Ricerc@Sapienza

La gestione (dismissione e riciclo) dei cosiddetti rifiuti RAEE (Rifiuti Apparecchiature Elettriche ed Elettroniche), o E-waste, sta assumendo sempre più importanza negli ultimi anni, anche alla luce di una recente maggiore sensibilità verso la sostenibilità ambientale. Nel solo 2019 è stato raggiunto un quantitativo di E-waste pari a 53.6 milioni di tonnellate per metro cubo in tutto il mondo, del quale l'82,6% è stato abbandonato in discariche o, abusivamente, nell'ambiente. La parte sul totale dei rifiuti RAEE che viene invece trattata al fine di recuperare risorse preziose (quali ad es. oro, argento, platino e rame), subisce tipicamente uno dei seguenti processi (dal più efficiente ma costoso, al meno efficiente ma economico): disassemblaggio manuale, frantumazione o termovalorizzazione. Tramite il disassemblaggio manuale è possibile recuperare la maggior parte delle risorse impiegate nella costruzione di un prodotto: tuttavia tale processo, essendo tipicamente eseguito da operatori umani, è molto costoso e con un basso throughput.
Pertanto, l'introduzione dell'automazione in tale processo porterebbe notevoli benefici. Questo progetto si propone di strutturare delle celle robotiche che siano in grado, in totale autonomia, di riconoscere l'oggetto da disassemblare (con l'ausilio di tecniche di apprendimento automatico) ed operare su di esso in accordo ad una lista predefinita di azioni, associata all'oggetto riconosciuto, che appartiene ad una lista eterogenea. Una riprogettazione delle chiusure e degli incastri degli oggetti da disassemblare permetterà loro, inoltre, di essere facilmente accessibili e manipolabili dai robot all'interno della cella, incrementando l'efficienza della piattaforma. Infine, grazie anche all'ausilio di strumenti CAD, verrà introdotto un insieme di metriche per misurare la qualità delle scelte progettuali all'interno di un simulatore robotico.