工程师 – 数字孪生用于改善机器人的建筑环境

据研究人员介绍，当前研究机器人与城市、建筑物和人行道等建筑环境互动的方法涉及真实测试和物理实验，这些方法成本高昂、耗时费力。

为了解决这些限制，首席研究员、 科学技术发展局 他的团队利用数字孪生技术来确定机器人建筑环境设计指南的实用性。

研究人员还将机器人原型和环境建模为数字孪生，以检查这些环境中的特定机器人行为。

莫汉副教授在一份声明中表示：“确保机器人能够在建筑环境中导航和有效操作对于其广泛采用和接受至关重要。”

“数字孪生方法有几个关键优势，包括能够模拟真实场景、实现机器人交互的虚拟测试，并在物理实施之前提供对设计指南合规性的洞察。”

研究人员将该方法分为三个阶段，还用于实时监控、危险识别和部署前训练机器人算法。

首先，研究人员对环境进行了现场记录。如果在建筑设计过程中进行记录，则可以从建筑信息模型 (BIM) 中收集数据。当建筑物已经建成时，可以使用激光扫描或摄影测量技术生成点云数据进行处理。

第二步，数字化重点是使建筑环境的数字模型适合机器人模拟软件。在此步骤中，点云数据可以重建到数字空间中，并用于生成建筑环境的 3D 模型。

最后，设计并分析了数字模型。使用机器人模拟软件中的数字化环境模型，可以在环境中测试各种机器人的行为和交互。根据现有的建筑环境设计指南制作虚拟场景，并对机器人的导航、路径规划和与周围环境的交互进行评估。

在一个案例研究中，副教授 Mohan 使用数字孪生在六种不同的环境中测试了四种不同的清洁机器人，这些环境都符合无障碍设计指南。

在这四个机器人中，一个机器人完成了最多的目标，在模拟环境中表现最好。研究人员指出，机器人的包容性并不总是意味着机器人的性能效率，但包容性环境确实能提高机器人的可及性，使它们能够正确完成任务。

随着机器人越来越多地应用于清洁、物流和建筑维护等城市应用，本研究的结果旨在帮助改善建筑环境的设计指南，以适应和增强机器人在以人为本的空间中的使用。

展望未来，研究团队的目标是扩展当前的方法，并通过使用设计、人工智能和技术自主生成所需的基础设施修改，以提高移动机器人的可访问性。莫汉副教授还希望制定一套设计指南和建议，以构建机器人友好型基础设施。

研究论文《增强机器人在建筑环境中的包容性：数字孪生辅助评估设计指南合规性》可完整阅读 这里。