论文创新点：

       基于采煤机自主导航截割技术和数字孪生智采工作面概念，提出了采煤机数字孪生导航截割运动规划理论与方法，主要包括数字孪生理论、采煤机截割状态数字孪生、动态导航地图数字孪生及基于数字孪生的深度强化学习运动规划。

       针对不同类型的智采装备及其具体的应用需求，分析并构建包含相关模型信息的数字孪生模型：MGDT = (PE，MDT，DBDT)，即智采装备数字孪生模型（MGDT）包括物理实体模型（PE）、孪生模型（MDT）和数据模型（DBDT）。PE是对现实世界智采装备功能和传感感知的虚拟表示。MDT是实现数字孪生各功能的基础核心组件。DBDT融合多模态、多维度数据，构成以时间及模型为索引的综合数据平台，是数字孪生系统的核心动力。

       数字孪生核心驱动机制分为MDT模型驱动、DBDT数据驱动和服务驱动3类。三者构成了数字孪生运行自下而上的整体驱动机制，模型、数据、服务递进式的关系驱动采煤机运动规划的运行。

       在智采面物理空间，采煤机通过实时感知截割状态并根据环境地质体的变化进行自主决策，以控制自身执行截割任务。在智采面孪生空间，采煤机智能体Agent实时感知数字孪生环境，并在自我组织、自我学习和自我优化的基础上进行导航状态解析和决策评估，实现安全高效的智能化决策。这种物理空间与数字孪生空间交互逻辑模式有效增强了采煤机导航截割系统的整体性能和动态适应性。利用数字孪生技术，采煤机的数字孪生导航截割运动规划通过构建数据与模型的多维对应关系，实现虚拟与现实间的交互与迭代优化，显著提高了规划效率与成效。

       采煤机数字孪生导航截割运动规划系统架构包括物理感知层、综合数据层、数据与模型融合分析层及数字孪生服务层。系统整合了现实中的采煤机导航截割过程、数字孪生模型组成的场景、数字孪生数据模型和面向功能的应用，通过数字化手段将现实中的采煤机导航截割过程复制到数字孪生操作环境中，通过系统内各模块的调用实现数据自适应融合、智能分析和最优规划。