Como funcionam as baterias e o BMS — Molicel, DJI, Samsung SDI

Uma bateria converte a troca de elétrons de uma reação química em corrente elétrica utilizável, e uma bateria de íon-lítio, especificamente, obtém energia da diferença de potencial criada quando os íons de lítio transitam entre um eletrodo positivo e um negativo. Quando se fala sobre o que faz um robô ou drone ter um bom desempenho, o foco tende a recair sobre sensores como LiDAR ou IMUs — mas, na prática, o que realmente limita o alcance, a capacidade de carga e a margem de segurança de um veículo é quase sempre a bateria e o BMS (Sistema de Gerenciamento de Bateria) que a controla. Não importa o quão capazes sejam os sensores ou os motores, se o sistema de energia for o gargalo, a aeronave não voa e o robô não anda.

Células cilíndricas de íon-lítio 18650 (esquerda) e 21700 (direita)

Dentro de uma bateria: múltiplas células conectadas em série/paralelo, além de uma placa BMS

Imagens: 18650 e célula de bateria de íon-lítio 21700 (Sevenethics, CC0) / Lithiumion-laptop-battery-internals (Suporte de chumbo, CC BY-SA 3.0), ambos Wikimedia Commons.

Princípio: íons de lítio se movendo para frente e para trás, e a restrição chamada taxa C

Durante a descarga, os íons de lítio retidos no eletrodo negativo (tipicamente grafite) movem-se através do eletrólito para o eletrodo positivo (um óxido de metal de transição, como o óxido de lítio-cobalto), enquanto os elétrons fluem simultaneamente através do circuito externo para o eletrodo positivo, gerando corrente. Para o par comum grafite-ânodo / óxido de lítio-cobalto-cátodo, as semirreações podem ser escritas da seguinte forma.

Durante o carregamento, essa reação ocorre no sentido inverso: uma fonte de energia externa força os elétrons de volta para o eletrodo negativo, impulsionando os íons de lítio de volta para esse lado. A combinação específica de materiais de eletrodo determina a tensão nominal, a densidade de energia e as características de segurança — e é exatamente daí que surgem as diferenças químicas (NMC, NCA, LiFePO4, etc.) entre os produtos comparados abaixo.

Modelo de descarga de bateria de íon-lítio (design de eletrólito líquido/separador)

Imagem: General diagrama de descarga de bateria de lítio (Sdk16420, CC BY-SA 4.0), Wikimedia Commons.

Para aplicações em robótica e drones, uma métrica que importa mais na prática do que a própria eletroquímica é a "taxa C". A taxa C é um valor adimensional que expressa quantas vezes a corrente real representa múltiplos da capacidade nominal de uma célula Q (em Ah). Por exemplo, consumir 45 A de uma célula com capacidade nominal de 4,2 Ah resulta em aproximadamente 10,7 C. Em drones e robôs bípedes que exigem grandes correntes instantâneas para acionar motores, escolher uma célula que não suporte uma alta taxa de descarga (C-rate) não apenas limita o desempenho devido à queda de tensão e ao calor gerado pela resistência interna, como também aumenta o risco de degradação acelerada e fuga térmica. A densidade de energia (Wh/kg, Wh/L) e a capacidade de descarga em alta taxa (C-rate) são inversamente proporcionais, e essa relação de compromisso impacta diretamente as demandas de corrente no lado do atuador (motor) do sistema.

Essa mesma estrutura fundamenta a estimativa do SOC (Estado de Carga) realizada por um BMS (Sistema de Gerenciamento de Bateria). O método mais simples, a contagem de Coulomb, integra a corrente ao longo do tempo para rastrear a capacidade restante.

