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Robust.AI choisit le système de perception IA d'Aptiv pour son robot d'entrepôt Carter nouvelle génération
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Robust.AI choisit le système de perception IA d'Aptiv pour son robot d'entrepôt Carter nouvelle génération

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Aptiv, groupe technologique industriel connu pour ses systèmes de capteurs automobiles, a annoncé que Robust.AI, spécialiste des robots mobiles autonomes pour l'entrepôt, a choisi sa solution de perception intelligente pour équiper la troisième génération de son robot collaboratif Carter. Le système repose sur une fusion de capteurs pilotée par intelligence artificielle et apprentissage automatique, autour du capteur Aptiv Pulse. Cette annonce prolonge une collaboration déjà engagée entre les deux entreprises, qui associent l'expertise d'Aptiv en perception embarquée, historiquement développée pour l'automobile, aux robots mobiles collaboratifs de Robust.AI destinés aux entrepôts et centres de distribution.

Pour l'industrie de l'automatisation logistique, ce partenariat illustre une tendance de fond: les fournisseurs de capteurs automobiles, confrontés à un marché des véhicules autonomes plus lent que prévu, redéploient leur technologie de perception vers la robotique industrielle et les AMR (robots mobiles autonomes). Pour les intégrateurs et décideurs B2B en logistique, l'enjeu est la fiabilité de la navigation et de la détection d'obstacles en environnement partagé avec des opérateurs humains, un point critique pour la certification sécurité des robots collaboratifs. L'annonce reste toutefois formulée en termes généraux, sans données chiffrées sur les gains de performance, la portée des capteurs ou le calendrier de déploiement, ce qui invite à la prudence sur l'ampleur réelle du changement technique.

Robust.AI, fondée par Aaron Edsinger et soutenue notamment par des investisseurs de la robotique, développe sa gamme Carter depuis plusieurs années comme alternative aux AMR déjà déployés par des acteurs comme Locus Robotics ou 6 River Systems (Ocado). Aptiv, de son côté, cherche à valoriser son portefeuille de capteurs et de logiciels de perception au delà de l'automobile. La suite dépendra des premiers déploiements concrets du Carter Gen 3 chez des clients entrepôts, qui permettront de vérifier si ces gains de perception se traduisent par une adoption élargie.

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Robust.AI a annoncé cette semaine, lors du salon Automate à Chicago, l'intégration du capteur PULSE d'Aptiv PLC dans son robot mobile collaboratif de troisième génération, le Carter Gen 3. Le PULSE est un système de perception fusionnant une caméra grand-angle et un radar ultra-courte portée pour une couverture à 360 degrés, avec fusion précoce des données brutes par apprentissage automatique. Cette architecture permet la création de cartes de profondeur et de grilles d'occupation en temps réel, deux éléments clés pour la navigation et la sécurité fonctionnelle en milieu industriel. Concrètement, le Carter est un AMR (autonomous mobile robot) logiciel-défini, conçu pour automatiser le picking de préparation de commandes, le transport point-à-point et le tri mobile, sans investissement en infrastructure fixe. Robust.AI, basée à San Carlos (Californie), commercialise son robot sur un modèle RaaS (Robotics-as-a-Service) à déploiement rapide et scalabilité flexible. En parallèle, les deux entreprises visent une certification Performance Level d (PL(d)), le niveau de sécurité fonctionnelle le plus exigeant pour les applications industrielles critiques, qu'Aptiv s'engage à obtenir pour les cas d'usage concernés. L'intérêt de ce partenariat dépasse le seul choix de composant : il illustre un virage sectoriel vers des systèmes de perception redondants et certifiables pour les AMR déployés en environnements partagés. Les entrepôts, ateliers de fabrication et zones de stockage froid posent des défis spécifiques que les capteurs monovoie gèrent mal : poussière, reflets, variations d'humidité, obstacles mobiles. La fusion radar-caméra à bas niveau (early fusion sur données brutes) est plus robuste que la fusion tardive sur sorties traitées, et c'est précisément ce que PULSE apporte au vSLAM (Visual Simultaneous Localization and Mapping) déjà embarqué sur Carter. Pour les décideurs industriels, la cible PL(d) est un signal fort : elle conditionne l'accès à des déploiements autonomes sans superviseur humain permanent, et ouvre la voie à des certifications CE Machinery Regulation en Europe. C'est un prérequis que beaucoup d'AMR actuels ne peuvent pas encore revendiquer. Robust.AI a été fondée par Gary Bradski et Anthony Jules, tous deux issus de l'écosystème robotique de Stanford et SRI International. La société positionne Carter comme un robot collaboratif capable de cohabiter avec les opérateurs humains, contrairement aux systèmes AGV traditionnels à zones d'exclusion. Aptiv, groupe irlandais historiquement centré sur l'électronique automobile (ex-Delphi), pousse depuis 2023 ses technologies de perception vers les marchés industriels et robotiques. Côté concurrence, Carter affronte des acteurs comme Locus Robotics, 6 River Systems (Shopify), Boston Dynamics Spot dans certains cas, et en Europe, Exotec avec son système Skypod. La différenciation de Robust.AI repose sur la flexibilité logicielle et le modèle RaaS, mais la certification PL(d) annoncée sera le véritable test de maturité industrielle. Aucune date de disponibilité commerciale du Gen 3 ni volume de déploiement n'ont été communiqués.

