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Stewart Platform Walker : des jambes sensibles grâce à des résistances
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Stewart Platform Walker : des jambes sensibles grâce à des résistances

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Stewart Platform Walker : des jambes sensibles grâce à des résistances
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Un bricoleur identifié comme JD a modifié un robot hexapode baptisé Stewy pour lui donner un retour de force au niveau des pattes, en utilisant simplement des résistances. Stewy repose sur une architecture inhabituelle : sa tête est une plateforme de Stewart, un système à 6 degrés de liberté normalement fixé sur une base immobile. En reliant des pattes aux mêmes servomoteurs qui pilotent cette plateforme, JD a transformé le dispositif en robot marcheur à six pattes. Le problème restant : le robot ne percevait rien du sol sous ses pieds, un manque jugé limitant pour évoluer sur des surfaces irrégulières. La solution retenue consiste à placer une résistance en série avec chaque servomoteur et à mesurer la chute de tension à ses bornes. Comme le courant consommé par un servomoteur augmente avec le couple qu'il produit, cette mesure permet, via la loi d'Ohm et une simple entrée analogique du microcontrôleur, d'estimer indirectement la force exercée par chaque patte.

Ce hack illustre un compromis intéressant pour la robotique de bricolage et les petits projets éducatifs ou de recherche low-cost : obtenir un proxy de retour de force sans capteur dédié, sans jauge de contrainte, et sans modification mécanique des servomoteurs. Les données obtenues sont présentées comme étonnamment exploitables au regard de la simplicité de l'implémentation, à condition de ralentir la vitesse des servomoteurs pour stabiliser le signal. Ce n'est en rien comparable à une véritable perception proprioceptive de niveau industriel, mais l'approche montre qu'un signal de couple approximatif peut suffire à améliorer la marche sur terrain inégal pour un robot amateur, sans budget capteurs.

L'astuce s'inscrit dans une famille de solutions bien connue des makers pour approximer une détection de force sans capteurs spécialisés, à l'image des résistances sensibles à la force (FSR) déjà employées dans des tapis MIDI de type Twister ou dans des imprimantes 3D à mise à niveau automatique. Contrairement à ces composants dédiés qui mesurent directement une pression, la méthode de JD détourne un signal électrique déjà présent dans le circuit du servomoteur, ce qui la rend applicable à quasi n'importe quel robot à base de servos bon marché. Aucune suite commerciale ou industrielle n'est annoncée : il s'agit d'un projet de hobbyiste documenté en vidéo, pensé comme une démonstration pédagogique plutôt que comme une innovation de rupture.

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La manipulation dextre des robots en discussion : épisode 152 du Robot Talk avec Rich Walker
1Robohub 

La manipulation dextre des robots en discussion : épisode 152 du Robot Talk avec Rich Walker

Shadow Robot Company, entreprise britannique spécialisée dans la manipulation dextre, est à nouveau sous les projecteurs avec la participation de son directeur Rich Walker au podcast Robot Talk (épisode 152). Rich Walker, présent dans la société bien avant sa formalisation en entreprise, a débuté en ingénierie logicielle et systèmes avant de basculer vers la direction. Il y pilote aujourd'hui les engagements de recherche, les projets de démonstration industrielle et le programme de politique publique de Shadow Robot. La dextérité robotique reste l'un des verrous techniques les plus durs du secteur : reproduire les 27 degrés de liberté de la main humaine avec la fiabilité et la force nécessaires à un usage industriel est un défi que peu d'acteurs ont résolu à l'échelle. Shadow Robot figure parmi les rares à proposer des mains robotiques commerciales pour la recherche et l'industrie, ce qui leur confère une position de référence dans les laboratoires internationaux et auprès d'intégrateurs cherchant à automatiser des tâches de manipulation fine. Walker siège également au conseil d'euRobotics, le lobby européen qui regroupe les PME du secteur, ce qui positionne Shadow Robot comme influenceur dans les politiques R&D européennes. Fondée à Londres, Shadow Robot a construit sa réputation sur des décennies de travail en manipulation humanoïde, bien avant que les humanoides complets ne dominent le débat. Dans un marché aujourd'hui concurrencé par des acteurs comme Agility Robotics, Figure ou Apptronik sur le segment des bras et effecteurs, Shadow Robot maintient un positionnement de niche à haute valeur technique. Cet épisode de podcast reste davantage un format de visibilité sectorielle qu'une annonce produit concrète.