Esta equação tem a mesma estrutura da integração da velocidade angular para estimativa de atitude em uma IMU e apresenta o mesmo problema: erros na medição do sensor de corrente se acumulam ao longo do tempo como "deriva". Na prática, um BMS (Sistema de Gerenciamento de Bateria) redefine periodicamente o erro de contagem de Coulomb referenciando a tensão de circuito aberto (OCV) — a relação entre OCV e SOC (estado de carga) quando a bateria está sem carga — ou funde a referência de OCV com a corrente integrada usando um filtro de Kalman estendido.

Baterias de estado sólido: substituindo o eletrólito por um sólido

Quase todas as baterias de íon-lítio em uso atualmente utilizam um solvente orgânico líquido inflamável como eletrólito, separando os eletrodos positivo e negativo. Uma bateria totalmente de estado sólido substitui esse eletrólito líquido por um sólido — cerâmico (à base de óxido), sulfeto ou polímero — o que reduz estruturalmente o risco de vazamento e incêndio causados por um solvente volátil. Isso também abre caminho para o uso do próprio lítio metálico como ânodo (depositando e dissolvendo lítio diretamente, sem um material hospedeiro como o carbono), o que pode aumentar substancialmente a densidade de energia por unidade de volume e peso. Enquanto uma bateria de íon-lítio típica fica na faixa de 160–260 Wh/kg, os projetos de estado sólido apresentam valores superiores a 300 Wh/kg, com alguns resultados em escala laboratorial atingindo 400–500 Wh/kg.

Esquema estrutural de uma bateria totalmente de estado sólido

Imagem: All-Solid-State Battery (Luca Bertoli, CC BY-SA 4.0), Wikimedia Commons.

Os desafios são igualmente claros. As interfaces sólido-sólido não conseguem atingir o mesmo contato perfeito que um eletrólito líquido, portanto a resistência interfacial tende a ser um problema, e igualar a condutividade iônica ao nível do eletrólito líquido tem sido, há muito tempo, o principal obstáculo técnico. Também se descobriu que a suposição inicial — de que um eletrólito sólido bloquearia fisicamente o crescimento de dendritos — não se confirma totalmente: relatos documentaram a propagação de dendritos através dos limites dos grãos de eletrólitos sólidos, causando curtos-circuitos internos. A simples troca para um eletrólito sólido não garante automaticamente a segurança.

O que um BMS faz: monitoramento, balanceamento e proteção

Um BMS é um circuito de controle construído em torno de duas funções principais: monitorar continuamente a tensão, a corrente e a temperatura de cada célula em uma bateria e equalizar as diferenças entre as células por meio do "balanceamento de células", enquanto corta a corrente em caso de falha ("proteção").

BMS control board inside a lithium-polymer battery pack (laptop application)

Imagem: Asus Zenbook UX31E - Lithium-Polymer battery controller (Raimond Spekking, CC BY-SA 4.0), Wikimedia Commons.

O balanceamento de células aborda as pequenas diferenças de tensão e capacidade que inevitavelmente surgem entre as células conectadas em série dentro de uma bateria. A abordagem mais comum, o "balanceamento passivo", descarrega ligeiramente apenas as células de maior tensão através de um resistor para alinhá-las com as demais — simples de implementar, mas a energia descarregada é desperdiçada como calor. A alternativa mais cara, o "balanceamento ativo", na verdade transfere energia de células de tensão mais alta para células de tensão mais baixa, o que é mais eficiente em termos de energia, mas aumenta a complexidade do circuito. Sem o balanceamento, a capacidade efetiva de todo o conjunto de baterias em série fica limitada pela célula mais fraca, com uma célula degradada mais propensa a entrar na zona perigosa de sobrecarga ou descarga excessiva.

A função de proteção interrompe o caminho da corrente por meio de um MOSFET assim que detecta sobrecarga, descarga excessiva, sobrecorrente, curto-circuito ou superaquecimento. Além disso, o BMS estima o SOH (Estado de Saúde, o grau de degradação da bateria) — a relação entre a capacidade efetiva atual e a capacidade original — e o reporta ao controlador de voo ou ao sistema de controle do robô, o que mantém as estimativas de autonomia restante precisas. Todo o conjunto eletrônico de bordo, incluindo o SBC (computador de placa única), toma decisões de alocação de energia e pouso ou parada de emergência com base nos dados reportados pelo BMS.

