{"version":"1","article":{"id":"phone-scan-personalizes-robot-manipulation-splat2act-2026","slug":"phone-scan-personalizes-robot-manipulation-splat2act-2026","language":"fr","url":"https://haberpaper.com/fr/news/phone-scan-personalizes-robot-manipulation-splat2act-2026","api_url":"https://haberpaper.com/api/v1/articles/phone-scan-personalizes-robot-manipulation-splat2act-2026?lang=fr","title":"Des scans téléphoniques testés pour adapter un robot à un espace intérieur","summary":"Le système Splat2Act de chercheurs de Georgia Tech scanne un espace intérieur par téléphone, en crée un jumeau numérique et adapte une politique de préhension robotique au moyen de démonstrations simulées. L’article teste le taux de réussite sur un bras robotique.","category":"business","region":"world","topics":["ai"],"published_at":"2026-10-13T20:11:52+03:00","modified_at":"2026-10-13T20:11:52+03:00","publication_basis":"publication-record","event_period":"2026-10-09","event_period_basis":"event-or-reference-period","sources":[{"name":"arXiv, Splat2Act: From Captured Scenes to Personalized VLA Manipulation (arXiv:2610.13945)","url":"https://arxiv.org/abs/2610.13945","checkedAt":"2026-10-13","publishedAt":"2026-10-09"}],"translations":[{"language":"tr","url":"https://haberpaper.com/tr/news/phone-scan-personalizes-robot-manipulation-splat2act-2026","api_url":"https://haberpaper.com/api/v1/articles/phone-scan-personalizes-robot-manipulation-splat2act-2026?lang=tr"},{"language":"en","url":"https://haberpaper.com/en/news/phone-scan-personalizes-robot-manipulation-splat2act-2026","api_url":"https://haberpaper.com/api/v1/articles/phone-scan-personalizes-robot-manipulation-splat2act-2026?lang=en"},{"language":"ar","url":"https://haberpaper.com/ar/news/phone-scan-personalizes-robot-manipulation-splat2act-2026","api_url":"https://haberpaper.com/api/v1/articles/phone-scan-personalizes-robot-manipulation-splat2act-2026?lang=ar"},{"language":"fr","url":"https://haberpaper.com/fr/news/phone-scan-personalizes-robot-manipulation-splat2act-2026","api_url":"https://haberpaper.com/api/v1/articles/phone-scan-personalizes-robot-manipulation-splat2act-2026?lang=fr"},{"language":"es","url":"https://haberpaper.com/es/news/phone-scan-personalizes-robot-manipulation-splat2act-2026","api_url":"https://haberpaper.com/api/v1/articles/phone-scan-personalizes-robot-manipulation-splat2act-2026?lang=es"}],"data_types":[],"data":null,"data_compilations":[],"data_downloads":[],"content":{"paragraphs":["Une prépublication mise en ligne sur arXiv le 9 octobre par des chercheurs de Georgia Tech présente Splat2Act, un processus allant du réel à la simulation puis au réel pour adapter une politique robotique généraliste à un lieu intérieur précis, comme un domicile ou un bureau. L’utilisateur scanne l’espace avec un téléphone portable et fournit des images de ses objets. Le système construit un jumeau numérique à l’échelle d’un bâtiment avec la technique 3D Gaussian Splatting et une géométrie de collision, repère les réceptacles et les tâches de préhension, puis génère des démonstrations réussies en simulation. Les auteurs ont appliqué le processus aux scans de 101 espaces de campus, où il a produit 852 réceptacles et plus de 68 000 démonstrations robotiques.","Les chercheurs indiquent que leur meilleure politique adaptée a atteint 62,5 % de réussite globale de préhension dans un espace cible. Sur un robot Stretch 3 réel, elle a réussi 63,9 % des tâches d’un sous-ensemble de 12, contre 66,7 % en simulation pour les mêmes tâches. Ils signalent également que la politique π₀.₅ non adaptée n’a réussi aucun prélèvement dans les espaces capturés. Les résultats se limitent aux espaces de campus, objets et dispositif robotique sélectionnés ; ils ne démontrent pas les performances dans des domiciles indépendants ni pour un usage commercial général. Il s’agit d’une prépublication qui n’a pas encore été évaluée par les pairs."],"key_points":[],"sections":[]},"text":"Le système Splat2Act de chercheurs de Georgia Tech scanne un espace intérieur par téléphone, en crée un jumeau numérique et adapte une politique de préhension robotique au moyen de démonstrations simulées. L’article teste le taux de réussite sur un bras robotique.\n\nUne prépublication mise en ligne sur arXiv le 9 octobre par des chercheurs de Georgia Tech présente Splat2Act, un processus allant du réel à la simulation puis au réel pour adapter une politique robotique généraliste à un lieu intérieur précis, comme un domicile ou un bureau. L’utilisateur scanne l’espace avec un téléphone portable et fournit des images de ses objets. Le système construit un jumeau numérique à l’échelle d’un bâtiment avec la technique 3D Gaussian Splatting et une géométrie de collision, repère les réceptacles et les tâches de préhension, puis génère des démonstrations réussies en simulation. Les auteurs ont appliqué le processus aux scans de 101 espaces de campus, où il a produit 852 réceptacles et plus de 68 000 démonstrations robotiques.\n\nLes chercheurs indiquent que leur meilleure politique adaptée a atteint 62,5 % de réussite globale de préhension dans un espace cible. Sur un robot Stretch 3 réel, elle a réussi 63,9 % des tâches d’un sous-ensemble de 12, contre 66,7 % en simulation pour les mêmes tâches. Ils signalent également que la politique π₀.₅ non adaptée n’a réussi aucun prélèvement dans les espaces capturés. Les résultats se limitent aux espaces de campus, objets et dispositif robotique sélectionnés ; ils ne démontrent pas les performances dans des domiciles indépendants ni pour un usage commercial général. 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