UERich Walker siège au conseil d'euRobotics, positionnant Shadow Robot comme influenceur dans les politiques R&D européennes en manipulation dextre, mais sans annonce concrète impactant directement le marché FR/EU.

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Un système d'IA apprend à fluidifier la circulation des robots en entrepôt
2Robohub 

Un système d'IA apprend à fluidifier la circulation des robots en entrepôt

Des chercheurs du MIT et de la société américaine Symbotic ont publié le 20 avril 2026 dans le Journal of Artificial Intelligence Research un système hybride capable de coordonner en temps réel des flottes de centaines de robots autonomes (AMR) dans des entrepôts e-commerce à grande échelle. La méthode repose sur un réseau de neurones entraîné par apprentissage par renforcement profond (deep RL), qui décide en continu lesquels des robots doivent être priorisés à chaque instant en fonction de la formation de congestions. Une fois cette décision prise, un algorithme de planification déterministe transmet les instructions aux robots pour qu'ils se reroutent avant d'atteindre un point de blocage. Dans des simulations inspirées de layouts réels d'entrepôts e-commerce, le système a atteint un gain de débit (throughput) d'environ 25 % par rapport aux méthodes de référence actuelles. Han Zheng, doctorant au Laboratory for Information and Decision Systems (LIDS) du MIT et auteur principal, précise que même une amélioration de 2 à 3 % du throughput représente un impact économique significatif à cette échelle. L'enjeu opérationnel est concret : dans un entrepôt dense, une collision ou un embouteillage mineur peut forcer l'arrêt complet du site pendant plusieurs heures pour intervention manuelle, un coût inacceptable pour les opérateurs logistiques. Ce que prouve ce travail, c'est que le deep RL peut dépasser les performances des algorithmes conçus par des experts humains sur un problème combinatoire dynamique, là où les heuristiques classiques peinent à s'adapter aux variations de charge ou de topologie. Le système démontre aussi une capacité de généralisation : entraîné sur certains layouts, il s'adapte à des configurations différentes (nombre de robots, géométrie de l'entrepôt) sans réentraînement complet. Pour les intégrateurs et les COO industriels, cela signifie qu'un modèle unique pourrait être déployé sur plusieurs sites sans re-paramétrage lourd, réduisant le coût de mise en oeuvre. Il faut toutefois noter que les résultats présentés restent à ce stade issus de simulations, et qu'aucun déploiement réel en production n'est encore documenté dans la publication. Symbotic, partenaire industriel de ces travaux, est un acteur américain spécialisé dans l'automatisation d'entrepôts qui équipe notamment les centres de distribution de Walmart et de C&S Wholesale Grocers. La collaboration avec le groupe de Cathy Wu (professeure associée en génie civil et environnemental au MIT, membre du LIDS) s'inscrit dans une tendance plus large d'intégration de méthodes d'IA avancées dans la gestion de flottes robotiques, un domaine où l'on retrouve également des approches concurrentes chez Amazon Robotics, 6 River Systems (Shopify) et Locus Robotics. Du côté européen, des acteurs comme Exotec (France), dont le système Skypod opère dans des entrepôts Decathlon et Carrefour, s'appuient encore principalement sur des planificateurs déterministes ; ce type de travaux pourrait orienter leurs prochaines générations de software. La prochaine étape logique pour l'équipe MIT/Symbotic sera une validation en environnement réel, dont aucune timeline n'est encore annoncée publiquement.

UEExotec (France), dont le système Skypod s'appuie sur des planificateurs déterministes dans les entrepôts Decathlon et Carrefour, pourrait s'orienter vers ce type d'approches RL hybrides pour ses prochaines générations de software de gestion de flotte.

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Un robot pour smasher au badminton comme un pro
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Un robot pour smasher au badminton comme un pro

