非夕打造自适应机器人汽车充电方案赋能新能源出行生态

来源:盖世汽车 时间:2024-12-23 13:01 阅读量:6857   
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对新能源汽车而言,充电的重要性不言而喻。根据中国电动汽车充电基础设施促进联盟数据显示,至2024年底,国内充电基础设施保有量1188.4万台,车桩比约2.46:1,存在着一定程度上的充电桩缺口。同时,新能源汽车的充电场景也存在诸多问题,如改...

对新能源汽车而言,充电的重要性不言而喻。根据中国电动汽车充电基础设施促进联盟数据显示,至2024年底,国内充电基础设施保有量1188.4万台,车桩比约2.46:1,存在着一定程度上的充电桩缺口。同时,新能源汽车的充电场景也存在诸多问题,如改造成本高、充电桩利用效率低、停车场空间利用率低下、车主时间分配受限等,新能源汽车的移动充电服务由此而生。

为响应需求,非夕打造了基于自适应机器人和先进AI技术的移动机器人充电解决方案,依靠机器人的精细力控和深度学习算法,以仿人化的方式实现充电枪的柔顺插拔。插拔过程稳定可靠,且不会对充电设备造成损伤。此外,自适应机器人具有七轴构型,在复杂的空间内可以通过姿态调整避开障碍,环境适应性更强。

移动充电机器人困境

自2020年起,移动充电机器人概念进入公众视野,至今已有十余款相关的移动充电解决方案出现,但在部分方案中,仍然需要由人和操作机构配合来完成全流程。

目前只有搭载机械臂的移动充电机器人可以实现100%全流程自动化,但许多方案在误差容忍和柔性作业方面面临着挑战:

位置误差容忍度低

在搭载机械臂移动充电方案中,会不可避免地出现由AGV/AMR等可移动平台、视觉模块、周边环境和车辆本身带来的多种定位误差。传统机器人很难容忍这类综合误差,容易产生充电枪无法顺利插拔或充电口、充电头等设备极易损伤等问题。

适配性差

传统机械臂充电方案大多只适配一种或几种车型,换型操作复杂,无法灵活响应如大型商场、居民区等生活场所中的实际充电需求。

对环境和设备要求高

诸如停车场之类的汽车充电场景大多光线昏暗,传统机械臂方案需要依靠昂贵的相机和光源模块,才能实现较好的视觉识别效果。

柔性、通用的自适应机器人汽车充电方案

非夕提供的机器人汽车充电方案以自适应机器人Rizon拂晓为主要执行机构,标配AMR平台进行灵活、高效的移动;同时,搭配先进的AI视觉算法、图形化编程系统Flexiv Elements和定制化末端工具,从而保证该方案具备手-眼-脚协同柔性作业的高级能力。

非夕在力控和AI方向上的技术积累为方案的先进性和通用性打下重要的基础。自适应机器人Rizon拂晓系列具备高响应、高精度的高性能力控,力感知分辨率最高可达0.03N,力控响应频率1kHz,能够模仿人手操作充电头的插拔,做到足够柔性、精准、可靠。

而非夕自研的高适应性AI视觉算法,即使在低硬件配置的状况下,仍对环境具备较高容忍度。该算法还可以自动调整角度二次拍照纠偏,提高识别准确率。结合通用抓取算法,该方案能通用于不同品牌、型号的充电枪,并在较差的光照条件下也能进行稳定的抓取工作。

根据具体需求和合作伙伴情况,非夕的自适应机器人还可以搭配不同的末端工具、设备和移动底盘,从而适配多种多样的汽车充电场景,在通用性和扩展性上具备绝佳优势。

使用非夕机器人的黑马原力超级快充产品G60小黑

手眼配合安全插充 赋能出行生态

基于强大的工业级力控能力和先进的AI技术,非夕提供的自适应机器人汽车充电解决方案具备明显优势。

安全可靠 人车无忧

自适应机器人Rizon 4获得CEamp;ETL双安全认证,具备本质安全性,可确保充电过程中人员、车身以及充电装置的安全无损。

柔顺插拔 避免设备损耗

基于多种力控策略及柔顺控制的仿人化插拔动作,可确保插拔过程的柔顺、稳定、可靠,避免因姿态、位置、轨迹精度等原因出现充电口的损伤或损耗。

通用灵活 自适应误差

依靠自身力控特性,搭配高环境适应性的AI视觉算法,自适应机器人可通过力控搜孔、柔性装配等策略,极大程度容忍由可移动平台、周围环境等带来的系统误差。

目前,除自主充电外,非夕也正与智能出行领域的伙伴共同打造更多立足实际需求的创新自动化方案,共创更加完善、智能、安全、省心的用户体验。

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