基于数字孪生的机器人虚实协同训练决策优化系统及方法

本发明公开了基于数字孪生的机器人虚实协同训练决策优化系统及方法，包括如下步骤：采集实体机器人在真实环境中的状态数据与扰动数据，预处理生成标准化输入；对标准化数据进行联合编码与状态扰动映射，生成嵌入于超球面流形空间的特征向量序列；输入至基于超曲面神经元结构的虚拟孪生控制体，执行扰动方向敏感激活，输出激活状态向量序列；分别生成虚拟与实体控制动作预测序列，计算嵌入空间差异向量，基于一致性优化准则更新控制体参数；收敛后控制体执行推理生成目标控制动作序列，驱动实体机器人完成动作执行，实现控制策略优化。本发明实现机器人控制策略的高精度迁移与快速收敛，提升复杂扰动环境下的执行稳定性。