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X2-N : robot humanoïde transformable hybride roues-jambes à double mode de locomotion et manipulation
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X2-N : robot humanoïde transformable hybride roues-jambes à double mode de locomotion et manipulation

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Des chercheurs ont publié sur arXiv (référence 2604.21541v1, avril 2026) les résultats de développement du X2-N, un robot à locomotion hybride roues-jambes capable de se transformer entre une configuration humanoïde bipède et une configuration à roues, par reconfiguration articulaire à la volée. Contrairement aux plateformes roues-jambes existantes qui utilisent des roues fixes en guise de pieds et des hanches à degrés de liberté limités, le X2-N dispose d'un grand nombre de degrés de liberté (le nombre exact n'est pas précisé dans l'abstract) et d'un buste complet avec deux bras manipulateurs. Le système de contrôle repose sur un framework de contrôle corps entier basé sur l'apprentissage par renforcement (RL), unifiant locomotion hybride, transformation morphologique et manipulation dans un même pipeline. Les validations expérimentales couvrent des tâches de locomotion dynamique de type skating, de montée d'escaliers et de livraison de colis.

Le point central de cette contribution est l'adresse du double goulot d'étranglement qui freine les robots roues-jambes actuels : la rigidité de la configuration au sol, qui dégrade la stabilité en mode biped, et l'absence de membres supérieurs, qui interdit toute manipulation. En intégrant ces deux capacités dans un seul châssis transformable piloté par un unique contrôleur RL, les auteurs montrent qu'il est possible d'obtenir une adaptabilité terrain élevée sans sacrifier les capacités de manipulation. Pour un COO industriel ou un intégrateur logistique, c'est la promesse d'un seul robot capable d'alterner entre déplacement rapide en mode roues sur sol continu et navigation en mode jambes sur terrains discontinus, tout en manipulant des charges. Il convient néanmoins de souligner que les validations présentées restent des démonstrations en laboratoire : aucun déploiement industriel réel ni chiffres de cycle time en conditions production ne sont fournis.

Le segment des robots roues-jambes est occupé notamment par Unitree (variantes B2W et H1 avec extensions roues), Boston Dynamics (Handle, orienté logistique mais sans bras polyvalents), et diverses startups issues de laboratoires universitaires asiatiques et américains. Le X2-N se positionne sur la convergence humanoïde-AMR, un créneau en compétition directe avec les approches tout-biped des acteurs comme Figure, Agility Robotics ou Fourier Intelligence, qui misent sur l'universalité de la forme humaine plutôt que sur la flexibilité morphologique. La prochaine étape logique pour cette recherche serait une validation hors laboratoire et la publication de métriques de performance comparables à celles des plateformes commerciales, pour confirmer que les gains en efficacité de locomotion compensent la complexité mécanique additionnelle.

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Le 23 avril 2026, Unitree Robotics a diffusé une vidéo présentant les capacités de son robot humanoïde hybride à roues et jambes, la plateforme G1-D. Les séquences montrent l'engin enchaîner patinage sur glace, roller, rotations à 360 degrés, pirouettes sur un appui et saltos avant, en alternant de manière autonome entre modes roues et bipède selon les exigences du terrain. L'entreprise positionne cette architecture comme un vecteur de polyvalence pour les robots à usage général, adaptables à des environnements variés sans changement de plateforme matérielle. Aucune métrique technique indépendante (charge utile, degrés de liberté, temps de cycle opérationnel) n'accompagne la publication : il s'agit d'une vidéo promotionnelle dont les conditions précises de tournage restent inconnues. Le contrôle multimodal illustré représente un défi technique réel : la transition fluide entre locomotion roues et locomotion pédestre exige des politiques de contrôle capables de gérer des dynamiques radicalement différentes, généralement entraînées par apprentissage par renforcement. Pour les intégrateurs industriels, la question centrale est celle de la polyvalence opérationnelle : une architecture hybride permet-elle de couvrir plusieurs cas d'usage (logistique en entrepôt et manutention debout) sur un seul déploiement matériel, ou ajoute-t-elle de la complexité sans avantage net ? La réponse reste ouverte tant qu'aucun pilote industriel documenté ne valide les performances hors conditions contrôlées. Unitree Robotics, fondée en 2016 à Hangzhou, s'est imposée avec le Go1, le B2 et l'humanoïde H1 comme l'un des fabricants de robots les plus prolifiques du marché semi-industriel. La plateforme G1-D intègre une solution complète de collecte de données et d'entraînement de modèles pour accélérer l'optimisation des algorithmes de locomotion. Sur le segment humanoïde, la concurrence directe de Figure, Boston Dynamics et Agility Robotics reste sur des architectures entièrement bipèdes, ce qui fait de l'hybridation roues-jambes un pari différenciant mais encore non validé en production. En France et en Europe, aucun acteur ne travaille sur cette architecture spécifique à échelle industrielle, laissant le terrain largement ouvert à l'offre asiatique.

