Projets cr\u00e9atifs et applications<\/h2>\n\n\n\n
<\/span>Mat\u00e9riel n\u00e9cessaire :<\/strong><\/p>\n\n\n\n Autres accessoires recommand\u00e9s :<\/strong><\/p>\n\n\n\n Dans ce premier projet cr\u00e9atif, le bras robotis\u00e9 est programm\u00e9 pour saisir des blocs de construction imprim\u00e9s en 3D et les empiler dans une bo\u00eete pr\u00e9vue \u00e0 cet effet (image 1).<\/p>\n\n\n\n Pour ce faire, il faut d’abord suivre les \u00e9tapes indiqu\u00e9es dans la partie 1<\/strong> <\/a>:<\/p>\n\n\n\n Le programme d’empilement des composants peut ensuite \u00eatre ex\u00e9cut\u00e9 sur le Raspberry Pi.<\/p>\n\n\n\n Voici un extrait du code qui permet \u00e0 Grab-it d’ex\u00e9cuter des mouvements via le Raspberry Pi en liaison avec le Moto Pi :<\/p>\n\n\n\n L’\u00e9tape suivante consiste \u00e0 pr\u00e9parer le Grab-it pour l’IoT. \u00c0 l’instar d’une maison intelligente, le bras robotis\u00e9 doit pouvoir \u00eatre command\u00e9 via une interface web. Pour ce faire, le c\u00e9l\u00e8bre serveur Web Flask est utilis\u00e9 comme interface entre l’interface HTML et la commande du moteur. L’interface web permet ensuite de commander facilement le bras robotis\u00e9.<\/p>\n\n\n\n Outre la commande via PC, il est \u00e9galement possible de commander le bras robotis\u00e9 via une application et un smartphone. Associ\u00e9 au Raspberry Pi, le Grab-it peut ainsi \u00eatre facilement command\u00e9 via un smartphone. L’id\u00e9e est la suivante :<\/p>\n\n\n\n Pour cela, le syst\u00e8me doit d’abord \u00eatre pr\u00e9par\u00e9 pour l’installation. Ensuite, la commande servo est mise en \u0153uvre en Python, puis le serveur Web Flask et l’interface HTML sont cr\u00e9\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n 1. Pr\u00e9parer le syst\u00e8me :<\/strong><\/p>\n\n\n\n 2. Pr\u00e9parer la commande servo :<\/strong><\/p>\n\n\n\n 3. Cr\u00e9er le serveur web Flask : <\/strong><\/p>\n\n\n\n 4. Cr\u00e9er une interface web HTML :<\/strong><\/p>\n\n\n\n 5. Un JavaScript est \u00e9galement enregistr\u00e9 :<\/strong><\/p>\n\n\n\n Le serveur peut maintenant \u00eatre d\u00e9marr\u00e9 et contr\u00f4l\u00e9 depuis le navigateur. Pour ce faire, il suffit d’ex\u00e9cuter la commande suivante dans le dossier contenant le fichier Vous pouvez ensuite ouvrir le navigateur sur un PC ou un smartphone connect\u00e9 au m\u00eame r\u00e9seau Wi-Fi pour acc\u00e9der au Raspberry Pi :<\/p>\n\n\n\n Le Grab-it peut alors \u00eatre facilement et confortablement command\u00e9 comme un appareil domotique via l’interface Web sur un PC ou un smartphone (image 6).<\/p>\n\n\n\n Vous pouvez \u00e9galement choisir de d\u00e9marrer l’application Flask manuellement ou automatiquement. Cette option n’est pas sp\u00e9cifi\u00e9e dans le code, mais dans le syst\u00e8me Raspberry Pi.