dtЦифровая трансформацияDigital Transformation2522-96132524-2822Educational Establishment “Belarusian State University of Informatics and Radioelectronics”10.35596/1729-7648-2025-31-3-43-53dt-955Research ArticleТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИTECHNICAL SCIENCESТехнология создания цифровых двойников для оптимизации конструктивных параметров роботов и их систем управленияTechnology for Creating Digital Twins to Optimize the Design Parameters of Robots and Their Control SystemsКимТ. Ю.KimT. Yu.

Ким Т. Ю., мл. науч. сотр. лаб. робототехнических систем № 116220072, Минск, ул. Сурганова, 6Тел.: +375 17 270-31-75Ким Татьяна Юрьевна

Kim T. Yu., Junior Researcher of the Laboratory of Robotic Systems No 116220072, Minsk, Surganova St., 6Tel.: +375 17 270-31-75Kim Tatyana Yuryevna

tatyana_kim92@mail.ruПрокоповичГ. А.PrakapovichR. A.

220072, Минск, ул. Сурганова, 6

220072, Minsk, Surganova St., 6

Объединенный институт проблем информатики Национальной академии наук БеларусиБеларусьThe United Institute of Informatics Problems of the National Academy of Sciences of BelarusBelarus2025240920253134353Copyright © Ким Т.Ю., Прокопович Г.А., 20252025Ким Т.Ю., Прокопович Г.А.Kim T.Y., Prakapovich R.A.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://dt.bsuir.by/jour/article/view/955

   Разработана универсальная программная технология для быстрого создания и тестирования цифровых двойников робототехнических систем с возможностью адаптивного управления. Она позволяет гибко и относительно быстро создавать цифровые двойники мобильных и антропоморфных роботов. Цифровой двойник, состоящий из имитационных моделей кинематической системы, системы управления и среды функционирования, в режиме реального или псевдореального времени способен практически полностью имитировать поведение робота в различных режимах. Описан процесс работы технологии, начиная от создания твердотельной модели и заканчивая выбором метода оптимального управления движением робота. Особое внимание уделено адаптивному управлению через обучение с подкреплением, позволяющему системе адаптироваться в изменяющихся условиях. В зависимости от целей предполагаемого объекта и доступности исходных данных предлагаемая технология дает возможность проектировать и реализовывать систему управления роботом или проверять новые методы управления. Реализован практический пример применения технологии создания цифровых двойников для управления антропоморфным роботом, цель которого – имитация человеческой ходьбы. Результаты подтверждают сокращение времени разработки и повышение надежности решений. Технология интегрирована в единый программный комплекс, что упрощает создание новых двойников и тестирование алгоритмов.

   A universal software technology for rapid creation and testing of digital twins of robotic systems with adaptive control capability has been developed. It allows for flexible and relatively rapid creation of digital twins of mobile and anthropomorphic robots. A digital twin consisting of simulation models of the kinematic system, control system, and operating environment is capable of almost completely simulating the robot’s beha­ vior in various modes in real or pseudo-real time. The technology operation process is described, starting from creating a solid model and ending with selecting the optimal robot motion control method. Particular attention is paid to adaptive control through reinforcement learning, which allows the system to adapt to changing conditions. Depending on the goals of the proposed object and the availability of initial data, the proposed technology makes it possible design and implement a robot control system or test new control methods. A practical example of applying the technology for creating digital twins to control an anthropomorphic robot aimed at simulating human walking has been implemented. The results confirm a reduction in development time and an increase in the reliability of solutions. The technology is integrated into a single software package, which simplifies the creation of new twins and testing of algorithms.

