Qu’est-ce que Greg (high-five-robot) ?
Greg est un bras robotique imprimé en 3D qui n'a qu'une tâche : levez une paume ouverte et il s'avance pour vous taper dans la main. Une caméra dans le socle diffuse la vidéo en Wi-Fi vers un petit serveur Python sur votre ordinateur, qui trouve la paume avec MediaPipe Hand Landmarker de Google et calcule les angles des articulations ; une carte ESP32-S3 commande ensuite cinq servos, frappe environ 3 cm au-delà du point de contact puis revient en position initiale.
Le dépôt contient la CAO paramétrique (scripts Python pour Blender), des fichiers STL prêts à imprimer en cinq étapes, le firmware Arduino des deux cartes, le logiciel de vision et d'étalonnage, un guide de câblage et une nomenclature. Andris Gauracs a construit le robot à la main ; selon le README, Claude a écrit la CAO, les deux firmwares et le code de vision en une longue session Claude Code.
Il est sous licence MIT, écrit surtout en Python et a été publié le 5 novembre 2026. Le jour de notre vérification, il comptait 1 étoile, aucun fork, 3 commits et aucune release.
Greg (high-five-robot) vaut-il le coup ?
Greg mérite d'être étudié parce qu'il couvre tout le chemin entre une image de caméra et une articulation qui bouge, dans un projet petit et lisible : pièces imprimées, deux microcontrôleurs, un modèle de vision, une étape d'étalonnage et une correction apprise pour le poignet. Le hic : il n'a été construit qu'une fois, sur un seul Mac, et le README le dit.
Les pièces sont bon marché et ordinaires. La nomenclature liste trois servos MG995 pour la rotation, l'épaule et le coude, deux micro-servos MG90S pour le poignet, une carte ESP32-S3 N16R8 pour le bras, une Seeed XIAO ESP32S3 Sense avec objectif grand angle OV2640 comme caméra, une alimentation 5 V 6 A, une plaque à pastilles, des vis M3, un socle en bois et environ 1 kg de PLA ou de PETG. L'auteur estime le tout entre 140 et 230 $ hors taxes et livraison, d'après des prix de détail de novembre 2026, sans l'imprimante ni les outils.
La partie vision est standard. Le serveur utilise MediaPipe Hand Landmarker de Google, un paquet float16 composé d'un détecteur de paumes et d'un modèle qui place 21 points sur chaque main ; Google annonce 17.12 ms par image sur le CPU d'un Pixel 6. Greg s'en sert pour vérifier qu'une paume ouverte est levée, puis un modèle de caméra étalonné convertit la position de la paume en angles d'articulation, et un petit modèle appris règle le poignet et la rotation à partir d'environ 15 exemples que vous lui apprenez à la voix dans Chrome.
La difficulté tient à l'étalonnage, pas au code. Les servos clones varient d'environ 1 mm, donc le montage commence par des tests d'ajustement imprimés et peut obliger à modifier la CAO et à régénérer des pièces dans Blender 4.3. L'étalonnage de la caméra parcourt environ 268 poses en suivant une étiquette rouge sur la main, pour une erreur visée d'environ 5 px, et le README insiste sur le fait que son modèle ajusté ne vaut que pour le robot d'origine. Un article de Stork.ai décrit les corrections faites en route : des supports de servo sans place pour les câbles, de mauvaises hypothèses sur l'épaisseur de la caméra, des servos qui tremblaient jusqu'à recevoir leur propre alimentation et une masse commune. La durée totale de montage n'est pas publiée ; le socle seul demande 8 à 10 heures d'impression.
Comme projet d'apprentissage, il enseigne davantage qu'un kit tout prêt, justement parce que ses aspérités sont documentées. Qui cherche un bras robotique polyvalent constatera que Greg ne fait qu'un mouvement, ne fonctionne qu'avec un serveur sur un portable à côté et, selon les mots de l'auteur, « frappe fort » : les visages doivent rester hors de portée.
Là où il fait la différence
Un développeur logiciel avec une imprimante 3D et sans bagage en robotique
Comprendre comment une image de caméra devient un mouvement d'articulation
Imprimer les cinq étapes, câbler les deux cartes ESP32 et suivre les étapes d'étalonnage ; le code est assez court pour être lu en entier. Comptez 140 à 230 $ de pièces et plusieurs soirées de tests d'ajustement et d'étalonnage.
Un club de robotique de lycée ou d'université
Mener un projet trimestriel couvrant CAO, firmware et vision par ordinateur
Répartir le montage par couche : un groupe imprime et adapte la CAO Blender, un autre flashe le firmware avec arduino-cli, un troisième fait tourner le serveur MediaPipe et l'étalonnage. L'avertissement du README, selon lequel Greg frappe fort, impose des essais à basse vitesse et une règle sur les visages.