<\/p>\n\n\n\n 1. D\u00e9marrage manuel<\/strong> :<\/p>\n\n\n\n 2. D\u00e9marrage automatique<\/strong> :<\/strong><\/p>\n\n\n\n Outre la commande depuis un smartphone ou un PC, il est \u00e9galement possible de commander le bras robotis\u00e9 \u00e0 l’aide d’un joystick ou d’un contr\u00f4leur. Un contr\u00f4leur Xbox a \u00e9t\u00e9 connect\u00e9 au Raspberry Pi via une interface USB. Le serveur Flask d\u00e9j\u00e0 install\u00e9 permet de commander facilement le bras avec le contr\u00f4leur.<\/p>\n\n\n\n Le Grab-it peut ainsi \u00eatre d\u00e9plac\u00e9 facilement et rapidement dans n’importe quelle position.<\/p>\n\n\n\n Un extrait de code montre comment proc\u00e9der pour activer la manette Xbox :<\/p>\n\n\n\n Si vous souhaitez aller plus loin et tirer davantage parti de votre Grab-it, vous pouvez consid\u00e9rablement am\u00e9liorer le bras robotis\u00e9 gr\u00e2ce \u00e0 des optimisations m\u00e9caniques et logicielles cibl\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n Le bras robotis\u00e9 peut \u00eatre adapt\u00e9 et optimis\u00e9 de mani\u00e8re cibl\u00e9e gr\u00e2ce \u00e0 des am\u00e9liorations m\u00e9caniques simples. Les accessoires de pr\u00e9hension, les bras allong\u00e9s et les supports de cam\u00e9ra, qui peuvent \u00eatre fabriqu\u00e9s \u00e0 l’aide d’une imprimante 3D, sont particuli\u00e8rement efficaces.<\/p>\n\n\n\n Diff\u00e9rents pr\u00e9henseurs, telles que des pointes caoutchout\u00e9es pour les objets ronds ou des m\u00e2choires larges pour les pi\u00e8ces plates, permettent d’am\u00e9liorer la polyvalence et la pr\u00e9cision de la pr\u00e9hension. Les segments de bras allong\u00e9s \u00e9largissent le rayon d’action, mais doivent \u00eatre soutenus par des servomoteurs plus stables ou par des mat\u00e9riaux l\u00e9gers, comme le carbone, afin d’\u00e9viter les vibrations.<\/p>\n\n\n\n Un support de cam\u00e9ra situ\u00e9 au-dessus de la pince permet d’utiliser la vision par intelligence artificielle ou la reconnaissance des couleurs via OpenCV. Pour plus de stabilit\u00e9, il est recommand\u00e9 de remplacer les connexions en plastique instables par des articulations m\u00e9talliques ou des roulements \u00e0 billes. Si vous souhaitez connecter une cam\u00e9ra au Grab-it, vous pouvez utiliser ce code pour v\u00e9rifier si la cam\u00e9ra est correctement int\u00e9gr\u00e9e, puis l’utiliser pour la reconnaissance des couleurs ou des objets :<\/p>\n\n\n\n Le support du servomoteur peut \u00e9galement \u00eatre renforc\u00e9 ou amorti afin de r\u00e9duire les vibrations. Gr\u00e2ce \u00e0 ces modifications, le Grab-it devient plus pr\u00e9cis, plus stable et plus polyvalent, ce qui le rend parfait pour les projets de fabrication ambitieux.<\/p>\n\n\n\n Gr\u00e2ce \u00e0 ces mises \u00e0 jour, le bras robotis\u00e9 Grab-it de JOY-IT devient nettement plus intelligent et autonome. L’int\u00e9gration d’OpenCV est particuli\u00e8rement efficace pour mettre en \u0153uvre la reconnaissance des couleurs, des formes ou des objets \u00e0 l’aide d’une cam\u00e9ra USB ou Raspberry Pi.