Recirculate prueba un sistema robótico impulsado por IA para el desmontaje de baterías de vehículos eléctricos
El enfoque utiliza la robótica y el aprendizaje automático para desmontar las baterías desde el nivel de paquete a celda. En la primera fase, los investigadores han desarrollado un conjunto de herramientas y modelos de aprendizaje automático "para el desmontaje robotizado de una batería de vehículo eléctrico desde el nivel de paquete a celda". Según los investigadores, "fueron necesarios 18 meses de trabajo dedicado de nuestro equipo de expertos en robótica, IA y ML" para completar este primer paso.
El desarrollo está dirigido por la Universidad Centria de Ciencias Aplicadas de Finlandia, que ha construido una célula robótica en torno a un robot industrial KUKA KR10 montado sobre un raíl lineal móvil. El robot está equipado con herramientas especialmente diseñadas y una cámara de profundidad para detectar, desatornillar y retirar componentes de paquetes de alto voltaje de forma autónoma.
Se han entrenado múltiples modelos de aprendizaje automático para reconocer tornillos, conectores y cableado. Una vez retirada la tapa con una pinza de vacío, las herramientas robóticas desmontan los componentes internos a la vez que analizan las orientaciones de los cables para determinar las estrategias de extracción óptimas.
"Sólo en la tapa hay aproximadamente 50 tornillos", explica Tomi Pitkäaho, profesor titular de investigación en Centria. "Hemos entrenado un modelo de aprendizaje automático para localizar e identificar cada tornillo, extraer sus coordenadas exactas y enviar estos datos al robot. Con una cámara de profundidad instalada directamente en la herramienta, el robot puede determinar con precisión no sólo la posición x e y, sino también la profundidad z de cada componente."
El sistema no se limita al desmontaje. Se ha entrenado un modelo de identificación de baterías para que reconozca los distintos tipos de baterías incluso sin códigos QR o pasaportes digitales de producto. En la actualidad, el modelo puede identificar packs de Ford y Tesla con una precisión casi perfecta, lo que permite al robot seleccionar automáticamente el programa de desmontaje correcto.
Recirculate planea ahora ampliar el conjunto de datos de entrenamiento para admitir otros tipos de baterías, con el objetivo de escalar la solución a entornos industriales. "Este es uno de los primeros ejemplos prácticos del mundo real de desmontaje de baterías utilizando el aprendizaje automático y la robótica", afirma Pitkäaho. "Hasta ahora, la mayoría de los esfuerzos han sido puramente académicos".
Recirculate se anunció por primera vez en 2023 y su objetivo es crear nuevos modelos de negocio para la reparación, reutilización y reciclaje de baterías de segunda vida. La UE financia el proyecto, de tres años de duración, con 4,9 millones de euros.
Combina la experiencia de once empresas, entre ellas Ford Otosan y DHL, así como de fabricantes de tecnologías avanzadas en los campos de la IA, las soluciones logísticas inteligentes y la tecnología blockchain. Ford Otosan proporciona varias baterías para el proyecto y participa en el desarrollo de un sistema de etiquetado de baterías estandarizado. DHL se encarga del transporte y almacenamiento seguros de los packs, módulos y pilas. Los otros participantes en el proyecto son Probot, Minespider, Eco Stor, Fundacio Eurecat, Libattion, Dafo Vehicle Fire Protection, Iconiq Innovation Limited e Iconiq Innovation Spain y el CSEM suizo.
0 Comentarios