Return to search

Augmented Reality-Assisted Techniques for Sustainable Lithium-Ion EV Battery Dismantling / Förstärkt Verklighet-Assisterade Teknikers för Hållbar Demontering av Litiumjonbatterier

The increasing adoption of electric vehicles (EVs) brings forth the challenge of effectively managing the second-life and end-of-life cycles for lithium-ion batteries. Augmented Reality (AR) offers a promising solution to sustainably and efficiently dismantle these batteries. This thesis explores the development and evaluation of an AR mobile app specifically designed for guiding the dismantling process of a Volkswagen (VW) ID.4 lithium-ion EV battery. Subsequently, a detailed end-to-end development pipeline is presented, spanning from identifying the correct dismantling steps and building complete 3D reconstructions of the ID.4 battery using photogrammetry and CAD or 3D modelling, to creating an AR mobile application in Unity with the help of Vuforia allowing users to visualize the disassembly steps through an interactive guide. Tracking recognition testing results for each model indicates that simpler models exhibit a higher chance of producing false positives, while composite models have a greater minimum recognition distance compared to the faithfulto-real-life one-piece counterparts. User testing is conducted using a hybrid approach, combining a Figma prototype with video recordings to replicate the app’s behavior in a safe environment, without the physical presence of a high voltage battery. Results show positive user feedback, demonstrating the app’s usability and effectiveness in guiding the dismantling process. Furthermore, the thesis evaluates the app’s performance through the System Usability Scale (SUS) and the Technology Acceptance Model. The obtained SUS score of 80 (Grade B - Good) indicates favorable usability, while the Technology Acceptance Model provides insights into potential users’ perceptions. / Den ökande användningen av elektriska fordon (EV) frambringar utmaningen att effektivt hantera andra livscykler och slutlivscykler för litiumjonbatterier. För att hållbart och effektivt demontera dessa batterier erbjuder Augmented Reality (AR) en lovande lösning. Denna uppsats utforskar utvecklingen och utvärderingen av en AR-mobilapplikation som specifikt är utformad för att guida demonteringsprocessen av ett Volkswagen (VW) ID.4 litiumjon EVbatteri. Därefter presenteras en detaljerad genomgående utvecklingsprocess, som sträcker sig från att identifiera korrekta demonteringssteg och skapa kompletta 3D-rekonstruktioner av ID.4-batteriet med hjälp av fotogrammetri och CAD eller 3D-modellering, till att skapa en AR-mobilapplikation i Unity med hjälp av Vuforia, som tillåter användare att visualisera demonteringsstegen genom en interaktiv guide. Resultaten bättre identifieringstester för varje modell indikerar att enklare modeller har större chans att producera falska positiva resultat, medan komplexa modeller har större minsta igenkänningsavstånd jämfört med helhetsmodeller som är trogna verkligheten. Användartester genomförs med hjälp av en hybridmetod som kombinerar en Figma-prototyp med videoinspelningar för att återskapa appens beteende i en säker miljö, utan att behöva ha ett högspänningsbatteri fysiskt närvarande. Resultaten visar positivt användarfeedback och bekräftar appens användarvänlighet och effektivitet vid guidning av demonteringsprocessen. Uppsatsen utvärderar också appens prestanda genom System Usability Scale (SUS) och Technology Acceptance Model. Den erhållna SUS-poängen på 80 (Betyg B - Bra) indikerar en god användbarhet, medan Technology Acceptance Model ger insikter om potentiella användares uppfattningar.

Identiferoai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-344294
Date January 2023
CreatorsCristina Culincu, Diana
PublisherKTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS)
Source SetsDiVA Archive at Upsalla University
LanguageEnglish
Detected LanguageEnglish
TypeStudent thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text
Formatapplication/pdf
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
RelationTRITA-EECS-EX ; 2023:914

Page generated in 0.0021 seconds