基于UE+4的车间AGV数字孪生模型构建与应用

本文基于以上分析，研究车间 AGV 数字孪生模型的构建方法，从设备层角度实现AGV的有效管理并为其赋能，并在实际场景中进行应用验证。　　首先，以车间 AGV为研究对象，针对 AGV的结构特点和模型构建需求，建立AGV的三维数字模型，作为孪生模型构建的基础。并分析AGV的驱动形式和动力装置，研究AGV运动学模型构建方法。在AGV车身布置传感器测量AGV的运动参数，实现运动学模型的应用。通过对AGV虚拟模型的构建，实现虚拟AGV与实际AGV外观特征与运动状态的一致性。 在工业自动化领域中，数字孪生技术是一种重要的信息技术，它能够对物理实体进行数字化模拟，从而实现对实际生产活动的仿真与优化。本文主要研究了基于UE4（Unreal Engine 4）平台的车间自动导引车（AGV）的数字孪生模型构建及其应用，旨在通过数字孪生模型来提升AGV的管理效率和操作性能，并在实际生产场景中进行应用验证。 数字孪生技术将现实世界的物理设备在虚拟空间中进行复制，形成一个完全对应的数字模型。该模型不仅可以反映真实物理对象的状态和性能，还能进行预测、分析和控制等操作。构建AGV的数字孪生模型，首先需要建立AGV的三维数字模型作为基础。这一步骤涉及到AGV结构特点的深入理解，并对模型构建需求进行详细分析，以确保数字模型与真实AGV具有外观特征和运动状态的一致性。 接下来，研究AGV的驱动形式和动力装置对于构建其运动学模型至关重要。AGV运动学模型的建立能够确保虚拟模型能够准确反映AGV的运动行为和规律，这对于后续的模拟测试和性能评估尤为重要。在AGV车身布置传感器用于测量其运动参数，确保运动学模型在实际应用中的可行性与准确性。 为了实现虚拟AGV的虚拟感知，需要构建虚拟传感器模型。本文中特别针对红外距离传感器和路径导航传感器这两种传感器进行了虚拟传感器模型的设计。通过分析这些传感器的理论数学模型，可以在虚拟环境中实现它们的工作原理和布置方式。 为了使孪生模型能够有效地应用于实际生产中，还需要建立车间场景的虚拟模型，并对模型局部面片结构进行分析优化。同时，需要设计一套物理车间中状态数据的采集方案，包括程序开发和硬件连接，从而实现虚拟车间与物理车间数据的交互传输和数据可视化。 应用UE4平台开发了虚拟车间运行的集成系统，通过蓝图可视化编程对AGV运动驱动模块和虚拟传感器模块进行设计与开发。通过建立虚拟车间与物理车间的数据连接，并构建数据实时驱动结构，完成了数据驱动模块的设计。在此基础上，对AGV孪生模型应用前后的障碍物检测状态进行对比分析，验证了孪生模型的有效性。 文章进一步指出，通过构建的AGV数字孪生模型，可以有效地提升AGV的管理和运行效率，为车间生产提供智能化的解决方案。最终，本文提出的AGV数字孪生模型构建方法能够在车间自动化和智能化转型中发挥重要作用，对智能制造技术的发展和应用具有重要的指导意义。