В Китае проводятся испытания мобильного робота для зарядки электромобилей, оснащенного шестиосевым манипулятором и системой визуального распознавания. Умная система зарядки была замечена на испытательной площадке в провинции Шэньси и функционирует как мобильный внешний аккумулятор для электрокаров.
Роботизированное зарядное устройство является частью демонстрационного проекта платформы «Циньчуаньюань» — инновационной инициативы, запущенной провинцией Шэньси несколько лет назад.
В случае крупномасштабного внедрения данная система может помочь решить проблему «тревоги за запас хода» у владельцев электромобилей, которые часто опасаются пользоваться машинами в районах с недостаточным количеством зарядных станций. Первая тестовая модель системы была представлена в 2023 году после того, как проектная группа совместно с Сианьским университетом Цзяотун преодолела ключевые технические трудности. Как сообщает CGTN, испытания проходят в провинции Шэньси, где индекс научно-технологических инноваций достиг 72,2 процента в 2024 году, что является четвертым результатом в стране, а объемы технологических контрактов превысили 483 миллиарда юаней. Сегодня инновации являются двигателем, обеспечивающим быстрое развитие Шэньси.
Развернутая на станции система способна самостоятельно подъезжать к нуждающемуся в зарядке транспортному средству. Робот может с высокой точностью определить место для зарядки на электромобиле, после чего он успешно интегрирует манипулятор в зарядный порт автомобиля, чтобы начать подачу электроэнергии. После полной зарядки автомобиля система автоматически отсоединяет манипулятор.
Инициатива «Циньчуаньюань» нацелена на ускорение трансформации научных и технологических достижений в коммерческие продукты и стимулирование промышленного развития. Она способствует глубокой интеграции инноваций и промышленных цепочек. Проект также обеспечивает финансирование и поддержку передовых исследований, включая новые материалы и технологии хранения энергии.
Автоматизация зарядки электромобилей представляет собой серьезную проблему для робототехники, поскольку требует высокой точности и адаптивности для работы со сложной геометрией зарядных портов. Исследователи по всему миру прилагают усилия для ускорения этого процесса.