Comparação das principais especificações do produto

Uma célula de alta descarga como a P42A da Molicel é adequada para aplicações que exigem grandes correntes instantâneas — motores de drones ou as juntas de um braço robótico — por meio de um design que equilibra a capacidade com a taxa C. Em contraste, uma célula que prioriza a densidade de energia acima de tudo, como as células Panasonic usadas pela Tesla, tende a ser escolhida para aplicações em veículos elétricos, onde o perfil de carga do motor é comparativamente estável. A TB65 da DJI não é uma célula isolada, mas um pacote completo com um BMS integrado; em operações industriais com drones, é comum tratar essas "baterias inteligentes" como a unidade de operação, em vez de lidar diretamente com células individuais. Entre os circuitos integrados de BMS, o BQ76952 da TI é um projeto altamente integrado que incorpora até mesmo os drivers MOSFET de carga/descarga em um único chip, enquanto o LTC6811-1 da Analog Devices é especializado em medições de tensão de célula de alta precisão (abaixo de 1,2 mV) e pode ser interligado em vários chips para escalar para mais de 12 células por pacote. O fato de a ASB da Samsung SDI estar enviando amostras não apenas para fabricantes de veículos elétricos, mas também para clientes de IA embarcada e robótica humanoide, indica que as baterias de estado sólido estão ampliando seu escopo muito além do setor automotivo.

História: um subproduto da crise do petróleo, a comercialização pela Sony e um Prêmio Nobel

A origem das baterias de íon-lítio remonta ao início da década de 1970. M. Stanley Whittingham descobriu que íons de lítio podiam ser inseridos e removidos reversivelmente da estrutura em camadas do dissulfeto de titânio (TiS2) e, após ingressar na Exxon, criou um protótipo de bateria baseado nesse princípio. No entanto, o ânodo de lítio metálico daquela época apresentava problemas de segurança e, quando o colapso dos preços do petróleo no final da década de 1970 levou a Exxon a reduzir seus investimentos em pesquisa de energias alternativas, a tecnologia ficou temporariamente fora do caminho da comercialização.

Em 1980, John Goodenough, da Universidade de Oxford, deu um grande salto na estabilidade das baterias ao utilizar óxido de lítio-cobalto (LiCoO2) como material catódico. Então, Akira Yoshino, da Asahi Kasei, combinou o cátodo de LiCoO2 de Goodenough com um ânodo de carbono derivado de coque de petróleo, estabelecendo, em 1985, uma estrutura de bateria que dispensava completamente o lítio metálico, ao mesmo tempo que equilibrava segurança e praticidade. Essa estrutura básica permanece o principal modelo para baterias de íon-lítio até hoje.

Foi a Sony que deu o salto para a comercialização: em 1991, a Sony Energy Tec (agora Sony Energy Devices) tornou-se a primeira no mundo a comercializar baterias de íon-lítio. A joint venture entre a Asahi Kasei e a Toshiba iniciou a produção no ano seguinte, e a Sanyo Electric e a Matsushita Electric Industrial (agora Panasonic) juntaram-se em 1994, com as empresas japonesas liderando o mercado em seus primeiros anos. Essa conquista só foi formal e amplamente reconhecida um quarto de século depois: em 2019, o Prêmio Nobel de Química foi concedido conjuntamente a Whittingham, Goodenough e Yoshino.