UELa cible de certification PL(d) annoncée ouvre la voie à des homologations CE Machinery Regulation pour les AMR en Europe, ce qui pourrait accélérer l'adoption de robots mobiles autonomes sans superviseur permanent dans les entrepôts et usines européens.

IndustrielOpinion
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Découvrez les robots mobiles LD de nouvelle génération d'Omron
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Découvrez les robots mobiles LD de nouvelle génération d'Omron

Dans l'épisode 264 du Robot Report Podcast, l'équipe reçoit Miguel Garcés Moreno, responsable marketing produit pour les robots mobiles d'OMRON Industrial Automation Europe, sur la zone Europe, Moyen-Orient et Afrique (EMEA). Ingénieur industriel de formation, titulaire d'un master en Industrie 4.0, il pilote la stratégie produit d'OMRON sur trois familles : les robots mobiles autonomes (AMR), l'automatisation industrielle et les robots collaboratifs à force et puissance limitées. Son champ d'expertise couvre aussi la vision par IA, le contrôle de mouvement et les automates programmables (PLC). L'entretien porte sur la nouvelle génération des AMR de la gamme LD, dans une logique d'intralogistique flexible, compacte et entièrement automatisée pour les usines. Le descriptif de l'épisode ne publie ni charge utile, ni vitesse, ni autonomie, ni prix, ni calendrier de disponibilité. Il s'agit donc, à ce stade, d'une annonce de positionnement et non d'un produit documenté chiffre à l'appui. L'épisode est également ponctué d'une revue de l'actualité : une nouvelle main de robot humanoïde chez Boston Dynamics, l'humanoïde domestique Flourish One basé sur un Raspberry Pi, et un investissement de 100 millions de dollars d'Amazon dans une usine dans l'Indiana. L'intérêt tient moins à une annonce technique, absente du texte, qu'au signal envoyé par un acteur historique de l'automatisation industrielle. Le fait qu'OMRON mette en avant un responsable EMEA pour présenter sa prochaine génération de LD indique que le marché européen de l'intralogistique reste un terrain d'affrontement entre AMR, cobots et systèmes de convoyage. Pour un intégrateur ou un directeur des opérations, la question utile sera de savoir si cette génération améliore les points qui bloquent aujourd'hui les déploiements : intégration aux PLC existants, gestion de flotte, sécurité en environnement mixte et coût total par site. L'épisode n'apporte pas ces réponses dans son descriptif. Il faudra attendre les fiches techniques, ou l'écoute de l'entretien, pour juger de la substance. Côté contexte, OMRON défend de longue date une offre qui combine robots mobiles, cobots et contrôle-commande, ce qui lui permet de vendre une cellule cohérente plutôt qu'un robot isolé. Cette approche le met en concurrence avec les spécialistes des AMR et les grands de l'automatisation, comme Mobile Industrial Robots (Teradyne) ou les fabricants de cobots qui étendent leur gamme vers la mobilité. L'épisode est sponsorisé par WiBotic, spécialiste de la recharge sans fil pour robots, ce qui rappelle que l'autonomie énergétique des flottes reste un sujet central. Les prochaines étapes à surveiller sont la publication des spécifications de la nouvelle gamme LD et les premiers déploiements clients en Europe. Le podcast annonce par ailleurs les 20 ans de RoboBusiness comme prochain rendez-vous du secteur.

