摘要

本文介绍了一种基于NeuralSymbolic AI的电池拆解自主移动机械臂机器人系统（BEAM-1），旨在高效拆解电动汽车废旧电池（EOL-EVBs），以支持绿色制造和可持续发展。BEAM-1通过结合多传感器和神经谓词检测环境状态，并将其转换为准符号空间，实时通过LLM启发式树搜索识别最优动作原语序列，实现高精度执行。此外，BEAM-1采用直觉网络进行位置推测采样，并设计了精细的末端执行器，能够拆解多种螺栓类型。该系统具有持续学习能力，能够在无人类干预下自主感知、决策和执行，完成多类别、复杂情况下的连续螺栓拆解，成功率高达98.78%。此研究尝试通过NeuroSymbolic AI赋予机器人真正的自主推理、规划和学习能力，BEAM-1的框架可轻松移植到任何机器人系统，为未来实体智能机器人系统的设计和实现提供创新思路。

原理

BEAM-1系统的工作原理基于NeuralSymbolic AI，通过集成多种传感器和神经网络技术，实现对环境的精确感知和理解。系统首先利用多传感器收集环境数据，然后通过预定义的神经谓词将这些数据转换为准符号表示，这一过程涉及深度学习和符号逻辑的结合。在任务规划阶段，系统利用大型语言模型（LLM）进行启发式树搜索，以高效地找到从当前状态到目标状态的最优动作原语序列。此外，BEAM-1还采用了直觉引导的位置推测采样算法，通过神经网络快速确定满足运动学约束的目标位置，确保机器人动作的敏捷性和准确性。整个系统设计强调了持续学习的能力，使得BEAM-1能够不断从实践中学习和优化其性能。

流程

BEAM-1的工作流程分为四个主要层次：硬件层、运动层、执行层和任务层。在硬件层，系统包括一个6自由度的协作机器人、移动底盘和连接结构，以及一个集成了多传感器和快速更换装置的主动和被动合规电动扭矩末端执行器。在执行层，系统通过预定义的神经谓词将传感器捕获的环境信息转换为准符号空间，并将机器人动作分解为基于先验知识的不可分割单元，即动作原语。任务层使用符号空间中的逻辑树搜索来找到最佳原语序列，并引入LLM启发式树搜索以加速任务规划过程。在运动层，系统赋予BEAM-1基于直觉的推测采样能力，以提高其运动敏捷性。整个工作流程通过大量的实际场景实验验证，证明了BEAM-1在多类别、复杂情况下的连续螺栓拆解的高成功率。

应用

BEAM-1的应用前景广泛，主要集中在电动汽车废旧电池的高效拆解和回收领域。其高度自主的感知、决策和执行能力使其能够适应动态、复杂和非结构化的拆解环境。此外，BEAM-1的框架具有通用性，可以轻松移植到其他机器人系统，实现不同应用场景的自动化。随着技术的进一步发展和优化，BEAM-1有望在更广泛的工业自动化领域发挥重要作用，推动智能制造和可持续发展的进程。