面向机器人与自主智能的核电站数字孪生体 iFANnpp
机器人学
2026-01-27 v3
摘要
机器人因其精度和自动化任务能力而在核工业中受到关注。然而，存在对预测机器人行为和优化厂厂性能所需的先进仿真和控制方法的关键需求，这激励了数字孪生体的使用。大多数现有数字孪生体不提供核电站的完整设计。此外，它们为特定算法或任务设计，使其不适用于更广泛的研究应用。为此，本工作提出了一个全面的核电站数字孪生体，以提高实时监控、操作效率和预测性维护。一个完整的核电站在Unreal Engine 5中建模，并与高保真通用压水堆仿真器集成，以创建核电站的逼真模型和实时更新的虚拟环境。该虚拟环境为研究人员轻松测试自定义机器人算法和框架提供了各种功能。
关键词
引用
@article{arxiv.2410.09213,
title = {iFANnpp: Nuclear Power Plant Digital Twin for Robots and Autonomous Intelligence},
author = {Youndo Do and Marc Zebrowitz and Jackson Stahl and Fan Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.09213},
year = {2026}
}