脂劣化等机电损耗现象，会导致机器人实际运行轨迹与标称指令之间产生日益增大的偏差，严重影响加工精度与产品质量。同时，机器人在复杂工作空间中与静态障碍物及动态人员、设备共存，碰撞风险始终是制约其安全运行的关键因素。因此，如何实时感知机器人的机械衰退状态，并对其未来运行轨迹与碰撞风险进行超前预测，是实现机器人预测性维护与主动安全控制的核心问题。

2、现有技术中，通常采用基于机器人动力学模型的参数辨识方法进行状态监测。典型做法是采集关节力矩、振动等实时运行数据，对当前时刻的机械磨损程度进行评估，并据此更新动力学模型中的相应参数，使模型状态与实体机器人保持一致。在此基础上，部分方案将预期运动指令输入更新后的动力学模型进行仿真，得到预测轨迹并用于碰撞检测。

3、然而，现有技术仍存在以下缺陷：其一，在进行未来轨迹推演时，通常将模型参数冻结在当前辨识值，未考虑机械衰退在预测时间窗口内仍在持续演变，导致预测轨迹与实际轨迹的偏差随时间累积，预测准确性不足；其二，现有方案多将轨迹偏离与碰撞风险作为两个独立模块分别处理，缺乏对内部衰退风险与外部碰撞风险进行综合评估与统一决策的机制，难以在不同风险交叉场景下生成协调的安全干预策略。

技术实现思路

1、本申请实施例的目的是提供一种基于数字孪生的机器人状态预测方法及系统，解决了现有技术忽略衰退趋势演变导致轨迹预测失准、以及内外部风险割裂决策的问题。

2、本申请第一方面提供一种基于数字孪生的机器人状态预测方法，所述方法包括：

3、获取机器人的实时运行数据及所处工作空间的物理环境要素；

4、基于所述实时运行数据评估机器人的时变机械衰退程度，更新数字孪生体内的衰退参数，以得到与当前机电损耗状态实时同步的数字孪生体，所述数字孪生体是预先构建于边缘控制器中，与机器人机械动力学属性相对应的数字模型；

5、获取机器人在预设时间窗口内的预期运动指令，将所述预设时间窗口内的衰退预测趋势与所述预期运动指令输入所述数字孪生体中进行超前推演，解算出预测运行轨迹与轨迹偏离曲线；其中，所述衰退预测趋势由所述数字孪生体根据历史衰退参数外推得到；

6、基于所述物理环境要素，在虚拟工作空间中构建时空约束边界，将所述预测运行轨迹映射至所述虚拟工作空间中进行碰撞风险检测，生成碰撞风险演化曲线；

7、根据所述轨迹偏离曲线与所述碰撞风险演化曲线进行综合状态评估，当判定运行风险超出预设安全阈值时，解算补偿控制量与避碰偏置量并注入运动控制回路，以实现对机器人的安全干预。

8、本申请第二方面提供一种基于数字孪生的机器人状态预测系统，所述系统包括：

9、获取模块，用于获取机器人的实时运行数据及所处工作空间的物理环境要素；

10、衰退参数更新模块，用于基于所述实时运行数据评估机器人的时变机械衰退程度，更新数字孪生体内的衰退参数，以得到与当前机电损耗状态实时同步的数字孪生体，所述数字孪生体是预先构建于边缘控制器中，与机器人机械动力学属性相对应的数字模型；

11、解算模块，用于获取机器人在预设时间窗口内的预期运动指令，将所述预设时间窗口内的衰退预测趋势与所述预期运动指令输入所述数字孪生体中进行超前推演，解算出预测运行轨迹与轨迹偏离曲线；其中，所述衰退预测趋势由所述数字孪生体根据历史衰退参数外推得到；

12、碰撞风险检测模块，用于基于所述物理环境要素，在虚拟工作空间中构建时空约束边界，将所述预测运行轨迹映射至所述虚拟工作空间中进行碰撞风险检测，生成碰撞风险演化曲线；

13、风险控制模块，用于根据所述轨迹偏离曲线与所述碰撞风险演化曲线进行综合状态评估，当判定运行风险超出预设安全阈值时，解算补偿控制量与避碰偏置量并注入运动控制回路，以实现对机器人的安全干预。

14、与现有技术相比，本发明的有益效果至少如下所述：

15、本申请提供的技术方案中，通过引入衰退预测趋势与内外风险统一决策机制，有效解决了现有技术中预测失准与安全干预割裂的问题。一方面，边缘控制器利用历史运行周期内累积的衰退参数更新量，通过时间序列预测算法外推出刚度衰减因子、粘性摩擦修正系数及库仑摩擦修正系数在预设时间窗口内的连续变化曲线，并将其作为时变动力学参数注入数字孪生体的动力学方程中，使超前推演出的预测运行轨迹能够反映机械衰退在预测时间轴上的持续演变，避免因参数冻结导致的预测偏差累积，显著提升了长周期轨迹预测的准确性。另一方面，通过将轨迹偏离曲线与碰撞风险演化曲线纳入统一的综合状态评估框架，设定轨迹偏离门限与碰撞风险门限，实现“精度衰退”与“碰撞危机”两种风险状态的分类判定：轨迹偏离超限而碰撞风险未超限时触发补偿控制，碰撞风险超限时优先触发紧急避碰。这种分级互斥的决策机制，避免了内外部风险割裂决策导致控制指令冲突或干预时机延误的问题，保障了机器人在复杂人机协作环境下的运行精度与本质安全。

1.一种基于数字孪生的机器人状态预测方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取机器人的实时运行数据及所处工作空间的物理环境要素，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述实时运行数据评估机器人的时变机械衰退程度，更新数字孪生体内的衰退参数，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述衰退预测趋势通过以下方式获取，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述预设时间窗口内的衰退预测趋势与所述预期运动指令输入所述数字孪生体中进行超前推演，解算出预测运行轨迹与轨迹偏离曲线，包括：

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述物理环境要素，在虚拟工作空间中构建时空约束边界，包括：

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述预测运行轨迹映射至所述虚拟工作空间中进行碰撞风险检测，生成碰撞风险演化曲线，包括：

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述轨迹偏离曲线与所述碰撞风险演化曲线进行综合状态评估，当判定运行风险超出预设安全阈值时，解算补偿控制量与避碰偏置量并注入运动控制回路，包括：

9.一种基于数字孪生的机器人状态预测系统，部署于机器人的边缘控制器中，其特征在于，所述系统包括：