IndustrielInteresting Engineering2h

Des scientifiques conçoivent un robot pionnier pour nettoyer et inspecter les piles de ponts sous l'eau

1 source couvre ce sujet·Source originale ↗·

Résumé IASource uniqueImpact UE

Des scientifiques conçoivent un robot pionnier pour nettoyer et inspecter les piles de ponts sous l'eau

Des ingénieurs de l'University of Technology Sydney (UTS) ont développé SPIR (Submersible Pile Inspection Robot), un robot sous-marin autonome conçu pour nettoyer et inspecter les pieux immergés qui soutiennent ponts, quais et infrastructures portuaires. Conçu par le professeur Dikai Liu et l'équipe du Centre for Autonomous Systems (CAS) en collaboration avec Transport NSW, SPIR s'ancre sur un pieu via des bras préhenseurs capables de saisir la structure depuis n'importe quelle position. Un bras distinct équipé d'un jet haute pression décape les organismes encroûtants, balanes, huîtres, algues, dont l'épaisseur peut atteindre 20 centimètres avant toute évaluation structurelle. Le robot intègre ensuite une séquence d'inspection entièrement autonome : cartographie simultanée et localisation (SLAM), identification du type et de l'épaisseur des bio-salissures, planification et exécution de la trajectoire de nettoyage, puis capture d'images haute définition pour construire une carte 3D géoréférencée du pieu exposé. L'ensemble est supervisé depuis un bateau via une interface affichant les flux vidéo en direct. SPIR a été testé sur plusieurs ponts de Nouvelle-Galles du Sud, État qui recense à lui seul 5 000 ouvrages d'art ; à l'échelle australienne, le potentiel adressable atteint 50 000 ponts et 70 ports.

L'intérêt opérationnel est direct. Les méthodes actuelles reposent sur un échantillonnage : les plongeurs nettoient une bande verticale sur une fraction des pieux, laissant la majeure partie des structures non examinée. La contrainte est physiologique, la fatigue impose des rotations courtes, un opérateur ne peut surveiller qu'un seul plongeur à la fois, et dans certaines zones, les risques incluent courants de marée, visibilité nulle et faune hostile. SPIR opère en continu et un seul opérateur peut superviser plusieurs robots simultanément, démultipliant la productivité sans augmenter l'exposition au danger. L'impact économique est également mesurable : la fermeture d'un quai pendant une inspection par plongeurs peut coûter jusqu'à 100 000 dollars par jour à une autorité portuaire ; SPIR fonctionne sans interrompre les opérations de chargement. Le système offre aussi une couverture d'inspection complète là où le sampling laissait des angles morts structurels, ce qui change le niveau de confiance possible dans l'évaluation de l'état des infrastructures vieillissantes.

Le projet s'inscrit dans un mouvement plus large d'automatisation des interventions sous-marines en milieu industriel, aux côtés de systèmes comme Hull BUG (General Dynamics) ou des ROV de sociétés comme Reach Robotics et Saipem pour les pipelines offshore. UTS CAS travaille sur la robotique autonome en environnement non structuré depuis plusieurs années, SPIR représentant leur déploiement le plus abouti sur infrastructure critique. Le professeur Liu indique que la plateforme est adaptable au nettoyage de coques de navires, de pipelines, de plateformes pétrolières et de fondations d'éoliennes offshore. Aucune timeline commerciale ni partenariat industriel n'ont été annoncés à ce stade : SPIR reste pour l'instant un système validé en essais terrain, pas encore un produit commercialisé.

À lire aussi

1Robotics & Automation News

Deep Robotics lance un robot hybride roues-pattes pour l'inspection industrielle et les interventions d'urgence

Deep Robotics, entreprise chinoise spécialisée en robotique mobile fondée en 2018 à Hangzhou, a annoncé le Lynx M20S, robot hybride à roues et pattes de nouvelle génération. Successeur direct du Lynx M20, ce modèle cible l'inspection industrielle en milieux contraints et les interventions d'urgence sur terrain accidenté. Selon le communiqué de lancement, les améliorations portent sur trois axes : capacité de charge utile (payload), niveau de protection mécanique et environnementale (indice IP non précisé dans l'annonce), et vitesse de déplacement. Les chiffres exacts de ces paramètres n'ont pas été publiés au moment du lancement, ce qui limite l'évaluation indépendante des performances annoncées. L'architecture roues-pattes répond à une contrainte réelle des déploiements industriels : naviguer efficacement sur sol plat (où les pattes seules sont lentes et énergivores) tout en franchissant obstacles et escaliers inaccessibles aux AMR classiques. Pour un intégrateur ou un COO industriel, ce type de plateforme réduit le besoin de préparer l'environnement (ramps, marquages au sol), ce qui abaisse les coûts d'intégration. Le positionnement sur l'urgence (emergency response) suggère également une résistance renforcée aux conditions extrêmes, bien que les certifications correspondantes ne soient pas encore confirmées publiquement. Deep Robotics a commercialisé le Lynx M20 dans plusieurs applications d'inspection pétrolière, minière et de centrales électriques, notamment en Chine et au Moyen-Orient. Sur ce segment hybride, les concurrents directs incluent ANYbotics (ANYmal D, basé en Suisse) et Boston Dynamics (Spot), ainsi que Unitree avec le B2-W. Les prochaines étapes attendues sont la publication de fiches techniques complètes et l'annonce de pilotes industriels, probablement à l'occasion de foires sectorielles comme CIROS ou IROS 2026.