мобильный роботколесный роботантропоморфный роботцифровой двойниксистема управлениягенетический алгоритмобучение с подкреплениемимитационное моделированиеmobile robotwheeled robotanthropomorphic robotdigital twincontrol systemgenetic algorithmreinforcement learningsimulation modelingReferencesStjepandić, J. Digital Twin: A Conceptual View / J. Stjepandić // An Approach for Production Process Optimization in a Built Environment. Cham: Springer, 2022.Stjepandić J. (2022) Digital Twin: A Conceptual View. An Approach for Production Process Optimization in a Built Environment. Cham, Springer.Ким, Т. Ю. Разработка цифрового двойника антропоморфного робота «Астронавт» с применением метода обучения с подкреплением в режиме реального времени / Т. Ю. Ким // Молодежь в науке. Минск, 2022. С. 419–422.Kim T. Yu. (2022) Development of a Digital Twin for an Anthropomorphic “Astronaut” Robot Using Real-Time Reinforcement Learning. Youth in Science. Minsk. 419–422 (in Russian).Прокопович, Г. А. Разработка системы управления учебным роботом-манипулятором параллельной структуры с применением технологии модельно-ориентированного проектирования / Г. А. Прокопо­вич // Информатика. 2019. Т. 16, № 4. С. 99–114.Prokopovich G. A. (2019) Development of a Control System for an Educational Parallel-Structure Manipulator Robot Using Model-Based Design Technology. Informatics. 16 (4), 99–114 (in Russian).Ким, Т. Ю. Метод оптимизации массы деталей редуктора при изготовлении с помощью 3D-печати на основе генетического алгоритма / Т. Ю. Ким, А. В. Печковская, Е. И. Печковский // Журнал Белорусского государственного университета. Математика. Информатика. 2024. Т. 21, № 3. С. 32–46.Kim T. Y., Pechkovskaya A. V., Pechkovsky E. I. (2024) Mass Optimization Method for Gearbox Parts Manufactured by 3D Printing Based on a Genetic Algorithm. Journal of the Belarusian State University. Mathematics. Informatics. 21 (3), 32–46 (in Russian).Ким, Т. Ю. Имитационное моделирование движения двухколесного робота RoboCake на горизонтальной плоскости / Т. Ю. Ким, Г. А. Прокопович // Молодежь в науке – 2020: тез. докл. XVII Междунар. науч. конф., Минск, 22–25 сент. 2020 г. Минск: Белар. навука, 2020. С. 398–400.Kim T. Y., Prokopovich G. A. (2020) Simulation of Two-Wheeled RoboCake Robot Motion on a Horizontal Plane. Youth in Science – 2020, Proc. XVII Int. Sci. Conf. Minsk, Belaruskaya Navuka. 398–400 (in Russian).Ким, Т. Ю. Оптимизация коэффициентов ПИД-регулятора системы управления движением мобильного робота по цветоконтрастной линии на основе генетического алгоритма / Т. Ю. Ким, Г. А. Прокопович // Информатика. 2021. Т. 18, № 4. С. 53–68.Kim T. Y., Prokopovich G. A. (2021) Optimization of PID Controller Coefficients for Mobile Robot Motion Control System Along a Color-Contrast Line Using a Genetic Algorithm. Informatics. 18 (4), 53–68 (in Russian).Ким, Т. Ю. Исследование влияния способа формирования функции вознаграждения по методу «двойника» для алгоритма обучения с подкреплением / Т. Ю. Ким, Г. А. Прокопович // Информационно коммуникационные технологии: достижения, проблемы, инновации (ИКТ–2024): электр. сб. ст. III Междунар. науч.-практ. конф., Полоцк, 29 марта 2024 г. Новополоцк: Полоцк. гос. ун-т, 2024. С. 93–97.Kim T. Y., Prokopovich G. A. (2024) . Study of the Influence of Reward Function Formation Method Using the “Twin” Approach for Reinforcement Learning Algorithms. Information and Communication Technologies: Achievements, Problems, Innovations (ICT–2024): Electronic Collection of Articles of the III International Scientific and Practical Conference, Polotsk, March 29. Novopolotsk, Polotsk State University. 93–97 (in Russian).Kim, T. Automatic Tuning of the Motion Control System of a Mobile Robot Along a Trajectory Based on the Reinforcement Learning Method / T. Kim, R. Prakapovich // Communications in Computer and Information Science. 2022. Vol. 1562. P. 234–244.Kim T., Prakapovich R. (2022) Automatic Tuning of the Motion Control System of a Mobile Robot Along a Trajectory Based on the Reinforcement Learning Method. Communications in Computer and Information Science. 1562, 234–244.Ким, Т. Ю. Разработка метода подражательного обучения для нейросетевой системы управления движением мобильного робота на примере задачи поиска выхода из лабиринта / Т. Ю. Ким, Г. А. Прокопович // Информатика. 2024. Т. 21, № 3. С. 32–46.Kim T. Y., Prokopovich G. A. (2024) Development of Imitation Learning Method for Neural Network Control System of Mobile Robot Using Maze Exit Search Task. Informatics. 21 (3), 32–46 (in Russian).Ким, Т. Ю. Обучение мобильного робота передвижению в неизвестной среде с применением метода обучения с подкреплением // Информационные технологии в промышленности, логистике и социальной сфере (ITI'2023): матер. 12-й Междунар. науч.-техн. конф. Минск: Объед. инст-т проблем информ. НАН Беларуси, 2023. С. 78–81.Kim T. Y. (2023) Training a Mobile Robot to Navigate in an Unknown Environment Using Reinforcement Learning. Information Technologies in Industry, Logistics and Social Sphere (ITI'2023): Proceedings of the 12th International Scientific and Technical Conference. Minsk, United Institute of Informatics Problems of the National Academy of Sciences of Belarus. 78–81 (in Russian).Research on Autonomous Lift Control Method of Hovercraft Based on DDPG / Y. Wang [et al.] // Искусственный интеллект в Беларуси: матер. III форума IT-Академграда. Минск: НАН Беларуси, 2024. С. 336–347.Wang Y., Qin Z., Kim T. Y., Wu P., Cheng P., Zhang X., et al. (2024) Research on Autonomous Lift Control Method of Hovercraft Based on DDPG. Artificial Intelligence in Belarus: Proceedings of the III IT-Akademgrad Forum. Minsk, National Academy of Sciences of Belarus. 336–347.Engineers' CAx Education – It's Not Only CAD / C. W. Dankwort [et al.] // Computer-Aided Design. 2004. Vol. 36, No 14. P. 1439–1450. https://doi.org/10.1016/j.cad.2004.02.011.Dankwort C. W., Weidlich R., Guenther B., Blaurock J. E. (2004) Engineers' CAx Education – It's Not Only CAD. Computer-Aided Design. 36 (14), 1439–1450. https://doi.org/10.1016/j.cad.2004.02.011.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.