UEConcerne le marché européen de l'intralogistique, où OMRON positionne sa nouvelle génération d'AMR LD via son équipe EMEA, sans spécifications ni calendrier publiés.

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Gecko Robotics teste le lidar couleur nouvelle génération d'Ouster pour améliorer l'inspection d'infrastructures par IA
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Gecko Robotics teste le lidar couleur nouvelle génération d'Ouster pour améliorer l'inspection d'infrastructures par IA

Gecko Robotics, spécialiste américain de l'inspection robotisée d'infrastructures industrielles, a annoncé intégrer les capteurs lidar Rev8 d'Ouster dans sa plateforme logicielle Cantilever. Le Rev8 est la nouvelle génération de lidar digital d'Ouster, conçue pour les systèmes d'IA physique, et introduit des couches de données supplémentaires par rapport aux générations précédentes, notamment des capacités de perception couleur qui permettent d'enrichir les nuages de points 3D d'informations chromatiques. Gecko utilise déjà les lidars Ouster pour naviguer dans des environnements industriels complexes tels que centrales électriques, raffineries ou réservoirs. Il s'agit à ce stade d'une phase de test et d'intégration, pas d'un déploiement commercial confirmé à grande échelle. L'ajout de données couleur au lidar change la donne pour l'inspection d'actifs industriels : il permet de corréler la géométrie 3D avec des indicateurs visuels de dégradation (corrosion, fissures, dépôts) sans multiplier les capteurs hétérogènes. Pour un intégrateur ou un opérateur industriel, cela se traduit par des modèles d'IA plus précis pour la détection d'anomalies, avec potentiellement moins de passages robot nécessaires par site. C'est aussi un signal fort que les lidar digitaux convergent vers des capteurs multimodaux capables de remplacer des combinaisons caméra+lidar. Ouster, issu de la fusion avec Velodyne en 2023, positionne sa gamme OS/Rev autour des applications d'IA physique industrielle face à des concurrents comme Hesai, RoboSense ou Luminar. Gecko Robotics, dont la plateforme Cantilever cible les secteurs de l'énergie et de la défense, avait levé 100 millions de dollars en 2022. Cette collaboration illustre la tendance à construire des stacks d'inspection complètes en combinant perception avancée et logiciel d'analyse propriétaire, plutôt que de vendre des robots isolés.

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Comau développe un système robotisé de préparation de commandes pour l'e-commerce de Decathlon
4Robotics & Automation News 

Comau développe un système robotisé de préparation de commandes pour l'e-commerce de Decathlon

Comau, groupe italien d'automatisation industrielle, a conçu et validé un système de préparation de commandes testé dans les opérations logistiques e-commerce de Decathlon. Les essais s'inscrivent dans MASTERLY, une initiative européenne qui vise à faire passer l'industrie de la production de masse classique à des systèmes flexibles et personnalisés. La solution repose sur le cobot MyCo de Comau, piloté par une architecture logicielle ROS2, et associe des capteurs intelligents à une couche de perception. Le communiqué disponible ne donne ni cadence, ni taux de prise réussie, ni nombre de références manipulées, ni durée ou site précis du test. Il s'agit donc d'un pilote validé en conditions d'essai, pas d'un déploiement commercial annoncé. L'intérêt est moins technologique que démonstratif. La préparation de commandes e-commerce, avec ses milliers de références hétérogènes et ses pics saisonniers, reste l'un des derniers maillons peu automatisés de l'entrepôt. Un cobot standard sur une pile logicielle ouverte ROS2 laisse espérer un coût d'intégration plus faible que des cellules propriétaires, un point à surveiller pour les intégrateurs. Sans métriques publiées, la question de l'écart entre démonstration et exploitation reste entière. Côté contexte, Comau s'appuie sur sa gamme de cobots et sur des programmes européens pour valider des cas d'usage hors de l'automobile. Decathlon, enseigne française, fournit un terrain logistique réel. Le segment du picking robotisé est déjà occupé par des acteurs comme Exotec (France, systèmes goods-to-person), RightHand Robotics ou Dexterity. La suite dépendra d'éventuels résultats chiffrés et d'un passage à l'échelle sur plusieurs sites, aucun n'étant annoncé à ce stade.

UEUn pilote logistique e-commerce chez Decathlon, enseigne française, dans le cadre du programme européen MASTERLY, illustre l'usage de cobots sur pile ROS2 ouverte pour le picking en Europe.

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