UEAucun acteur européen ne développe d'architecture hybride roues-jambes à échelle industrielle, laissant un segment potentiel de marché ouvert à l'offre asiatique si la plateforme G1-D se valide hors conditions contrôlées.

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Vidéo : Ce robot humilie les meilleurs joueurs de ping-pong au monde
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Sony AI a dévoilé mercredi dans la revue scientifique Nature les résultats d'Ace, un robot de tennis de table développé à Zurich. Sur cinq matchs disputés en règles officielles contre des joueurs d'élite, Ace en a remporté trois. Face à des professionnels confirmés, le bilan est plus nuancé : deux défaites et une seule manche gagnée sur sept rencontres. Le système repose sur un bras articulé à huit axes monté sur une base mobile, équipé de caméras multi-angles qui analysent position et rotation de la balle en temps réel. En ciblant le logo imprimé sur la balle, Ace estime l'effet en quelques millisecondes. L'entraînement a nécessité environ 3 000 heures de simulation, et certains gestes, notamment le service, ont été modélisés directement à partir de joueurs expérimentés. Peter Dürr, responsable du projet chez Sony AI, indique que le robot a depuis progressé : « Nous avons affronté des adversaires plus forts et nous les avons battus. » Le tennis de table est depuis longtemps considéré comme l'un des défis les plus ardus pour la robotique : la vitesse des échanges, la diversité des effets et la précision millimétrée requise en font un banc d'essai exigeant pour les systèmes autonomes. Ace a démontré une maîtrise solide de ces contraintes, gérant des situations complexes comme des balles frôlant le filet, et réalisant un coup rétro rapide qu'un ancien joueur olympique, Kinjiro Nakamura, jugeait jusqu'alors impossible à produire mécaniquement. Ce dernier estime désormais que les humains pourraient s'inspirer de cette technique. Le robot bénéficie par ailleurs d'un avantage psychologique non négligeable : sans regard ni langage corporel, ses intentions sont illisibles pour l'adversaire, ce qui perturbe les stratégies habituelles de lecture du jeu. Cette percée s'inscrit dans une compétition mondiale accélérée autour de la robotique généraliste à haute réactivité, où Sony AI se positionne comme un acteur sérieux aux côtés de Google DeepMind, Boston Dynamics ou Figure AI. Jusqu'ici, les tentatives de robots pongistes restaient cantonnées à des démonstrations contrôlées, loin des conditions de match réel. Publier dans Nature avec des résultats contre de vrais compétiteurs marque un saut qualitatif. Les limites actuelles d'Ace, difficultés sur les balles lentes et peu liftées, indiquent les axes de travail restants, mais la trajectoire est claire : chaque version repousse davantage le niveau humain de référence, et les chercheurs laissent entendre que la parité avec les meilleurs joueurs mondiaux n'est plus une question de principe, mais de temps.

