Cómo enseñar a un robot a atornillar

En el panteón de tecnologías que hacen posible nuestra sociedad moderna, una de las más subestimadas y olvidadas es el sujetador roscado, más conocido como tornillo. Esta tecnología surgió en los albores de la era industrial, cuando se hizo posible fabricar aparatos metálicos como estos a gran escala.

Hoy en día, estos dispositivos literalmente mantienen unido al mundo. Nuestros estilos de vida del siglo XXI no serían posibles sin ellos, y es probable que desempeñen un papel indispensable en el futuro previsible.

Sin embargo, en un mundo donde las técnicas de fabricación están cada vez más automatizadas, existe un problema. El proceso de atornillar y desatornillar sigue siendo uno en el que los humanos superan a las máquinas. Los dispositivos robóticos tienen dificultad para ubicar tornillos y sus casquillos y luego manipular tornillos y destornilladores de manera efectiva.

Las fuerzas axiales que actúan durante el atornillado y desatornillado resultan ser proporcionales al par.

Ingrese a Dima Mironov y sus colegas del Instituto Skolkovo de Ciencia y Tecnología en Moscú, que quieren automatizar el proceso para las fábricas inteligentes del futuro.

Su plan es simple. Utilizando la háptica, el estudio del sentido del tacto, Mironov y sus colegas quieren comprender cómo los humanos realizan estas tareas y luego construir robots que utilicen la misma técnica. Y su trabajo ha descubierto una ley fundamental de enroscar (y desenroscar) que está empezando a hacer esto posible.

Los humanos usan dos tipos diferentes de fuerza para clavar un tornillo o soltarlo. Primero aplican una presión o fuerza axial para empujar el tornillo en su zócalo. También aplican una fuerza de giro, o par, para girar el tornillo. El par requerido depende de la fricción entre el tornillo y el material del casquillo, y esto también depende del estado de la rosca.

Un problema clave en el atornillado es cómo evitar las salidas de leva, en las que el destornillador pierde su agarre en la cabeza del tornillo y se desliza. Entonces, Mironov y compañía están particularmente interesados ​​en cómo los humanos evitan esto.

Para investigar, el equipo construyó un dispositivo para medir tanto la fuerza axial como el par con resoluciones de menos de 0,1 newtons en la dirección axial y 0,003 newton-metros de par.

Luego pidieron a 10 hombres y mujeres que clavaran repetidamente un tornillo pequeño, del tipo que se usa en el ensamblaje de teléfonos inteligentes, en un casquillo de tres milímetros. Los tornillos tenían una cabeza Phillips o una cabeza hexagonal. Luego, el equipo midió las fuerzas involucradas.

Resulta que para atornillar y desatornillar con éxito, los humanos aplican una fuerza axial que es proporcional al par. Durante el atornillado, esta fuerza alcanza un máximo al final del accionamiento; este patrón se invierte durante el desatornillado.

También hay una periodicidad en estas fuerzas que proviene de los humanos que cambian su agarre cuando giran las manos y vuelven a engancharse con el tornillo. Entonces, Mironov y compañía simplemente observan la fuerza máxima ejercida durante cada giro.

Así es como encontraron el patrón universal de fuerzas para atornillar y desatornillar que pueden clavar o quitar un tornillo con éxito. Los resultados muestran que las personas aplican fuerza axial a los tornillos para evitar que el destornillador se deslice (salidas de leva) y esta fuerza axial es proporcional al par de torsión que se requiere para atornillar, dicen Mironov y compañía.

El equipo también descubrió que la fuerza requerida depende del tipo de cabeza del tornillo: los tornillos con cabeza Phillips requieren una fuerza axial significativamente mayor para evitar las salidas de leva que los tornillos con cabeza hexagonal. Entonces, dada la misma fuerza axial, es menos probable que las cabezas hexagonales se deslicen que las cabezas Phillips.

Finalmente, Mironov y compañía programaron un robot para recrear el mismo patrón de fuerzas. Este robot está equipado con un destornillador, una pinza para sostener el tornillo y visión artificial para ubicar el tornillo en su zócalo.

Luego, el equipo midió las fuerzas a medida que el robot hacía su trabajo, prestando especial atención a los cam-outs, que aparecen como una caída repentina de las fuerzas. Cuando detecta una salida de leva, el robot aumenta la fuerza axial y continúa.

El robot funcionó bien. Los resultados del desenroscado robótico concuerdan con los resultados de los experimentos humanos y demuestran la universalidad de las condiciones del desenroscado exitoso, dicen Mironov y compañía.

Estos investigadores son parte de un equipo que construye robots que pueden desarmar dispositivos electrónicos, como teléfonos inteligentes, para reciclarlos. El proyecto se llama RecyBot y su objetivo es crear un sistema robótico inteligente de alta velocidad para desmantelar dispositivos electrónicos.

Ese es un desafío considerable, y uno de los mayores dolores de cabeza es desenroscar. Así que el equipo al menos tiene esto bajo su cinturón. Pero la misma tecnología podría aplicarse en una amplia gama de fábricas inteligentes que tienen que montar y desmontar componentes.

De cualquier manera, el humilde tornillo parece estar listo para jugar un papel tan importante en el futuro como lo ha hecho en el pasado.

Ref: arxiv.org/abs/1801.10386 : Hápticas de Atornillar y Desatornillar para su Aplicación en Fábricas Inteligentes para Desmontaje

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