本文是一篇发表于《Robotics and Computer-Integrated Manufacturing》期刊第97卷（2026年）的综述性论文，题为“Review robot digital twin systems in manufacturing: technologies, applications, trends and challenges”。作者团队来自瑞典皇家理工学院（KTH Royal Institute of Technology）生产工程系、浙江大学机械工程学院以及瑞典舍夫德大学工程科学学院。论文旨在对制造业中的机器人数字孪生（Robot Digital Twin, RDT）系统进行全面回顾，从技术和应用两个视角梳理相关文献，并为工业4.0领域的研究者和从业者提供见解。

论文主要观点一：提出了一个适用于机器人数字孪生系统的四层通用架构。 作者指出，尽管存在如Grieves的三层架构和Tao等人的五层架构等通用数字孪生模型，但这些架构在应用于机器人系统时存在不足，未能充分满足机器人路径优化、多机协作、AI驱动决策等独特需求。为此，本文总结并提出了一个专门针对RDT系统的四层分层架构，包括物理层、连接层、虚拟层和支持层。物理层包含机器人、传感器、工具等物理实体及其操作环境；连接层负责通过工业物联网（IIoT）、5G、边缘/云计算等技术实现物理域与数字域之间的双向、无缝数据通信；虚拟层则负责创建和维护物理实体的高保真数字模型，并利用建模与仿真、虚拟现实（VR）、增强现实（AR）等技术实现交互与可视化；支持层为整个系统提供智能支持，通过人工智能（AI）、机器学习（ML）、大数据分析等技术进行数据分析、智能决策和系统优化。该架构将数据采集、传输、分析和优化功能融入不同层级，体现了各层之间灵活、动态的数据流，旨在增强RDT系统的整体智能性、适应性和可扩展性。此架构为理解和设计RDT系统提供了一个清晰的框架。

论文主要观点二：系统梳理了支撑机器人数字孪生系统的各项使能技术及其在架构中的作用。 作者基于提出的四层架构，详细分析了各项关键技术在RDT系统中的作用与融合方式。在物理层，先进机器人技术（如协作机器人）和智能传感器是实现数据采集和物理交互的基础。连接层依赖于通信技术（如5G、IIoT协议）和计算技术（如边缘计算、云计算）来保障实时、可靠的数据传输与处理能力。虚拟层是数字表征的核心，涉及建模与仿真（使用如Unity3D、Gazebo、MATLAB等工具创建几何、物理、行为和规则模型）以及扩展现实（XR）技术（包括VR、AR、混合现实MR），用于创建沉浸式交互界面和进行虚拟调试。支持层则集成了人工智能与优化算法，这是系统智能化的关键。论文特别详细地讨论了机器学习（ML）在RDT中的三大作用：检测（如故障诊断）、优化（如路径规划）和预测（如状态预测）。其中，深度学习（DL）擅长模式识别与预测，强化学习（RL）通过与虚拟环境交互优化控制策略，而新兴的大语言模型（LLM） 则能通过自然语言接口提升人机交互的直观性和系统的认知决策能力。此外，优化算法（如遗传算法、粒子群算法）被广泛应用于路径规划、任务调度和系统性能优化。这些技术的协同工作，共同赋能RDT系统，使其能够实现实时监控、自适应控制和持续优化。

论文主要观点三：从领域特定应用和系统级应用两个维度，全面归纳了机器人数字孪生在制造业中的应用场景及其价值。 论文将RDT的应用分为两大类。第一类是领域特定应用，聚焦于优化具体的机器人任务，包括： * 装配与拆卸：通过虚拟仿真优化装配路径、力控参数，减少物理试错成本，提高复杂产品（如汽车、飞机）的装配精度与效率。 * 加工：应用于焊接、钻孔、铣削等过程，实现工艺参数的实时监控、过程仿真与优化，提升加工质量和能效。 * 抓取：结合机器学习算法，在虚拟环境中模拟和优化抓取策略，提升机器人对不规则物体的感知与控制能力。 * 物料搬运：用于动态路径规划、搬运时间估算和柔性作业车间调度，提高物流系统的效率和灵活性。 第二类是系统级应用，着眼于提升制造系统的整体效能，包括： * 人机交互（HRI）/人机协作（HRC）：通过集成VR/AR技术，为操作员提供直观的交互界面和安全的协作环境，实现远程监控、编程和培训，提升工作安全性与效率。 * 预测性维护（PdM）：利用RDT的实时数据和分析能力，预测机器人关键部件的剩余使用寿命，实现基于状态的维护，减少意外停机。 * 增材制造系统：对3D打印过程进行原位监控和路径规划仿真，以优化制造工艺，提高定制化产品的质量。 这些应用共同体现了RDT在实现监控、可视化、预测和优化四大功能方面的优势，能够显著提升制造过程的灵活性、响应速度和智能化水平。

论文主要观点四：总结了机器人数字孪生系统的发展趋势与当前面临的主要挑战，并指出了未来的研究方向。 基于对过去十年文献的分析，作者从功能和使能技术两个层面总结了RDT的发展趋势。功能上，RDT正朝着实时监控与控制、人机交互/协作优化、以及仿真与虚拟培训等方向深化。技术上，人工智能（特别是深度学习与强化学习）的集成、扩展现实（XR）技术的采纳、以及边缘计算与5G的融合是主要趋势，这些技术共同推动了RDT系统向更智能、更沉浸、更实时响应的方向发展。 然而，RDT的广泛应用仍面临诸多挑战，论文将其归纳为六大方面并提出了相应的未来研究方向： 1. 数据管理：制造环境中多源异构数据的集成与处理复杂。未来需发展基于IIoT和AI驱动的大数据分析框架。 2. 实时性能：对超低延迟通信和快速响应的要求高。需深化边缘计算与未来6G通信技术的融合。 3. 数据隐私、安全与保障：涉及敏感数据保护和系统安全运行。需探索适用于RDT的加密方法、区块链框架和AI驱动的网络安全措施。 4. 高保真建模：创建精确反映物理系统动态特性的数字模型难度大。未来可结合XR、AI以及基于LLM的生成式建模技术来发展自适应模型。 5. 互操作性：不同技术、平台和系统之间的集成存在障碍。需推动标准化数据中间件和RDT功能模块化的发展。 6. 开发成本：高昂的投入限制了中小企业的应用。推广开源平台、标准化可复用模块以及利用云计算资源是降低成本的途径。

论文的意义与价值 本综述论文具有重要的学术价值和实践指导意义。在学术上，它首次提出了一个针对机器人数字孪生系统的四层通用架构，为该领域的研究提供了一个清晰的理论框架和分析工具。通过系统性地梳理使能技术、应用场景、发展趋势和挑战，论文填补了现有综述多聚焦于单一技术或缺乏架构视角的空白，为后续研究指明了方向。在实践上，该论文为制造业从业者理解和实施RDT系统提供了全面的“技术地图”和“应用指南”，有助于企业评估RDT的潜在价值，规划技术路线，并规避实施过程中的常见陷阱。文章最后指出的挑战和未来研究方向，对于推动RDT技术走向成熟、实现更广泛的应用落地具有重要的引导作用。