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Vidéo : SamuRoid, le robot humanoïde chinois compact aux interactions plus intelligentes
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SamuRoid, un robot humanoïde compact développé par la société chinoise XiaoR Geek Technology basée à Shenzhen, vient d'être présenté comme une nouvelle plateforme d'IA embarquée accessible aux chercheurs et développeurs. Mesurant 390 mm de hauteur pour 2,3 kg, il embarque 22 servomoteurs haute-couple de la série XRS couvrant l'intégralité du corps, une caméra 1080p grand angle sur une nacelle 2 axes, un microphone USB intégré, ainsi qu'une connectivité Wi-Fi 5 double bande et Bluetooth 5.0. Son cerveau est un Raspberry Pi 4 Model B disponible en 4 ou 8 Go de RAM. La batterie 12V 3000 mAh lui offre environ une heure d'autonomie. La version Professional Edition est proposée à environ 1 565 dollars, tandis que des éditions Developer et Flagship plus complètes sont actuellement en rupture de stock. Ce qui distingue SamuRoid de ses prédécesseurs, c'est son niveau d'intégration logicielle et ses capacités multimodales. Le robot fonctionne sous ROS (Robot Operating System), avec un code source ouvert compatible C++ et Python, et intègre OpenCV pour la reconnaissance faciale, le suivi de couleurs et la détection de QR codes. Surtout, il se connecte à des grands modèles de langage comme DeepSeek et Doubao, ce qui lui permet de comprendre des instructions en langage naturel plutôt que des commandes rigides. Si un utilisateur dit qu'il est fatigué et veut s'amuser, le système interprète l'intention et déclenche une action appropriée, comme une chorégraphie, tout en fournissant un retour vocal. Ce saut qualitatif positionne SamuRoid comme un outil de recherche crédible pour explorer l'interaction homme-machine de nouvelle génération, à un prix bien en dessous des plateformes industrielles. L'essor de robots humanoïdes compacts et ouverts reflète une tendance de fond dans l'industrie robotique mondiale : rendre l'IA incarnée accessible hors des grands laboratoires. Jusqu'ici, ce segment était dominé par des plateformes coûteuses ou des jouets aux capacités limitées. XiaoR Geek tente de combler cet écart en proposant une architecture ouverte compatible avec les workflows ROS standard, adoptés par la grande majorité des chercheurs en robotique. La Chine multiplie ces initiatives, portée par un écosystème de fabrication performant et des modèles de langage locaux comme DeepSeek qui rivalisent désormais avec les offres occidentales. SamuRoid arrive dans un contexte où plusieurs acteurs, d'Agility Robotics à Figure AI en passant par Boston Dynamics, cherchent à démocratiser l'humanoïde. La question ouverte reste celle de la durée d'autonomie, une heure restant un frein réel pour des usages continus, et de la robustesse en dehors des environnements contrôlés.

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Le robot IA de Sony bat des joueurs pendant qu'un robot humanoïde remporte une course à Pékin
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Un robot de tennis de table développé par Sony AI, baptisé Ace, a remporté des matchs contre des joueurs humains de haut niveau dans des conditions de compétition officielles, arbitrées selon les règles de la Fédération internationale de tennis de table. En avril 2025, Ace a gagné trois manches sur cinq face à des joueurs de niveau élite, avant d'enchaîner de nouvelles victoires contre des professionnels en décembre 2025 et début 2026. Le système repose sur neuf caméras synchronisées, trois systèmes de vision et huit articulations contrôlant la raquette, le tout capable de traiter le mouvement d'une balle à une vitesse que l'oeil humain ne peut résoudre. Contrairement aux robots de ping-pong existants depuis les années 1980, Ace n'a pas été entraîné par imitation de joueurs humains mais par auto-apprentissage en simulation, ce qui lui a permis de développer des stratégies propres, moins prévisibles pour ses adversaires. L'étude décrivant le système a été publiée dans la revue Nature. Cette performance marque une étape significative dans ce que l'industrie appelle la "physical AI", l'application de l'intelligence artificielle à des machines opérant dans des environnements réels et dynamiques. Le tennis de table représente un défi technique particulièrement difficile : la vitesse de la balle, la variabilité des effets et la contrainte de temps extrême exigent une perception et une coordination quasi instantanées. Peter Dürr, directeur de Sony AI Zurich et responsable du projet, souligne que contrairement aux jeux vidéo ou aux échecs, les sports physiques en temps réel restaient jusqu'ici hors de portée de l'IA. La joueuse professionnelle Mayuka Taira, battue par Ace, a noté que l'absence de signaux émotionnels du robot le rendait particulièrement difficile à lire : impossible de deviner ses points faibles ou ses préférences de jeu. L'équipe de Sony AI estime que les techniques de perception et de contrôle développées pour Ace pourront être transposées à la robotique industrielle et aux services. Dans un registre différent mais tout aussi révélateur de l'essor de la robotique physique, le premier semi-marathon de robots humanoïdes s'est tenu le même mois à Pékin, dans le district d'E-Town. L'événement a réuni plus d'une centaine de robots et quelque 12 000 coureurs humains sur des parcours séparés de 21 kilomètres. Le robot Lightning, développé par Honor, a franchi la ligne d'arrivée en 50 minutes et 26 secondes, établissant le meilleur temps de la compétition. Ces deux événements, le robot pongiste de Sony et le marathon pékinois, illustrent une même dynamique : après des années de progrès dans les environnements numériques contrôlés, l'IA s'attaque désormais au monde physique, avec des résultats qui commencent à rivaliser sérieusement avec les capacités humaines dans des disciplines concrètes et mesurables.

UELes techniques de perception et de contrôle développées par Sony AI Zurich pourraient influencer la robotique industrielle européenne à terme, mais aucun impact direct sur la France ou l'UE n'est identifiable à ce stade.

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