UEConcurrence directe avec ANYbotics (Suisse) sur le segment inspection industrielle hybride roues-pattes, pouvant affecter le positionnement commercial des acteurs européens sur ce marché.

IndustrielActu

1 source

2Interesting Engineering

Des ingénieurs américains franchissent une étape clé vers une conscience précise de l'environnement réel pour les robots autonomes

Brain Corp, spécialiste américain des systèmes d'autonomie pour robots commerciaux, annonce un partenariat de recherche avec l'Université de Californie San Diego (UC San Diego) pour développer des technologies de cartographie sémantique et d'intelligence contextuelle. L'accord implique notamment le professeur Nikolay Atanasov du département d'Electrical and Computer Engineering de la Jacobs School. L'objectif déclaré : doter les robots autonomes d'une couche de compréhension spatiale plus fine que ce que permettent les solutions de localisation et cartographie simultanées (SLAM) actuelles. Brain Corp s'appuie sur un parc opérationnel de plus de 50 000 robots autonomes déployés dans des environnements commerciaux à l'échelle mondiale, totalisant plus de 25 millions d'heures d'opérations autonomes, corpus de données réelles qui constitue le socle expérimental de la collaboration. L'enjeu dépasse la simple navigation : les approches basées sur la vision directe (end-to-end visual) peinent à maintenir une robustesse satisfaisante dans des environnements dynamiques à grande échelle. Le tandem Brain Corp/UC San Diego parie que des cartes 3D sémantiques enrichies, intégrant la nature fonctionnelle des objets et des espaces et pas seulement leur géométrie, permettront aux flottes de robots de s'adapter à des conditions changeantes sans intervention humaine. Pour les intégrateurs et les opérateurs industriels, cela se traduit par une résilience opérationnelle accrue et une coordination multi-agents fiable à l'échelle d'un site entier, qu'il s'agisse d'entrepôts, d'hôpitaux ou d'espaces commerciaux. John Black, CTO de Brain Corp, résume l'enjeu : "le défi n'est plus le mouvement ou la perception, mais la compréhension." Il convient de noter que l'annonce ne détaille aucune métrique de performance ni résultat expérimental publié à ce stade. Brain Corp, fondée en 2009 à San Diego, s'est imposée dans le segment des robots de nettoyage autonomes (AMR floor care) en grande distribution et facilities management, avec des clients comme Walmart, en déployant sa plateforme BrainOS comme système d'exploitation mutualisé pour l'ensemble de sa flotte. Face à l'émergence de modèles vision-langage-action (VLA) portés par des acteurs comme Physical Intelligence avec pi-0, Nvidia avec GR00T N2, ou Figure AI avec Figure 03, Brain Corp repositionne BrainOS comme infrastructure d'orchestration d'agents autonomes hétérogènes plutôt que comme simple pile de navigation. Le partenariat avec UC San Diego vise à intégrer directement ces avancées en cartographie sémantique dans BrainOS. Aucun calendrier de livraison n'est précisé : il s'agit pour l'heure d'un accord de collaboration recherche, non d'un produit commercialisé ni d'un déploiement en cours.

IndustrielActu

1 source

3Robotics Business Review

Comment concevoir des rails de robot et des systèmes à 7ème axe pour les environnements réels