O que o Boeing 787 ensinou à indústria sobre os limites de um BMS e a fronteira da previsão de degradação

O maior recall de baterias de laptops da Sony — Em agosto de 2006, a Dell, a Apple e vários outros fabricantes de PCs lançaram um recall massivo de laptops equipados com baterias de íon-lítio fabricadas pela Sony. Um defeito de fabricação — contaminação por partículas metálicas — foi identificado como capaz de causar curtos-circuitos internos, superaquecimento e incêndio, e o recall acabou abrangendo cerca de 9,6 milhões de unidades. A Comissão de Segurança de Produtos de Consumo dos EUA (CPSC) o classificou como "o maior recall relacionado a computadores" de sua história. Estima-se que a parte da Sony nos custos tenha chegado a centenas de milhões de dólares. O recall se tornou uma lição para toda a indústria: nenhum projeto de BMS, por melhor que seja, pode substituir completamente o controle de qualidade no nível de fabricação de cada célula.

A fuga térmica que paralisou o Boeing 787 em todo o mundo — Em janeiro de 2013, um Boeing 787 da Japan Airlines (JAL) estacionado no Aeroporto Internacional Logan de Boston sofreu um incêndio e fumaça provenientes de uma bateria de íon-lítio fabricada pela GS Yuasa, que alimentava sua unidade de energia auxiliar. Em um relatório adotado em 2014, o Conselho Nacional de Segurança nos Transportes dos EUA (NTSB) concluiu que um curto-circuito interno em uma célula causou uma "fuga térmica" que se propagou para as células adjacentes — essa foi a causa direta. Igualmente importante: a investigação observou explicitamente que "o circuito de segurança integrado à extremidade do conector... [foi] incapaz de interromper uma fuga térmica uma vez iniciada". Em resposta, a Administração Federal de Aviação dos EUA (FAA) suspendeu toda a frota de 787 — uma medida extraordinária que não era tomada desde 1979. Um sistema de gerenciamento de baterias (BMS) pode detectar os primeiros sinais de problemas e cortar a corrente, mas fundamentalmente não possui meios para interromper uma reação em cadeia de fuga térmica uma vez iniciada dentro de uma célula — uma limitação que este incidente deixou bem clara para toda a indústria.

A bateria de íon-lítio da APU que queimou no incêndio do JAL 787 em 2013 (fotografada pelo NTSB)

Imagem: 1-7-12 Bateria da APU do JAL787 (National Transportation Safety Board, Domínio Público), Wikimedia Commons.

Prever a degradação antes que ela quebre — Cada um desses incidentes de fuga térmica só se tornou visível depois que a degradação ou um defeito interno já havia ultrapassado um determinado limite. A pesquisa com o objetivo de mudar esse padrão de "só se descobre depois que quebra" tornou-se um dos principais campos de batalha na pesquisa recente de BMS. Um artigo publicado em abril de 2026, "Um Modelo de Aprendizado Profundo para Previsão do Estado da Bateria visando a Gestão Inteligente de Energia" (arXiv:2605.00898), aplica um modelo de aprendizado profundo a um conjunto de dados operacionais em larga escala para prever a capacidade restante e a trajetória de degradação de uma bateria com antecedência, propondo uma estrutura que suporta tanto a manutenção preditiva quanto uma gestão de energia mais segura. A sobreposição da previsão de degradação baseada em dados com a combinação clássica de contagem de Coulomb e referência de circuito aberto (OCV) é uma direção que provavelmente se expandirá para o projeto de sistemas de gerenciamento de baterias (BMS) para o setor de robótica e drones cada vez mais eletrificado.

