基于神经符号的动力电池拆解任务与运动规划

建立完善的动力电池回收利用体系是我国新能源汽车高质量发展需要突破的瓶颈问题之一,研究和发展智能化、柔性化、精细化的高效拆解技术是其中的重要环节.但由于受非结构化的拆解环境和拆解过程中的不确定性等因素的影响,目前,动力电池拆解还采用人工为主、机器辅助拆解的方式,不仅低效,而且致使工作人员暴露在危险的工作环境中,亟需向自动化、智能化方式转变.研究基于神经符号理论对动态环境中动力电池的拆解任务进行研究,设计并实现了一套任务和运动规划系统.与现有的动力电池拆解系统相比,系统在自主性、可扩展性、可解释性、可学习性4方面具备明显的优势,这4方面的优势相辅相成,可以不断促进系统的完善和提高,为实现动力电池的智能化拆解铺平了道路.基于该系统实现了在复杂多变的拆解工作环境中动力电池连接约束件的智能拆解,验证了系统的可行性.