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 ABB Robotics et PSYONIC collaborent pour faire progresser la préhension et la dextérité, des capacités essentielles à la robotique autonome et polyvalente (Autonomous Versatile Robotics - AVR™).

 Le cobot GoFa™ ABB sert de plateforme d’essai à la main bionique Ability Hand de PSYONIC, qui associe sens du toucher, conception adaptative et données d’apprentissage générées par des humains.

 La dextérité demeure l’un des principaux défis de l’industrie ; l’amélioration des systèmes de préhension peut réduire jusqu’à 30 % le temps consacré à l’ingénierie¹.

ABB Robotics collabore avec l’entreprise californienne PSYONIC, spécialisée dans les technologies bioniques, afin de faire progresser les capacités de préhension et de dextérité des robots grâce à une nouvelle approche reposant sur des données de manipulation collectées lors de l’utilisation de prothèses par des personnes amputées. En associant la main bionique Ability Hand de PSYONIC au cobot GoFa™ ABB, les deux partenaires étudient comment les données du toucher et du mouvement générées dans des situations réelles peuvent servir à entraîner des robots capables d’exécuter des tâches délicates et variables, jusqu’ici difficiles à automatiser. « La dextérité humaine et cette capacité instinctive à manipuler des objets très différents constituent l’un des défis les plus complexes à reproduire en robotique industrielle. Pourtant, elles sont indispensables au développement de robots véritablement autonomes et polyvalents », déclare Marc Segura, Président Monde d’ABB Robotics. « Avec la prochaine génération d’intelligence artificielle physique, les robots apprendront à comprendre et à interpréter leur environnement comme les humains. Cette collaboration avec PSYONIC contribuera à réduire l’écart historique entre les capacités de manipulation humaines et robotiques, ouvrant ainsi de nouvelles perspectives dans de nombreux secteurs industriels. »

La préhension et la dextérité occupent une place centrale dans la vision d’ABB Robotics de la robotique autonome et polyvalente (Autonomous Versatile Robotics - AVR™), qui vise à développer des robots capables de percevoir leur environnement, raisonner, se déplacer et manipuler des objets avec précision dans des environnements dynamiques. Ces capacités constituent également un levier essentiel pour le développement de l’IA physique appliquée à l’industrie, où les robots apprennent à partir d’interactions réelles avant de reproduire ces compétences avec un niveau de fiabilité compatible avec les exigences industrielles.

Cette collaboration ouvre la voie à de nouvelles applications dans de nombreux secteurs, notamment l’automobile, l’aéronautique, le conditionnement, la logistique et les sciences de la vie. En confiant aux robots des opérations répétitives, physiquement contraignantes ou difficiles à réaliser de manière constante à grande échelle, ABB Robotics et PSYONIC favorisent une collaboration plus efficace entre l’humain et la machine, tout en améliorant la productivité, la flexibilité des opérations et la sécurité au travail.

Les équipes de recherche et développement d’ABB Robotics travaillent étroitement avec PSYONIC afin d’intégrer cette technologie et d’explorer la manière dont la manipulation assistée par le toucher peut soutenir les applications robotiques autonomes de nouvelle génération.

Une nouvelle approche de la dextérité robotique grâce aux données générées par l’humain

Initialement développée pour les prothèses de membre supérieur, la main Ability Hand de PSYONIC associe un contrôle myoélectrique, des capteurs tactiles et une mécanique souple dans une conception légère dotée de plusieurs articulations. Ses capteurs de pression et son système de retour vibratoire permettent à l’utilisateur de percevoir le contact avec les objets, d’évaluer la force de préhension et de contrôler leur relâchement. Ses doigts flexibles épousent naturellement la forme d’objets irréguliers ou déformables.

« La manipulation dextre est autant un défi lié aux données qu’au matériel lui-même », explique le Dr Aadeel Akhtar, fondateur et directeur général de PSYONIC. « En utilisant la même Ability Hand aussi bien sur des utilisateurs humains que sur des robots, nous pouvons collecter des données très précises sur les mouvements, les contacts et les forces de préhension, puis les exploiter pour entraîner plus efficacement les systèmes robotiques. L’intégration avec la plateforme robotique d’ABB Robotics nous permettra d’étendre notre présence à davantage de domaines d’application et d’atteindre le niveau de dextérité nécessaire pour relever les défis les plus complexes de l’automatisation. »

Pour soutenir ces travaux, le cobot GoFa™ d’ABB Robotics apporte la précision et la répétabilité indispensables à un déploiement industriel. Il garantit une exécution et une évaluation constantes des variations les plus fines de force de préhension, de positionnement des doigts et de mouvement. Ce niveau de précision est essentiel pour transformer les données issues des manipulations humaines en performances robotiques fiables, y compris dans des tâches complexes et fortement variables.

Le partenariat évaluera l’intérêt de cette technologie dans des applications industrielles où les systèmes de préhension traditionnels montrent leurs limites face à la variabilité, à la fragilité ou à la complexité des objets manipulés, notamment lorsqu’il s’agit de pièces irrégulières ou délicates.

Selon la Fédération internationale de la robotique (IFR), les technologies avancées de préhension associées à l’intégration numérique peuvent réduire jusqu’à 30 % le temps consacré aux travaux d’ingénierie, soulignant ainsi le rôle stratégique des systèmes de préhension dans l’accélération des projets d’automatisation et l’amélioration de leur retour sur investissement¹.

Cette collaboration illustre également la stratégie plus large d’ABB Robotics, qui s’appuie sur son écosystème de partenaires pour lever les freins historiques à l’automatisation. En combinant robotique, intelligence artificielle et données réelles issues de l’utilisation de prothèses humaines, ABB Robotics accélère le développement de l’IA physique et contribue à concevoir des robots plus performants, plus adaptables et capables d’évoluer de manière fiable dans des environnements industriels réels.