退役产品回收拆解行业的痛点是弹性生产需求与刚性人力结构之间的矛盾。神经符号具身智能赋予自主拆卸机器人像人一样的直觉思维和逻辑思维能力，基于此技术构建的动力电池机器人自主拆解工作站，实现有人监督下的动力电池机器人自主拆解作业，保证较高的人工替代率。数字孪生系统是未来拆解工厂——柔性混流拆解系统的重要基础，解决拆解智能化数据依赖、场景依赖的痛点。

本项目聚焦于动力电池机器人自主拆卸工作站数字孪生系统的开发，研究内容涵盖数字孪生模型的精细化建模与实时渲染技术、虚实映射与虚拟重构技术，高并发数据传输技术等三项关键技术，为机器人拆解任务的实时仿真与动态优化提供基础。

基于虚幻引擎（Unreal Engine）平台，建立高精度的数字孪生模型，设计数字孪生系统人机交互界面和高并发数据传输系统，构建多源数据融合、人机交互控制的动力电池自主拆卸机器人的数字孪生系统。

构建了一套支持固定式拆卸机器人与移动式拆卸机器人协同作业的数字孪生系统，通过高精度建模与渲染、虚实映射与虚拟重构、高并发数据传输等关键技术突破，解决了多机器人协作中数据复杂度高、冗余度大、可视化维度多元的挑战，为现实场景中的多机器人协同研究提供了高仿真的实验环境。