[发明专利]基于数字孪生技术的智慧教学方法、系统及存储介质

权利要求书

1.一种基于数字孪生技术的智慧教学方法，其特征在于，包括以下步骤：

采集实训教学设备实体数据信息，根据所述实体数据信息生成实训教学设备的点云数据，通过所述点云数据进行三维重建生成实训教学设备的三维重建模型；

根据所述实训教学设备的三维重建模型建立数字孪生体模型，根据数字孪生体模型构建虚拟交互场景；

目标用户通过交互终端进行实训学习，获取目标用户在实训过程中的操作学习信息，根据所述操作学习信息评价目标用户的实训学习状况；

根据目标用户的实训学习状况制定适应性实训教学计划，同时，通过周期性考核制度对适应性实训教学计划进行更新修正；

获取目标用户在实训过程中的操作学习信息，根据所述操作学习信息评价目标用户的实训学习状况，具体为：

获取目标用户的基础数据，在日常教学实训过程中获取目标用户的操作学习信息，根据所述操作学习信息获取目标用户完成整套实训操作的时间信息；

根据所述时间信息获取目标用户在教学实训过程中的平均熟练度，并将所述平均熟练度作为熟练度基准，获取目标用户在实训操作中熟练度低于熟练度基准的操作步骤；

通过目标用户完成整套实训操作的时间信息、熟练度低于熟练度基准的操作步骤数量及所述操作步骤占所述时间信息的比例结合目标用户的基础身份数据评估目标用户实训学习状况；

预设实训学习状况评价体系获取目标用户的实训学习状况得分，根据目标用户实训学习状况得分生成目标用户的平时成绩；

同时，根据目标用户当前实训操作中的平均熟练度及熟练度低于熟练度基准的操作步骤进行目标用户考核成绩的预测，并将预测考核成绩按照预设方式向目标用户发送；

还包括：将历史实训用户的基础数据结合实训学习状况及对应实训教学计划存入预设教学计划数据库；

根据目标用户的当前实训操作中的实训学习状况提取实训学习特征，根据实训学习特征获取相似度符合预设相似度阈值范围的历史实训用户数据；

获取历史实训用户数据的实训教学计划，并按照所述相似度大小进行倒序排序，获取相似度最高的实训教学计划作为目标用户的当前预设时间段内的实训教学计划；

将所述当前预设时间段内的实训教学计划通过预设方式发送至目标用户，获取目标用户通过自身学习情况对实训教学计划的反馈信息，根据反馈信息评估目标用户对实训教学计划的适应度；

当所述适应度小于预设适应度阈值，则根据相似度排序获取相似度次高的实训教学计划替换当前预设时间段内的实训教学计划；

通过目标用户的操作与数字孪生体模型的运动的映射关系，进行目标用户错误操作时的状态回退，具体为：

根据预设教学视频获取实训教学设备实体的操作列表，并根据所述操作列表匹配对应实训教学设备实体的运动信息，将所述运动信息生成运动特征表；

将运动特征表中各操作步骤及对应的实训教学设备实体的各组件的位置信息生成映射关系，通过哈希链表对所述映射关系进行表示，并导入实训教学设备的数字孪生体模型；

当目标用户出现预警信息需要回退操作时，则根据当前操作在哈希链表头中进行检索，找到该操作对应的哈希链表头后获取与哈希链表头连接的哈希链表节点；

根据哈希链表节点中各组件的位置信息供目标用户进行选择回退；

同时，在目标用户日常实训学习中，目标用户根据不熟练操作步骤在所述哈希链表中进行检索截取，并将截取后哈希链表片段进行头部节点与尾部节点的拼接，实现操作场景的重复训练。

2.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生技术的智慧教学方法，其特征在于，根据所述实训教学设备的三维重建模型建立数字孪生体模型，具体为：

通过机器视觉设备获取实训教学设备的多角度图像信息，根据所述多角度图像信息获取点云数据，对点云数据进行预处理，获取实训教学设备的实体尺寸信息及装配信息；

通过点云数据进行三维重建，根据所述实体尺寸信息及装配信息将点云数据进行配准及连接，生成实训教学设备的三维重建模型；

将实训教育设备的实体材料属性、机电对象属性及运动约束条件赋予所述三维重建模型，构建实训教学设备的数字孪生体模型；

判断实训教学设备的数字孪生体模型与实训教学设备实体的运动匹配度是否处于预设运动匹配度阈值范围内；

若不处于，则证明实训教学设备实体的运动与数字孪生体模型存在不匹配现象，则对数字孪生体模型进行优化。