Participants:
L’objectif du projet est de redéfinir la gestion des performances des batteries pour les drones en intégrant un suivi en temps réel de l’état de charge (SoC). Des modèles prédictifs améliorent la précision, permettant d’allonger les temps de vol, de réduire les interruptions et d’optimiser la consommation d’énergie dans les systèmes automatisés de gestion des stocks.
Partenaire de recherche :
BFH – Energy Storage Research Centre
La BFH apporte une expertise approfondie dans la caractérisation, la modélisation et l’intégration des systèmes de batteries lithium-ion, afin de développer des modèles de dégradation et d’optimiser les stratégies de fonctionnement. Le centre a dirigé plusieurs projets de recherche nationaux et internationaux, dont le projet Smart BMS to Reduce Range Anxiety (46770.1 INNO-ENG), financé par Innosuisse, qui a jeté les bases de l’estimation de l’état de charge (SoC) basée sur les modèles ECM. Ses travaux récents dans le cadre du projet Circubat ont renforcé ses compétences en modélisation en temps réel de l’état de santé (State of Health) à partir de vastes ensembles de données opérationnelles. Le centre dispose d’infrastructures de test à la pointe, incluant des chambres thermiques et des outils de spectroscopie d’impédance de haute précision, idéals pour le développement et la validation de l’estimation du SoC basée sur des modèles.
Partenaire de mise en mise en œuvre:
Verity est le leader mondial des systèmes de drones autonomes en intérieur. Dans le cadre du projet, Verity apporte son expertise opérationnelle et ses capacités d’intégration en tant que partenaire industriel. Avec plus de 150 installations de drones autonomes à travers le monde, Verity fournit les données, la plateforme et l’environnement de déploiement nécessaires pour valider le système dans des conditions réelles. Les drones de l’entreprise opèrent dans des entrepôts à forte disponibilité, où la précision de la gestion énergétique a un impact direct sur les performances.
