数字孪生是物理机器人或系统的虚拟副本。它实时镜像真实物体，并利用传感器数据保持同步。工程师利用数字孪生来监控性能、预测故障以及测试变更，而无需实际接触物理资产。

这一概念源于美国宇航局的阿波罗计划，该计划中地面人员保存了航天器的物理复制品，以便排查故障。数字孪生一词由迈克尔·格里夫斯于2002年提出。如今，它被应用于喷气式发动机、风力涡轮机、生产线和机器人等领域。机器人数字孪生包括几何、运动学、动力学和控制逻辑。

数字孪生技术有哪些用途？

• 预测性维护：在故障发生之前预测故障。
• 模拟：无风险地测试新路径或有效载荷。
• 远程监控：无论身在何处，都能查看机器人的运行情况。
• 培训：在虚拟环境中对操作员进行培训。
• 优化：根据真实数据调整性能。

数字孪生模型的精度取决于数据连接的可靠性。如果传感器更新延迟或中断，模型就会偏离真实情况。高保真数字孪生模型需要强大的计算能力和精细的校准。其优势在于可视性。工厂经理可以一目了然地查看每个机器人的运行状况。工程师可以模拟变更，并在实施前确认其可行性。数字孪生模型并非物理机器人的替代品，而是物理机器人的辅助工具，使其更智能、更安全、更易于管理。