論文の概要: Vision-Guided Dual-Arm Humanoid Robotic Disassembly of End-of-Life 18650 Lithium-ion Battery Packs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.08152v1
- Date: Sat, 06 Jun 2026 13:07:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-09 14:42:05.87618
- Title: Vision-Guided Dual-Arm Humanoid Robotic Disassembly of End-of-Life 18650 Lithium-ion Battery Packs
- Title（参考訳）: ライフオブライフ18650リチウムイオン電池パックの視覚誘導型デュアルアルムヒューマノイドロボット分解
- Authors: Yile Chen, Zhihao Liu, Xi Vincent Wang, Lihui Wang,
- Abstract要約: 本稿では、任意の初期ポーズから21セル18650パックを分解するビジョン誘導型デュアルアームパイプラインを提案する。
パイプラインは8/10のエンド・ツー・エンドの成功率、セルローカライゼーションのルート平均二乗誤差は24ドル、平均サイクル時間は1パックあたり6.0分である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.45616729772363
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The growing volume of retired lithium-ion battery packs from electric vehicles and portable electronics calls for automated disassembly that is safe, flexible, and selective down to the individual cell. Existing robotic systems, however, mostly assume known pack poses, external fixtures, or specialised tooling, leaving fixture-free cell-level disassembly under pose uncertainty largely unsolved. This paper presents a vision-guided dual-arm pipeline that disassembles a 21-cell 18650 pack from an arbitrary initial pose using only general-purpose parallel-jaw grippers, RGB-D sensing, and a pre-trained grasp detector. Pose uncertainty is absorbed by a learn-and-filter perception stack with discrete look-and-move wrist-camera corrections, while a mid-task support transfer between the two arms extends the effective workspace without any external clamp. The pipeline achieves an 8/10 end-to-end success rate, a cell-localisation root-mean-square error of $2.4$\,mm, and a mean cycle time of 6.0\,minutes per pack, providing a practical, fixture-free building block for industrial battery recycling.
- Abstract（参考訳）: 電気自動車や電子機器からのリチウムイオン電池パックの容量の増加は、安全で柔軟性があり、個々のセルに選択的な自動分解を要求する。
しかし、既存のロボットシステムは、既知のパックのポーズ、外部のフィクスチャ、あるいは特殊な道具を前提としており、固定器のない細胞レベルでの分解は、ほとんど未解決のままである。
本稿では,21セル18650パックを任意の初期ポーズから分解する視覚誘導型デュアルアームパイプラインを提案する。
ポース不確実性は、個別のルック・アンド・ムーブな手首カメラ補正を備えた学習・フィルタ認識スタックによって吸収され、一方、両腕間の中間タスク支持移動は、外部クランプなしで有効ワークスペースを拡張する。
パイプラインは、エンド・ツー・エンドの成功率8/10、セルローカライゼーションのルート平均二乗誤差2.4$\,mm、1パックあたりの平均サイクル時間は6.0\, minutesであり、工業用電池リサイクルのための実用的で固定式なビルディングブロックを提供する。
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