数字孪生是实时反映物理对象、系统或过程的虚拟模型。它使用来自传感器、模拟或其他来源的数据来复制其物理对应物的行为、状态或性能。在机器人技术中，数字孪生通常代表机器人、其环境或特定的工作流程。例如，制造机器人的数字孪生可以模拟其运动、传感器输入以及与工厂车间的机械的交互。数字孪生允许开发人员测试更改、预测结果或诊断问题，而不会中断实际的机器人。
在机器人技术中，数字孪生在设计、测试和优化方面特别有用。在开发过程中，工程师可以创建一个机器人的虚拟版本，以模拟它在不同条件下的性能。例如，无人机的数字孪生可以在构建物理原型之前，在模拟环境中模拟空气动力学、电池消耗或避障。这降低了成本和风险。一旦部署，数字孪生可以根据来自机器人传感器的实时数据不断更新。如果仓库机器人遇到意外障碍，其数字孪生可以通过重放传感器日志或首先在虚拟模型中测试潜在的修复来帮助诊断问题。
数字孪生还可以实现团队之间更好的协作。机器人开发人员可以使用数字孪生来调试代码，而机械工程师可以调整硬件参数，所有这些都在同一个虚拟模型上工作。例如，在自动驾驶汽车中，数字孪生可以模拟交通场景、传感器噪声或软件更新，以验证安全性和性能。随着时间的推移，数字孪生可以从历史数据中学习，以预测维护需求，例如基于振动模式识别电机何时可能发生故障。这种现实世界数据和模拟的集成使数字孪生成为提高机器人系统可靠性和效率的实用工具。