颠覆性的电动车电池拆解：BEAM-1电池拆解自主移动操作机器人系统的设计与实现
机器人学
2024-07-10 v1 人工智能
摘要
高效拆解报废电动车电池（EOL-EVBs）对于绿色制造和可持续发展至关重要。当前由自主移动操作机器人（AMMR）执行的预编程拆解在动态环境、复杂场景和非结构化过程中难以满足拆解要求。本文提出一种基于神经符号人工智能的电池拆解AMMR系统（BEAM-1）。它利用多传感器和神经谓词组合检测环境状态，并将信息实时翻译为准符号空间。在实时条件下，通过LLM启发式树搜索识别动作原语的最优序列，确保这些原语的高精度执行。此外，它采用直观网络的局部性抽样方法，并通过精心设计的末端执行器实现对各种螺栓类型的拆解。重要的是，BEAM-1是一个具备类人主观推理能力和直觉感知力的持续学习机体智能系统。大量真实场景实验表明，它能够自主感知、决策并执行，以完成在多种、多类别和复杂情境下螺栓的连续拆解，成功率达98.78%。本研究尝试运用神经符号人工智能赋予机器人真正的自主推理、规划和学习能力。BEAM-1实现了电池拆解的革命，其框架可轻松移植到任何机器人系统以实现不同应用场景，为未来机体智能机器人系统的设计与实现提供了开创性思路。
引用
@article{arxiv.2407.06590,
title = {Revolutionizing Battery Disassembly: The Design and Implementation of a Battery Disassembly Autonomous Mobile Manipulator Robot(BEAM-1)},
author = {Yanlong Peng and Zhigang Wang and Yisheng Zhang and Shengmin Zhang and Nan Cai and Fan Wu and Ming Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.06590},
year = {2024}
}