Un maker qui utilise déjà Claude Code pour du logiciel
Voir jusqu'où un agent de codage IA va sur un projet physique
Lire ensemble le dépôt et l'article de Stork.ai : l'agent a produit la CAO, le firmware et le code de vision, et les corrections documentées sur le passage des câbles, l'ajustement de la caméra et l'alimentation des servos montrent où une personne a dû continuer à mesurer et à tester.
Avant de vous engager
- Mise en route
- Imprimer les tests d'ajustement, puis cinq étapes sur un plateau de 225 x 225 mm (PLA ou PETG, couches de 0,2 mm, sans supports) ; flasher les deux cartes avec arduino-cli et ESP32 core 3.3.12 en Wi-Fi 2,4 GHz ; installer les dépendances Python, télécharger hand_landmarker.task, régler les articulations, étalonner la caméra et entraîner le poignet. La durée totale de montage n'est pas publiée.
- Intégrations
- MediaPipe Hand Landmarker pour détecter la paume ; Blender pour régénérer la CAO paramétrique ; arduino-cli pour le firmware ; des pages web locales sur les ports 8090 et 8091 pour piloter le bras, l'entraîner à la voix et l'interrupteur ARM ON ; un script d'installation facultatif pour lancer le serveur sur un Mac.
- Données et confidentialité
- La vidéo reste sur votre réseau entre la carte caméra et votre ordinateur ; le modèle de vision tourne en local. Licence MIT, avec les en-têtes Apache 2.0 d'Espressif conservés dans le firmware de la caméra. Aucun avis de sécurité publié.
- Coût à grande échelle
- Environ 140 à 230 $ de pièces par robot selon l'estimation de l'auteur de novembre 2026, plus une imprimante 3D et environ 1 kg de filament ; pas d'édition payante.
- Limites
- Construit et testé une seule fois, sous macOS ; aucune release ; le modèle étalonné ne vaut que pour le robot d'origine ; un seul mouvement ; le README prévient qu'il frappe fort et qu'il faut d'abord le tester à basse vitesse.
Les points forts
- Toutes les couches fournies : CAO, STL, firmware, serveur de vision et guide de câblage
- Pièces estimées entre 140 et 230 $ chez des fournisseurs courants
- Utilise le modèle de main prêt à l'emploi de MediaPipe, sans entraînement à partir de zéro
- Tests d'ajustement imprimés et CAO modifiable absorbent les écarts de taille des servos
Les points faibles
- Publié le 5 novembre 2026 avec 1 étoile et aucun autre montage connu
- Testé uniquement sous macOS avec Python 3.12
- L'étalonnage d'environ 268 poses de caméra est à refaire pour chaque robot
- Exige un ordinateur faisant tourner le serveur ; le bras ne fonctionne pas seul
Idéal pour
Les makers équipés d'une imprimante 3D et un peu habitués à souder qui veulent comprendre comment vision par caméra, étalonnage et commande de servos s'articulent dans un petit robot.
Greg (high-five-robot) : questions fréquentes
- Greg (high-five-robot) vaut-il le coup ?
- Une leçon de robotique attachante et bien documentée qui n'a été construite qu'une seule fois, à traiter comme une recette soignée à adapter plutôt que comme un kit qui marche du premier coup. Nous lui donnons 3.5 sur 5.
- Combien coûte Greg (high-five-robot) ?
- Gratuit sous licence MIT ; les pièces coûtent environ 140 à 230 $, plus une imprimante 3D.
- Quels sont les inconvénients de Greg (high-five-robot) ?
- Publié le 5 novembre 2026 avec 1 étoile et aucun autre montage connu; testé uniquement sous macOS avec Python 3.12; l'étalonnage d'environ 268 poses de caméra est à refaire pour chaque robot; exige un ordinateur faisant tourner le serveur ; le bras ne fonctionne pas seul.
- À qui s’adresse Greg (high-five-robot) ?
- Les makers équipés d'une imprimante 3D et un peu habitués à souder qui veulent comprendre comment vision par caméra, étalonnage et commande de servos s'articulent dans un petit robot.
- Combien coûte Greg (high-five-robot) pour une équipe ou en production ?
- Environ 140 à 230 $ de pièces par robot selon l'estimation de l'auteur de novembre 2026, plus une imprimante 3D et environ 1 kg de filament ; pas d'édition payante.
- Greg (high-five-robot) est-il sûr pour les données de l’entreprise ?
- La vidéo reste sur votre réseau entre la carte caméra et votre ordinateur ; le modèle de vision tourne en local. Licence MIT, avec les en-têtes Apache 2.0 d'Espressif conservés dans le firmware de la caméra. Aucun avis de sécurité publié.
Réponses vérifiées le 5 nov. 2026.