仿人双手机器人拆解系统

自动拆解退役电池包

通过双机械臂协同实现退役电池包的完整拆解，无需人工干预，兼备高成功率与速度，为大规模回收提供实用方案。

吴鸿敏 · Junyang, Wang · Jiangming, Zhang · Yan, Wu · Shaohua, Kong · Rucheng, Xiang · Zhongjun, He · Yu, Jiang · 刘义祥 · 董广忠 · Haihua, Guo · Zhijian, Fu · Lin, Xubin · 周雪峰 · Liao, Zhaoyang · 楼云江

Journal of Manufacturing Systems 2026

具体参数

视觉识别准确率
{'zh': '97.2', 'en': '97.2'} %
z 向定位精度
{'zh': '0.03', 'en': '0.03'} mm
螺栓拆解成功率
{'zh': '100', 'en': '100'} %
BMS 拆解成功率
{'zh': '100', 'en': '100'} %
结构件拆解成功率
{'zh': '100', 'en': '100'} %
铜母排拆解成功率
{'zh': '84', 'en': '84'} %
整包平均拆解时间
{'zh': '32 min 35 s (per pack)', 'en': '32 min 35 s (per pack)'}
单组件平均拆解时间
{'zh': '20.6', 'en': '20.6'} s

技术优势

粘接件也能拆

右臂末端集成径向激振器，通过振动使卡死或粘接的连接松动，无需加热或破坏性工具，实现 BMS、母排等组件的无损拆解。

螺栓一颗不漏

左臂电动螺丝刀配合自适应磁力调节和并联四连杆收集机构，拆下的螺栓被可靠捕获并回收，整包实验中螺栓拆解成功率达 100%，可连续长时间作业。

定位精度够硬

全局–局部多模态视觉流程在 z 向定位精度达到 0.03 mm，足以适应电池包内部组件的毫米级装配间隙，保证可靠抓取。

应用场景