一种基于多传感器融合的数字孪生机械臂拨矸石训练平台及其构建方法

本发明公开了一种基于多传感器融合的数字孪生机械臂拨矸石训练平台及其构建方法，通过构建高保真机械臂及作业环境的数字孪生模型，引入多传感器融合实体层对真实环境进行感知，为强化学习Agent提供虚拟环境，进行大规模试错学习，形成对不规则矸石的智能拨动策略。本发明平台通过虚实交互控制模块，将多传感器融合实体层输出的实时统一环境状态映射到数字孪生，并将训练好的策略转换为真实机械臂可执行的控制指令下发，在大幅降低训练成本、提升安全性的同时，实现了机械臂在复杂非结构化环境中的高效、精准、自适应拨矸石作业，具有广泛的工业应用前景。