Trois nouveaux produits Sharpa pour mieux manipuler les objets

À IROS 2026, à Pittsburgh, Sharpa a présenté trois produits complémentaires : le robot de manipulation D01, la main agile W02 et le gant haptique AE01. L’ensemble relie trois fonctions : déplacer un robot et percevoir le contact, saisir des objets avec précision, puis transmettre des gestes humains et leur associer un retour tactile.613

D01 : un robot qui perçoit le contact sur son corps

Le D01 associe deux bras à sept degrés de liberté, des mains agiles et une peau électronique répartie sur le corps. Sharpa indique une charge utile pouvant atteindre 5 kg par bras, une vitesse maximale de l’effecteur supérieure à 10,5 m/s, une fréquence de communication de 1 000 Hz et une répétabilité de 0,2 mm. Selon les caractéristiques publiées par l’entreprise, la peau échantillonne les contacts à 100 Hz, détecte des forces de 0,1 à 20 N et distingue des variations de force de 0,2 N.67

Cette peau vise à renseigner le robot sur les contacts au-delà de ceux ressentis par ses mains, par exemple lorsqu’un bras ou le corps est touché. Ces chiffres correspondent aux spécifications communiquées par Sharpa : ils ne constituent pas, à eux seuls, une vérification indépendante des performances.

W02 : une main plus légère, tactile jusque dans la paume

La W02 pèse moins de 750 g, compte 21 degrés de liberté actifs et serait environ 30 % plus petite que son modèle précédent. Ses bouts de doigts intègrent des capteurs tactiles optiques, avec une plage de force de 5 mN à 30 N et une résolution spatiale de 1 mm. Une peau électronique étend la détection tactile aux doigts et à la paume ; pour cette dernière, les caractéristiques publiées indiquent une plage de 0,1 à 20 N et une résolution spatiale de 5 mm.3710

Sharpa décrit comme « rayon de préhension nul » la capacité de la main à saisir des objets très fins, comme un fil ou des baguettes. En pratique, l’objectif est de permettre aux doigts de se refermer autour d’objets étroits, souvent difficiles à saisir lorsqu’un espace subsiste entre eux.9

AE01 : transmettre les gestes d’une personne et lui renvoyer le toucher

Le gant exosquelette AE01 utilise 22 encodeurs pour capter les mouvements de la main, notamment en vue de piloter un robot en temps réel ou d’enregistrer des démonstrations. Il peut fournir 256 niveaux de retour haptique au bout des doigts et, selon les comptes rendus, s’utilise sans étalonnage préalable de l’utilisateur.713

En téléopération, les mouvements de la main de l’opérateur peuvent guider le robot, tandis que le retour tactile l’aide à percevoir un contact ou la force d’une prise. Les gestes enregistrés peuvent aussi servir de démonstrations pour l’entraînement. Cela décrit le rôle prévu pour la collecte de données, et non la preuve que ces démonstrations suffisent à entraîner un modèle particulier.69

Au programme des démonstrations à IROS

Sharpa a présenté un défi de rattrapage de baguettes, des réactions tactiles sur le corps du robot et une séquence de préparation de cocktail, avec des étapes comme ajouter des glaçons, verser et secouer. Cette dernière démonstration était téléopérée avec le gant AE01 : elle ne montrait donc pas un robot barman autonome.1314

Ces démonstrations se distinguaient de celles présentées auparavant par Sharpa. À CES 2026, l’entreprise avait montré une partie de tennis de table autonome ; d’autres articles font état de travaux autour de la préparation de desserts. À IROS, la séquence de cocktail mettait plutôt en avant la téléopération et la complémentarité entre robot, main tactile et interface de démonstration. Il ne faut donc pas la confondre avec une nouvelle démonstration de tâche autonome.2528

Ce que ces trois produits montrent

Le D01, la W02 et l’AE01 couvrent des aspects complémentaires de la manipulation fine : mouvement et perception du contact sur le robot, toucher précis au niveau de la main, puis commande humaine accompagnée d’un retour tactile. Les démonstrations d’IROS ont rendu ce lien concret, mais une présentation en direct et des spécifications publiées ne permettent pas, à elles seules, de savoir comment le système se comportera dans d’autres tâches ou environnements.