<\/p>\n\n\n\n Gr\u00e2ce \u00e0 des fonctions simples d’OpenCV, le robot peut analyser des donn\u00e9es vid\u00e9o en direct, filtrer des plages de couleurs et d\u00e9terminer la position d’objets. Associ\u00e9 \u00e0 un servomoteur, il peut par exemple se d\u00e9placer automatiquement vers les objets d\u00e9tect\u00e9s et les saisir. Des filtres simples suffisent pour la reconnaissance des couleurs, tandis que la reconnaissance des contours ou les mod\u00e8les bas\u00e9s sur l’intelligence artificielle (IA), par exemple avec TensorFlow Lite, permettent d’obtenir des r\u00e9sultats plus pr\u00e9cis.<\/p>\n\n\n\n Exemple (d\u00e9tection d’objets avec OpenCV) :<\/strong><\/p>\n\n\n\n Une autre mise \u00e0 niveau consiste \u00e0 ins\u00e9rer, par exemple, des profils de mouvement qui r\u00e9agissent de mani\u00e8re flexible en fonction des donn\u00e9es de la cam\u00e9ra. De plus, une API ou une interface Web Flask peut \u00eatre utilis\u00e9e pour prendre en charge les commandes provenant d’applications Web ou d’applications pour smartphones. Gr\u00e2ce \u00e0 ces extensions logicielles, le Grab-it devient un syst\u00e8me capable d’apprendre, qui ex\u00e9cute non seulement des t\u00e2ches, mais les \u00ab per\u00e7oit \u00bb \u00e9galement et y r\u00e9agit.<\/p>\n\n\n\n M\u00eame s’il existe peu de projets d\u00e9di\u00e9s sur GitHub, la communaut\u00e9 des makers autour du bras robotis\u00e9 Grab-it de JOY-IT propose des ressources pr\u00e9cieuses que vous pouvez utiliser. Vous trouverez sur GitHub<\/a> une petite s\u00e9lection de r\u00e9f\u00e9rentiels, par exemple des exemples d’esquisses pour l’int\u00e9gration d’OpenCV ou d’interfaces Web Flask.<\/p>\n\n\n\n Il est \u00e9galement int\u00e9ressant de consulter des plateformes telles que Thingiverse<\/a> ou MyMiniFactory<\/a> pour trouver des fichiers STL de pinces ou de supports de cam\u00e9ra personnalis\u00e9s. Les forums de makers et les blogs de bricolage, comme les fils de discussion Reddit ou les Insta-Stories, proposent \u00e9galement d’autres exp\u00e9riences et conseils, par exemple pour am\u00e9liorer la m\u00e9canique, r\u00e9gler avec pr\u00e9cision les servomoteurs ou int\u00e9grer une cam\u00e9ra.<\/p>\n\n\n\n Il n’existe actuellement pas de grande communaut\u00e9 centrale d\u00e9di\u00e9e au Grab-it, mais une recherche cibl\u00e9e par mots-cl\u00e9s tels que \u00ab JOY-IT Grab-it \u00bb permet de trouver des projets et tutoriels individuels. Utilisez ces ressources comme point de d\u00e9part, adaptez-les \u00e0 votre configuration et documentez votre propre d\u00e9veloppement pour rejoindre cette communaut\u00e9 en pleine expansion.