Le bricoleur américain Travis Mitchell a converti un bras robotique industriel Denso VS050, compact à six axes, en machine à servir des volants de badminton, en partant du modèle CAO officiel fourni par Denso. Le bras saisit un volant dans une trémie via une pince pneumatique puis l'insère entre deux disques tournant à grande vitesse qui le pincent et l'éjectent, le tout piloté par un microcontrôleur ATmega AVR (préféré à un Raspberry Pi Pico pour ses besoins en entrées-sorties) et monté sur un bureau à hauteur réglable. Après des essais en atelier puis sur un vrai terrain, la solution retenue pour les disques lanceurs combine un disque en plastique imprimé en 3D et une bande de silicone assurant l'adhérence sans se déformer. Ce prototype reste une réalisation personnelle documentée dans la communauté des makers, sans lien commercial avec Denso ni volonté affichée de production en série, mais il illustre la réutilisation croissante de bras industriels compacts et abordables, conçus pour l'usine, vers des tâches sportives de niche. Aucune intelligence artificielle de type VLA n'intervient ici : l'enjeu est purement mécatronique, avec une synchronisation fine entre préhension pneumatique et éjection à haute vitesse, et un choix de matériaux délicat pour gérer friction et usure. Cela rappelle qu'à côté de la course aux robots humanoïdes généralistes, une part de l'innovation robotique continue de se jouer à petite échelle, avec du matériel industriel standard détourné pour résoudre des problèmes très spécifiques d'entraînement sportif automatisé. Le projet résulte de plusieurs années de tâtonnements de Mitchell, le volant empenné étant plus difficile à propulser qu'une balle de tennis car il freine très vite et nécessite un lancer par pincement rotatif plutôt qu'un simple tir pneumatique. Le choix du Denso VS050, bras habituellement destiné aux lignes d'assemblage industrielles, lui a permis de bénéficier d'une cinématique déjà éprouvée plutôt que de concevoir un bras sur mesure. Aucun calendrier de déploiement en club ou en compétition n'est évoqué ; les prochaines étapes annoncées concernent surtout l'amélioration de la fiabilité du lancer et du logiciel de contrôle.

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Ce que trois jours de construction d'un robot m'ont appris
4Robohub 

Ce que trois jours de construction d'un robot m'ont appris

Du 25 au 27 août, l'Institute for Safe Autonomy de l'université de York (Royaume-Uni) a accueilli le MicroMaze Robot Hackathon, organisé dans le cadre du programme UK RAS STEPS. Ce programme s'adresse aux Research Technical Professionals, les ingénieurs et techniciens qui font tourner les infrastructures et les logiciels de la recherche académique. Le défi consistait à construire un petit robot autonome, puis à lui faire franchir des labyrinthes de difficulté croissante. Une participante, qui en fait le récit dans un billet de blog, formait une équipe avec deux collègues, Emily et Joolz. En trois jours, le trio est parti d'une boîte de composants et d'un châssis découpé au laser pour arriver à un robot capable de traverser un labyrinthe. La plateforme associait capteurs, moteurs et carte Raspberry Pi Pico W programmée en MicroPython. L'événement était organisé par Rob Woolley. Le texte ne donne ni classement, ni temps de parcours, ni nombre d'équipes, ni budget matériel. C'est un témoignage personnel, pas un compte rendu de compétition. Il n'y a ici aucune avancée technologique, et il serait trompeur d'en présenter une. L'intérêt est ailleurs. L'autrice décrit la boucle classique du développement robotique : intégrer capteurs et actionneurs, déboguer, essuyer des essais ratés, puis se demander pourquoi le robot fait autre chose que ce qui était prévu. À l'échelle d'un micro-robot, on retrouve l'écart entre le comportement attendu et le comportement réel qui pèse sur toute la robotique, des humanoïdes aux AMR d'entrepôt. Pour un décideur ou un intégrateur, le signal concerne surtout les compétences. Les Research Technical Professionals sont ceux qui déploient et maintiennent les robots dans les laboratoires. Un format court, sur matériel grand public et en langage accessible, leur permet de gagner en pratique matérielle et de se constituer un réseau. L'autrice dit d'ailleurs en retenir avant tout les amitiés nouées, ce qui rappelle que ces événements servent d'abord à créer des communautés. Le contexte est celui d'un écosystème académique britannique qui structure le métier de technicien de recherche en robotique et systèmes autonomes. Le choix du lieu est cohérent : l'Institute for Safe Autonomy de York travaille sur la sûreté des systèmes autonomes, une question centrale pour tout déploiement industriel à grande échelle. Le labyrinthe est un exercice ancien de la robotique, popularisé par les concours de type micromouse. C'est un banc d'essai pédagogique commode, car il impose de percevoir, de décider et d'agir sans intervention humaine. Aucun acteur français ou européen n'est cité, et aucune suite formelle n'est annoncée. Les participants évoquent seulement l'envie de se revoir. Reste à voir si le programme UK RAS STEPS reconduira ce format, mais rien dans le récit ne permet de l'affirmer.

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