Vidéos : robots d'entrepôt autonomes, livraison par drone

Video Friday est votre sélection hebdomadaire de superbes vidéos de robotique, collectées par vos amis sur Spectre IEEE la robotique. Nous publions également un calendrier hebdomadaire des événements robotiques à venir pour les prochains mois. S’il te plaît envoyez-nous vos événements pour inclusion.

ICRA2026: 1er-5 juin 2026, VIENNE

Profitez des vidéos d’aujourd’hui !

Pour former la prochaine génération de robots autonomes, les scientifiques du Toyota Research Institute travaillent avec Toyota Manufacturing pour les déployer dans les usines.

( Institut de recherche Toyota )

Merci, Erin!

D’accord, mais comme si vous n’aviez pas montré le côté vraiment cool… ?

( Tyrolienne )

Nous présentons KinetIQ, un framework d’IA développé par Humanoid, pour l’orchestration de bout en bout des flottes de robots humanoïdes. KinetIQ coordonne les robots à roues et bipèdes au sein d’un système unique, gérant à la fois les opérations au niveau de la flotte et le comportement individuel des robots dans plusieurs environnements. Le cadre fonctionne sur quatre couches cognitives, depuis l’attribution des tâches et l’optimisation du flux de travail jusqu’à l’exécution des tâches basée sur VLA et au contrôle du corps entier entraîné par l’apprentissage par renforcement, et est présenté ici sur nos robots industriels à roues et notre plate-forme de R&D bipède.

( Humanoïde )

Que se passe-t-il si un robot est endommagé pendant son fonctionnement ? Peut-il encore remplir sa mission sans réparation immédiate ? Inspirés par les stratégies de résilience auto-incarnées des phasmes, nous avons développé un système de contrôle neuronal résilient adaptatif décentralisé (DARCON). Ce système permet aux robots à pattes de s’adapter de manière autonome à la perte d’un membre, garantissant ainsi le succès de la mission malgré une panne mécanique. Cette approche innovante mène à un avenir de robotique véritablement résiliente et auto-récupérable.

( VISTEC )

Merci Poramate !

Cette animation montre le point de vue de Perseverance lors d’un trajet de 807 pieds (246 mètres) le long du bord du cratère Jezero le 10 décembre 2025, le 1 709e jour ou sol martien de la mission. Capturées pendant deux heures et 35 minutes, 53 paires d’images de caméra de navigation (Navcam) ont été combinées avec des données du mobile sur l’orientation, la vitesse des roues et l’angle de braquage, ainsi que des données de l’unité de mesure inertielle de Perseverance, et placées dans un environnement virtuel 3D. Le résultat est cette reconstruction avec des images virtuelles insérées environ tous les 4 pouces (0,1 mètre) de progression du lecteur.

( Laboratoire de propulsion à réaction de la NASA )

( Unitree )

Représenter et comprendre les environnements 3D de manière structurée est crucial pour que les agents autonomes puissent naviguer et raisonner sur leur environnement. Dans ce travail, nous proposons un graphe de scène 3D hiérarchique amélioré qui intègre des fonctionnalités de vocabulaire ouvert sur plusieurs niveaux d’abstraction et prend en charge le raisonnement relationnel objet. Notre approche exploite un modèle de langage de vision (VLM) pour déduire des relations sémantiques. Nous introduisons notamment un module de raisonnement de tâches qui combine des modèles LLM (Large Language Models) et un VLM pour interpréter les informations sémantiques et relationnelles du graphe de scène, permettant ainsi aux agents de raisonner sur les tâches et d’interagir plus intelligemment avec leur environnement. Nous validons notre méthode en la déployant sur un robot quadrupède dans de multiples environnements et tâches, mettant en avant sa capacité à raisonner à leur sujet.

( Université norvégienne des sciences et technologies, laboratoire de robots autonomes )

Merci Kostas !

Nous présentons HoLoArm, un quadrirotor avec des bras souples inspirés de la structure nodus des ailes de libellule. Cette conception offre une flexibilité et une résilience naturelles tout en préservant la stabilité du vol, qui est encore renforcée par l’intégration d’une politique de contrôle d’apprentissage par renforcement (RL) qui améliore à la fois les performances de récupération et de vol stationnaire.

( HO Lab via les lettres IEEE sur la robotique et l’automatisation )

Dans ce travail, nous présentons SkyDreamer, au meilleur de nos connaissances, la première politique de course de drones autonomes basée sur la vision de bout en bout qui mappe directement les représentations au niveau des pixels aux commandes motrices.

( MAVLab )

Cette vidéo présente AI WORKER équipé de mains à cinq doigts effectuant une manipulation adroite d’objets dans divers environnements. Grâce à la téléopération, le robot démontre un contrôle manuel précis, semblable à celui d’un humain, dans diverses tâches de manipulation.

( Robotis )

Suivi autonome, montée de pente à 45° et transport fiable de la charge utile dans des conditions hivernales extrêmes — conçus pour prendre en charge les opérations où les environnements repoussent les limites.

( Robotique PROFONDE )

Les architectures vivantes, des plantes aux ruches, s’adaptent continuellement à leur environnement par l’auto-organisation. Dans ce travail, nous introduisons le concept d’essaims architecturaux : des systèmes qui intègrent la robotique en essaim dans des façades architecturales modulaires. Le Swarm Garden illustre comment les essaims architecturaux peuvent transformer l’environnement bâti, permettant une architecture « vivante » pour des applications fonctionnelles et créatives.