<\/p>\n\n\n\n La deuxi\u00e8me partie de l’article est consacr\u00e9e au Grab-it de JOY-IT et montre comment mettre en \u0153uvre les premiers projets avec ce bras robotis\u00e9. De plus, le Grab-it est d\u00e9sormais \u00ab compatible IoT \u00bb et peut \u00eatre command\u00e9 via un contr\u00f4leur, un smartphone ou un PC.<\/p>\n\n\n\n La communaut\u00e9 ne cesse de s’agrandir et GitHub ainsi que d’autres forums de d\u00e9veloppeurs proposent de nombreux projets, mises \u00e0 jour et autres ressources permettant d’\u00e9tendre continuellement les capacit\u00e9s du Grab-it, de le rendre compatible avec l’intelligence artificielle et de le perfectionner.<\/p>\n\n\n\n Images : Adobe Stock, reichelt elektronik<\/p>\n\n\n\n\n
\n
Projet cr\u00e9atif : empilement de composants<\/h3>\n\n\n\n
![\"Un](\"https:\/\/www.reichelt.com\/magazin\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/01-bauteile-stapeln-1024x684.webp\")
<\/a>\n
![\"Le](\"https:\/\/www.reichelt.com\/magazin\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/02-programm-stapeln-1024x557.webp\")
<\/a> \"programs\": {\n \"Wuerfel stapeln\": [\n {\n \"M1\": 1.5,\n \"M2\": 1.35,\n \"M3\": 1.486,\n \"M4\": 1.45,\n \"M5\": 1.5,\n \"M6\": 1.1\n },\n {\n \"M1\": 2.126,\n \"M2\": 1.425,\n \"M3\": 0.942,\n \"M4\": 1.39,\n \"M5\": 2.1,\n \"M6\": 1.1\n },\n {\n \"M1\": 2.123,\n \"M2\": 0.774,\n \"M3\": 0.942,\n \"M4\": 1.122,\n \"M5\": 2.1,\n \"M6\": 1.1\n },\n {\n \"M1\": 2.112,\n \"M2\": 0.786,\n \"M3\": 1.05,\n \"M4\": 1.082,\n \"M5\": 2.1,\n \"M6\": 1.1\n },\n {\n \"M1\": 2.112,\n \"M2\": 0.663,\n \"M3\": 1.05,\n \"M4\": 1.082,\n \"M5\": 2.1,\n \"M6\": 1.1\n },\n {\n \"M1\": 2.112,\n \"M2\": 0.663,\n \"M3\": 1.05,\n \"M4\": 1.082,\n \"M5\": 2.1,\n \"M6\": 0.872\n },\n {\n \"M1\": 2.112,\n \"M2\": 0.876,\n \"M3\": 1.05,\n \"M4\": 1.082,\n \"M5\": 2.1,\n \"M6\": 0.872\n },\n {\n \"M1\": 2.112,\n \"M2\": 1.524,\n \"M3\": 0.71,\n \"M4\": 1.082,\n \"M5\": 1.125,\n \"M6\": 0.872\n },\n<\/code><\/pre>\n\n\n\nGrab-it passe \u00e0 l’IoT<\/h2>\n\n\n\n
Commande via une interface web et une application<\/h3>\n\n\n\n
\n
\n
sudo raspbi-config\nsudo reboot<\/code><\/pre>\n\n\n\n\n
sudo apt update;\nsudo apt install python3-flask python3-smbus i2c-tools<\/code><\/pre>\n\n\n\n\n
sudo i2cdetect -y 1<\/code><\/pre>\n\n\n\n\n
pca9685_control.py<\/code><\/strong>.\n\n
# pca9685_control.py\nimport smbus\nimport time\nimport math\n\nPCA9685_ADDR = 0x40\nbus = smbus.SMBus(1)\n\nMODE1 = 0x00\nPRESCALE = 0xFE\nLED0_ON_L = 0x06\n\ndef set_pwm_freq(freq_hz=50):\n prescaleval = 25000000.0 \/ (4096.0 * freq_hz) - 1.0\n prescale = int(math.floor(prescaleval + 0.5))\n oldmode = bus.read_byte_data(PCA9685_ADDR, MODE1)\n newmode = (oldmode & 0x7F) | 0x10\n bus.write_byte_data(PCA9685_ADDR, MODE1, newmode)\n bus.write_byte_data(PCA9685_ADDR, PRESCALE, prescale)\n bus.write_byte_data(PCA9685_ADDR, MODE1, oldmode)\n time.sleep(0.005)\n bus.write_byte_data(PCA9685_ADDR, MODE1, oldmode | 0xA1)\n\ndef set_pwm(channel, on, off):\n