R.E.News future Technology-Understanding Spatial Intelligence and Robot Spatial Awareness

 24/11/25-FR-English-NL-footer

Depuis toujours, l’être humain navigue instinctivement dans l’espace :

Image-R.E.News©

 un simple regard suffit pour comprendre où se trouvent les objets, comment les éviter, les saisir ou les déplacer. Pour les robots, en revanche, cette compétence fondamentale reste un véritable casse-tête. Sans données riches et nuancées, même les machines les plus avancées peinent à comprendre la profondeur, les distances ou la logique d’une scène.

C’est pour combler cette lacune que des chercheurs ont créé RoboSpatial, un ensemble de données inédit destiné à apprendre aux robots à “voir” le monde en trois dimensions. Composé de plus d’un million d’images réelles, de milliers de scans 3D et de millions d’étiquettes spatiales, le système relie chaque scène à la fois à une image 2D et à sa structure géométrique complète — un miroir du fonctionnement humain, qui combine perspective, contexte et mémoire pour percevoir l’espace.

L’objectif : permettre aux machines de comprendre non seulement ce qu’elles voient, mais où chaque chose se trouve et comment les objets interagissent. Poser une tasse à gauche d’un ordinateur, réorganiser une table encombrée ou éviter un obstacle ne sont plus des exercices incertains, mais des gestes plus naturels et plus sûrs.

Testé sur des robots réels, comme le bras assistif Kinova Jaco, RoboSpatial a montré des progrès spectaculaires : les machines placent mieux les objets, généralisent leurs connaissances et interagissent plus harmonieusement avec les humains. Ces avancées ouvrent la voie à des applications plus fiables, qu’il s’agisse de logistique, de construction, d’assistance ou d’autonomie industrielle.

RoboSpatial s’inscrit dans un mouvement global porté par des centres de recherche du monde entier : doter les robots d’une véritable intelligence spatiale. Grâce à ces nouveaux outils, les machines ne se contentent plus de reconnaître des objets — elles commencent enfin à comprendre le monde dans lequel ils existent.

Un progrès décisif vers des robots capables d’évoluer avec précision, confiance et fluidité dans notre vie quotidienne.
NJC.© Info  The Ohio State University,  Conference on Computer Vision and Pattern Recognition

------------------------------------------------------------------------------------------------------------

 24/11/25-English

Humans have always navigated space instinctively:

Image-R.E.News©

a simple glance is enough to understand where objects are located, how to avoid them, grasp them, or move them. For robots, however, this fundamental skill remains a real challenge. Without rich and nuanced data, even the most advanced machines struggle to understand depth, distances, or the logic of a scene.

To fill this gap, researchers created RoboSpatial, a unique dataset designed to teach robots to “see” the world in three dimensions. Composed of more than a million real-world images, thousands of 3D scans, and millions of spatial labels, the system links each scene to both a 2D image and its complete geometric structure—a mirror of human behavior, which combines perspective, context, and memory to perceive space.

The goal: to enable machines to understand not only what they see, but also where everything is located and how objects interact. Placing a cup to the left of a computer, rearranging a cluttered table, or avoiding an obstacle are no longer uncertain tasks, but more natural and safer actions.

Tested on real robots, such as the Kinova Jaco assistive arm, RoboSpatial has shown spectacular progress: the machines are better at positioning objects, generalizing their knowledge, and interacting more seamlessly with humans. These advances pave the way for more reliable applications, whether in logistics, construction, assistance, or industrial autonomy.

RoboSpatial is part of a global movement driven by research centers worldwide: equipping robots with true spatial intelligence. Thanks to these new tools, machines are no longer content with simply recognizing objects—they are finally beginning to understand the world in which they exist.

A decisive step toward robots capable of moving with precision, confidence, and fluidity in our daily lives.

NJC.© Info The Ohio State University,  Conference on Computer Vision and Pattern Recognition

------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

 24/11/25-NL

Mensen hebben altijd instinctief door de ruimte genavigeerd:

Image-R.E.News©

Een simpele blik is voldoende om te begrijpen waar objecten zich bevinden, hoe ze te vermijden, vast te pakken of te verplaatsen. Voor robots blijft deze fundamentele vaardigheid echter een echte uitdaging. Zonder rijke en genuanceerde data hebben zelfs de meest geavanceerde machines moeite om diepte, afstanden of de logica van een scène te begrijpen.

Om deze lacune te vullen, creëerden onderzoekers RoboSpatial, een unieke dataset die robots leert de wereld in drie dimensies te 'zien'. Het systeem, bestaande uit meer dan een miljoen afbeeldingen van de echte wereld, duizenden 3D-scans en miljoenen ruimtelijke labels, koppelt elke scène aan zowel een 2D-afbeelding als de volledige geometrische structuur ervan – een spiegel van menselijk gedrag, die perspectief, context en geheugen combineert om ruimte waar te nemen.

Het doel: machines in staat stellen niet alleen te begrijpen wat ze zien, maar ook waar alles zich bevindt en hoe objecten met elkaar interacteren. Een kopje links van een computer plaatsen, een rommelige tafel herschikken of een obstakel ontwijken zijn niet langer onzekere taken, maar natuurlijkere en veiligere handelingen.

Getest op echte robots, zoals de Kinova Jaco-ondersteunende arm, heeft RoboSpatial een spectaculaire vooruitgang laten zien: de machines zijn beter in het positioneren van objecten, generaliseren hun kennis en werken soepeler samen met mensen. Deze ontwikkelingen effenen de weg voor betrouwbaardere toepassingen, of het nu gaat om logistiek, bouw, hulpverlening of industriële autonomie.

RoboSpatial maakt deel uit van een wereldwijde beweging, aangestuurd door onderzoekscentra wereldwijd: robots uitrusten met echte ruimtelijke intelligentie. Dankzij deze nieuwe tools zijn machines niet langer tevreden met het simpelweg herkennen van objecten – ze beginnen eindelijk de wereld waarin ze bestaan ​​te begrijpen.

Een beslissende stap naar robots die zich met precisie, zelfvertrouwen en vloeiendheid in ons dagelijks leven kunnen bewegen.

NJC.© Info The Ohio State University,  Conference on Computer Vision and Pattern Recognition

------------------------------------------------------------------------------------------------------------------