Güdel Inc., filiale américaine du groupe suisse Güdel Group AG, organise un webinaire technique le 12 mai 2026 à 14h heure de l'Est, intitulé "Harsh and Dirty by Design: Engineering Robot Tracks and 7th Axis Systems for Real-World Environments". Deux expertes prendront la parole : Molly Lynch, account manager pour la région Midwest chez Güdel avec 15 ans d'expérience en automatisation industrielle, et Brenda Courim, directrice des ventes et du marketing de Güdel, forte de plus de 30 ans dans le secteur manufacturier dont environ 20 ans en ingénierie de conception principalement dans l'industrie automobile, diplômée en génie mécanique de l'Université du Michigan. La session s'adresse aux ingénieurs robotique, intégrateurs système, concepteurs d'automatisation et responsables de maintenance confrontés à des environnements industriels sévères. Les rails de translation et systèmes de 7e axe sont parmi les composants les plus exposés d'une cellule d'automatisation, et c'est précisément là que réside le problème structurel que le webinaire cherche à adresser. Conçus pour des environnements propres et contrôlés, ces systèmes sont soumis en conditions réelles à des projections de soudure, des poussières abrasives, de l'humidité, des produits chimiques, des overspray de cabines de peinture et des écarts de température extrêmes. Les modes de défaillance typiques identifiés incluent le contournement des joints d'étanchéité (seal bypass), l'endommagement des roulements, la corrosion et la perte d'alignement. Les intervenantes défendront des approches de conception spécifiques, notamment les guidages à rouleaux (roller guideways), les galets suiveurs (cam followers), les racleurs mécaniques, les capots de protection de rail et les traitements de surface protecteurs. La thèse centrale est que la maintenance préventive ne peut pas rester une réaction aux pannes : elle doit être intégrée dès la phase de conception du système, ce qui implique des choix d'architecture de rail et de configuration influençant directement l'exposition à la contamination et l'accessibilité pour l'entretien. Güdel Group AG, fondé en Suisse en 1954, est l'un des acteurs historiques des systèmes de mouvement linéaire et des rails de déplacement pour robots industriels, avec une présence significative dans les secteurs automobile, logistique et métallurgie. Le marché des 7e axes pour robots articultés comprend également des solutions de Rollon (désormais intégré dans Nadella Group), de constructeurs comme KUKA ou Fanuc via leurs divisions d'accessoires, et diverses offres d'intégrateurs régionaux. Cet événement est à classer comme un webinaire promotionnel d'un fournisseur, non comme la publication d'une étude indépendante ou d'un benchmark sectoriel, et aucune donnée comparative externe n'est annoncée au programme.

IndustrielActu

1 source

4arXiv cs.RO

HECTOR : coordination et supervision hiérarchiques de flottes robotiques centrées sur l'humain pour tâches temporelles continues

Une équipe de chercheurs a publié sur arXiv (référence 2604.10892v2) HECTOR, un cadre de coordination et de supervision hiérarchique centré sur l'opérateur humain pour la gestion de flottes robotiques à grande échelle. Le système repose sur trois couches imbriquées : un protocole d'interaction bidirectionnel et multimodal entre l'opérateur et la flotte entière, un mécanisme d'affectation glissante des tâches connues à des sous-équipes sur un horizon temporel défini, et un module de coordination dynamique intra-équipe déclenchée en temps réel lors de l'exécution. Les tâches supportées sont formulées en logique temporelle, ce qui permet d'exprimer des missions collaboratives complexes et continues, y compris dans des environnements partiellement inconnus ou changeants. Les évaluations reposent sur des simulations human-in-the-loop avec des flottes hétérogènes soumises à diverses configurations d'incertitude environnementale, sans déploiement physique rapporté à ce stade. Ce travail répond à un angle mort récurrent dans la littérature sur la coordination multi-robots : la plupart des architectures existantes supposent soit une autonomie totale, soit un contrôle direct robot par robot, deux extrêmes peu praticables en environnement industriel réel. HECTOR propose explicitement des points d'entrée pour que l'opérateur puisse ajouter des tâches, en annuler, modifier les priorités ou corriger les résultats de planification à la volée, sans remettre en cause la cohérence globale de la mission. Cette granularité d'intervention configurable est un atout concret pour les intégrateurs de flottes AMR en logistique, surveillance ou recherche et secours, où les imprévus terrain sont la norme. La structure hiérarchique réduit également la charge de calcul en isolant les décisions selon leur portée temporelle et spatiale. Le domaine de la coordination multi-agents sous contraintes temporelles est actif depuis plusieurs années, avec des travaux fondateurs sur les automates de tâches et la logique LTL appliquée à la robotique. HECTOR s'inscrit dans cette lignée en y ajoutant une couche d'interaction humaine formalisée, un aspect souvent traité de façon ad hoc dans les prototypes de recherche. Parmi les acteurs du secteur, des entreprises comme Exotec (France), Locus Robotics ou 6 River Systems gèrent déjà des flottes de plusieurs centaines d'AMR, mais leurs interfaces de supervision restent largement propriétaires et empiriques. La formalisation proposée par HECTOR pourrait alimenter les prochaines générations d'outils de fleet management, à condition de franchir l'étape de la validation sur matériel réel, que les auteurs n'ont pas encore annoncée.

UELes intégrateurs de flottes AMR européens, dont Exotec (France), pourraient bénéficier de la formalisation proposée par HECTOR pour leurs outils de fleet management de prochaine génération, sous réserve d'une validation sur matériel réel.

IndustrielPaper

1 source