bus.write_byte_data(PCA9685_ADDR, LED0_ON_L + 4 * channel, on & 0xFF)\n bus.write_byte_data(PCA9685_ADDR, LED0_ON_L + 4 * channel + 1, on >> 8)\n bus.write_byte_data(PCA9685_ADDR, LED0_ON_L + 4 * channel + 2, off & 0xFF)\n bus.write_byte_data(PCA9685_ADDR, LED0_ON_L + 4 * channel + 3, off >> 8)\n\ndef angle_to_pwm(angle):\n pulse_min = 150 # ggf. an deine Servos anpassen\n pulse_max = 600\n return int(pulse_min + (pulse_max - pulse_min) * angle \/ 180)\n\ndef set_servo_angle(channel, angle):\n angle = max(0, min(180, angle))\n pwm_val = angle_to_pwm(angle)\n set_pwm(channel, 0, pwm_val)\n\n# Beispiel-Kan\u00e4le (anpassen falls n\u00f6tig)\nBASE = 0\nSHOULDER = 1\nELBOW = 2\nWRIST = 3\nGRIPPER = 4\n\n# Startposition (optional)\ndef home_position():\n set_servo_angle(BASE, 90)\n set_servo_angle(SHOULDER, 90)\n set_servo_angle(ELBOW, 90)\n set_servo_angle(WRIST, 90)\n set_servo_angle(GRIPPER, 60)\n\n# Beim Import einmal Frequenz setzen\nset_pwm_freq(50)\n<\/code><\/pre>\n\n\n\n\n
app.py<\/code><\/strong> est cr\u00e9\u00e9 pour permettre la commande de Flask (image 3).<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n![\"Le](\"https:\/\/www.reichelt.com\/magazin\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/03-flask-webserver-1024x550.webp\")
<\/a>\n
app.py<\/strong><\/code> et y placez le fichier index.html<\/strong> (figure 4).<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n![\"Ce](\"https:\/\/www.reichelt.com\/magazin\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/04-web-oberflaeche-1024x550.webp\")
<\/a>\n
![\"Les](\"https:\/\/www.reichelt.com\/magazin\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/05-buttons-1024x550.webp\")
<\/a>app.py<\/code><\/strong> :<\/p>\n\n\n\npython3 app.py<\/code><\/code><\/pre>\n\n\n\npar exemple : http:\/\/DEINE_PI_IP:5000<\/code>c'est-\u00e0-dire :http:\/\/192.168.0.23:5000<\/code><\/code><\/pre>\n\n\n\n![\"Exemple](\"https:\/\/www.reichelt.com\/magazin\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/06-weboberflaeche-1024x888.webp\")
<\/a>cd \/home\/pi\/grab-it-web<\/code>\nPython3 app.py<\/code><\/pre>\n\n\n\napp.py Ausf\u00fchrungsrechte geben: sudo chmod +x app.py \n\nServicedatei erstellen: sudo nano \/etc\/systemd\/system\/roboterarm.service\n\nInhalt: \n\n[Unit]\nDescription=Roboterarm Steuerung App\nAfter=network.target\n\n[Service]\nExecStart=\/usr\/bin\/python3 \/home\/pi\/V3\/app.py\nWorkingDirectory=\/home\/pi\/V3\/\nUser=root\n# Setze Restart auf 'always', damit der Service bei einem Absturz neu startet\nRestart=always\n# Optional: Setze eine kleine Verz\u00f6gerung vor dem ersten Neustart\nRestartSec=5\n\n[Install]\nWantedBy=multi-user.target\n\n===================\n\ndaemon-Dienst neu laden: sudo systemctl daemon-reload\nAutostart aktivieren: sudo systemctl enable roboterarm.service\n<\/code><\/pre>\n\n\n\nCommande via un contr\u00f4leur<\/h3>\n\n\n\n
