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摘要：本发明公开了一种用于工业机器人的数字孪生数字实体建模方法，包括获取机械臂的物理实体实时运行数据与期望的关节角度，并对这些数据进行预处理，确保输入数据的有效性和一致性；基于预处理后的数据，构建机械臂的深度学习模型；将深度学习模型与3D几何模型相结合，在Unity平台上构建机械臂的数字实体模型；在机械臂运行过程中，实时更新数字实体模型的数据，并对模型进行动态调整和自我完善；本发明的数字孪生建模方法能够实现对工业机器人的模拟和实时优化，适用于工业自动化、智能制造等领域，具有广泛的应用前景，能够提高作业效率和安全性，同时优化机器人之间的协作配合。
主权项：1.一种用于工业机器人的数字孪生数字实体建模方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取机械臂的物理实体实时运行数据和期望的关节角度θc，实时运行数据包括关节实时运行速度v和角度θ，并对这些数据进行预处理，确保输入数据的有效性和一致性；S2、基于预处理后的数据，构建机械臂的深度学习模型；S3，将深度学习模型与3D几何模型相结合，在Unity平台上构建机械臂的数字实体模型；S4，在机械臂运行过程中，实时更新数字实体模型的数据，并对模型进行动态调整和自我完善。
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百度查询： 中国矿业大学 一种用于工业机器人的数字孪生数字实体建模方法
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