《AI EDAM》：Research on real-time guided spraying method for industrial robots based on digital twin and human–machine collaboration
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本文针对工业机器人喷涂过程中精度不足、路径规划复杂及缺乏实时反馈等难题，创新性地融合数字孪生（Digital Twin）与人机协同技术，构建了高仿真虚拟喷涂环境，通过多传感器数据驱动实现虚实实时同步。研究表明，该方法显著提升了复杂几何工件喷涂的均匀性与适应性，涂层厚度误差控制在±5%以内，为高精度制造提供了新技术路径。
在汽车制造、航空航天等工业领域，喷涂工艺的质量直接决定产品耐腐蚀性和美观度。然而，传统工业机器人喷涂面临三大痛点：面对曲面复杂的工件时，喷涂厚度难以均匀控制；动态环境因素（如温度、湿度）影响喷涂参数实时调整；缺乏闭环反馈系统导致涂层缺陷无法及时修正。这些瓶颈制约了高端制造业的精细化发展。
为突破上述局限，一项发表于《AI EDAM》的研究提出了基于数字孪生（Digital Twin）与人机协同的工业机器人实时引导喷涂方法。该研究通过构建高精度虚拟喷涂环境，实现物理世界与数字模型的动态映射，使操作者可通过VR设备直接指导机器人完成复杂曲面的精准喷涂。
关键技术方法主要包括：
- 1.
数字孪生建模：通过3D扫描与多传感器（如激光雷达、IMU）采集工件几何数据，建立与物理实体一致的虚拟机器人（TKB2690六轴机器人）及喷涂场景模型；
- 2.
涂层累积算法：基于流体动力学构建喷涂厚度分布模型，采用抛物线方程计算单帧喷涂厚度，并通过纹理映射技术实时可视化涂层均匀性；
- 3.
实时同步驱动：利用卡尔曼滤波处理传感器数据，通过OPC UA协议实现机器人运动轨迹的虚实闭环校正，延迟控制在毫秒级；
- 4.
人机交互接口：操作者通过VR手柄动态调整喷涂路径、枪距（Lp）及喷射角（α/β），系统实时反馈涂层厚度数据。
数字孪生与人机协同建模
研究构建了包含物理实体、虚拟实体、应用服务、孪生数据和连接的五维框架。物理实体中的六轴机器人（基座J0至关节J6）通过D-H坐标法建立运动学模型，虚拟实体则通过Unity3D引擎渲染动态喷涂过程。实验显示，虚拟模型与实体机器人的关节运动误差小于0.005°，确保了虚实动作的一致性。
虚拟喷涂系统建模与仿真
针对涂层厚度控制，研究提出平面与倾斜喷涂模型（图3）。通过公式δ=0.6QΔt/WL·[1-4(d/L)2]量化单点涂层厚度，并结合ARGB32纹理编码（公式5-6）实现厚度数据存储，分辨率达0.255μm。为消除渲染裂纹，系统采用乒乓缓冲机制对像素点进行邻域色彩插值（公式8），使虚拟涂层呈现与实际一致的渐变效果。
人机协同实时引导实验
在四种典型工件（平面、曲面、棱边、凹槽）上的测试表明（图16），该方法涂层厚度误差低于4.5%，喷涂总量模拟误差为9.5%。操作者通过VR界面实时调整路径后，涂层均匀度提升至90%以上（图17），且系统帧率稳定在83.96fps（图12），满足实时交互需求。
研究结论与意义
该成果证实了数字孪生与人机协同在复杂工业场景中的有效性：一方面，通过虚实联动实现了喷涂过程的“先模拟后执行”，降低了试错成本；另一方面，多传感器融合与实时反馈机制使涂层厚度控制精度达到工业标准（如IMO/MSC.244(83)规范）。未来研究可进一步集成机器学习算法，适应更动态的生产环境。