Parâmetros que Determinam o Desempenho

• Densidade de energia (Wh/kg, Wh/L): Determina diretamente o tempo de voo de um drone ou o alcance de um robô terrestre autônomo que transporta carga. As baterias de estado sólido estão buscando ultrapassar 300 Wh/kg, enquanto os pacotes práticos de íon-lítio atuais ficam em torno de 160–260 Wh/kg — essa diferença representa exatamente a margem de projeto para plataformas de próxima geração.
• Taxa C (capacidade de descarga): Determina se uma célula pode atender às demandas instantâneas de alta corrente de motores e atuadores. Uma célula de alta taxa C, como a P42A da Molicel (45 A, aproximadamente 10,7 C), é adequada para aplicações com grandes variações de carga, como o salto de um robô com pernas ou a aceleração rápida de um drone. Substituir por uma célula otimizada para densidade de energia pode resultar em queda de tensão ou superaquecimento, impedindo que ela forneça sua potência nominal.
• Vida útil em ciclos: Um valor como os até 400 ciclos da DJI TB65 está diretamente relacionado ao custo operacional, por meio da quantidade de ciclos de carga/descarga que o pacote suporta. Em ambientes de alta utilização, como operações comerciais diárias com drones, esse número define efetivamente a frequência de substituição e o custo operacional.
• Precisão do balanceamento de células: A precisão com que um BMS consegue monitorar a tensão das células — como no caso do LTC6811-1, com erro de medição inferior a 1,2 mV — determina tanto a capacidade efetiva da bateria quanto a vida útil das células. Se um desequilíbrio crescente não for detectado, uma única célula degradada acaba limitando o desempenho de toda a bateria.
• Velocidade de resposta do circuito de proteção e seus limites: A rapidez com que um BMS detecta sobrecorrente ou superaquecimento e interrompe a corrente está diretamente ligada à segurança, mas, como demonstra o caso do Boeing 787, um BMS não tem poder para interromper uma reação em cadeia de fuga térmica depois que ela já começou dentro de uma célula. O controle de qualidade em nível de célula e a escolha de uma química menos propensa à fuga térmica (LiFePO4, por exemplo) devem complementar o circuito de proteção, e não o contrário.
• Faixa de temperatura operacional: Um valor como a classificação de -40 °C a 60 °C da Molicel P42A é importante para a disponibilidade no mundo real, já que drones e robôs externos precisam de resistência à perda de capacidade e potência que ocorre com baixas temperaturas. A função de autoaquecimento da bateria da DJI é uma solução para esse problema.
• Capacidade de carregamento rápido: As baterias de última geração — da ASB da Samsung SDI à meta declarada da Toyota e da Idemitsu Kosan de carregar de 10% a 80% de SOC em menos de 10 minutos — estão tratando a redução do tempo de carregamento como um claro diferencial. Para operações comerciais com drones e robôs de entrega que buscam a máxima utilização, o tempo de inatividade para carregamento se torna uma métrica de desempenho eficaz.

Referências

• Ficha técnica do Molicel INR21700-P42A
• Resumo das especificações do Molicel P42A (About:Energy)
• Página do produto da bateria de voo inteligente DJI TB65
• Especificações do Matrice 350 RTK (DJI Enterprise)
• [Principais recursos do Matrice 300 RTK, incluindo Redundância de bateria dupla (DJI Enterprise Insights)
• Página do produto Texas Instruments BQ76952
• Página do produto Analog Devices LTC6811-1
• Samsung SDI revela bateria de estado sólido de 900Wh/L (Notícias oficiais da Samsung SDI)
• Samsung SDI planeja produção em massa de baterias de estado sólido a partir de 2027 (Battery-News)
• Toyota e Idemitsu Kosan colaboram na produção em massa de baterias de estado sólido (Comunicado oficial da Toyota)
• Densidade de energia da célula Tesla 2170 (InsideEVs)
• Prêmio Nobel de Química de 2019, Informação Popular (site oficial do Prêmio Nobel)
• Site especial de Akira Yoshino (oficial da Asahi Kasei)
• Dell anuncia recall de baterias de notebooks devido a risco de incêndio (oficial da CPSC)
• Incêndio na bateria da Unidade de Alimentação Auxiliar, Boeing 787-8 da JAL, relatório de investigação JA829J (PDF oficial do NTSB)
• NTSB cita 'fuga térmica' em incêndio de bateria do Boeing 787 (Flying Magazine)
• Um Profundo Modelo de Aprendizagem para Previsão do Estado da Bateria visando a Gestão Inteligente de Energia (arXiv:2605.00898)