\n
sudo apt install python3-evdev<\/code><\/strong>.<\/li>\n\n\n\nXboxController.py<\/code><\/strong> (image 7).<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n![\"Le](\"https:\/\/www.reichelt.com\/magazin\/wp-content\/uploads\/2026\/02\/07-xbox-controller-1024x553.webp\")
<\/a>import threading\nimport time\nfrom evdev import InputDevice, categorize, ecodes, list_devices\n\n# Robotersteuerung importieren - NEUE IMPORT-METHODE\ntry:\n import roboter_arm_steuerung as RAS\n ARM_CONTROLLER = RAS.ARM_CONTROLLER\n MIN_MAX_PULSES = RAS.MIN_MAX_PULSES\nexcept ImportError:\n print(\"FEHLER: roboter_arm_steuerung.py konnte nicht importiert werden.\")\n ARM_CONTROLLER = None\n\n\n# -------------------------------------------------\n# Controller Maps & Einstellungen\n# -------------------------------------------------\n\nSENSITIVITY_FACTOR = 0.005 # Puls\u00e4nderung pro Tick f\u00fcr M1-M4\nSENSITIVITY_FACTOR_M5_M6 = 0.025 # NEU: Puls\u00e4nderung pro Tick f\u00fcr M5-M6 (5x schneller)\nDEADZONE = 0.15 # Stick Drift Filter\n\n# Achsen\nABS_X_LEFT = ecodes.ABS_X\nABS_Y_LEFT = ecodes.ABS_Y\nABS_X_RIGHT = ecodes.ABS_RX\nABS_Y_RIGHT = ecodes.ABS_RY\nABS_LT_TRIGGER = ecodes.ABS_Z\nABS_RT_TRIGGER = ecodes.ABS_RZ\n\n# Buttons\nBTN_START = ecodes.BTN_START\nBTN_BACK = ecodes.BTN_SELECT\nBTN_X = ecodes.BTN_SOUTH\nBTN_Y = ecodes.BTN_NORTH\nBTN_LB = ecodes.BTN_TL # NEU\nBTN_RB = ecodes.BTN_TR # NEU\n\n# Motor-Mapping\nAXIS_MAPPING = {\n ABS_X_LEFT: 'Motor1',\n ABS_Y_LEFT: 'Motor2',\n ABS_Y_RIGHT: 'Motor3',\n ABS_X_RIGHT: 'Motor4',\n ABS_LT_TRIGGER: 'Motor6', # Greifer (\u00d6ffnen)\n ABS_RT_TRIGGER: 'Motor6', # Greifer (Schlie\u00dfen)\n}\n<\/code><\/pre>\n\n\n\nExtensions et modifications<\/h2>\n\n\n\n
Am\u00e9liorations m\u00e9caniques pour le Grab-it de JOY-IT<\/h3>\n\n\n\n
# camera_test.py\nimport cv2\n\n# 0 = erste Kamera (USB-Webcam oder PiCam \u00fcber \/dev\/video0)\ncap = cv2.VideoCapture(0)\n\nif not cap.isOpened():\n print(\"Kamera konnte nicht ge\u00f6ffnet werden!\")\n exit()\n\nwhile True:\n ret, frame = cap.read()\n if not ret:\n print(\"Kein Kamerabild empfangen!\")\n break\n\n # Bild anzeigen\n cv2.imshow(\"Grab-it Kamera \u2013 Livebild\", frame)\n\n # ESC zum Beenden\n if cv2.waitKey(1) == 27:\n break\n\ncap.release()\ncv2.destroyAllWindows()\n<\/code><\/pre>\n\n\n\nMises \u00e0 jour logicielles pour le Grab-it : plus d’intelligence gr\u00e2ce \u00e0 OpenCV<\/h3>\n\n\n\n
import cv2\n\ncap = cv2.VideoCapture(0)\nwhile True:\n ret, frame = cap.read()\n hsv = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2HSV)\n mask = cv2.inRange(hsv, (100,150,0), (140,255,255))\n cv2.imshow(\"Erkennung\", mask)\n if cv2.waitKey(1) == 27:\n break\ncap.release()\ncv2.destroyAllWindows()\n<\/code><\/pre>\n\n\n\nCommunaut\u00e9 et ressources<\/h3>\n\n\n\n
Grab-it en action et perspectives<\/h2>\n\n\n\n
\n\n\n\n