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Caractérisation du couplage des couples tangage-roulis dans des robots à ailes battantes de taille insecte via un cardan microfabriqué
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Caractérisation du couplage des couples tangage-roulis dans des robots à ailes battantes de taille insecte via un cardan microfabriqué

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Des chercheurs ont publié sur arXiv (réf. 2604.22121) une étude portant sur la caractérisation du couplage entre les couples de tangage (pitch) et de roulis (roll) dans les robots insectes à ailes battantes (FIR, Flapping-wing Insect Robots) sub-gramme. La plateforme testée pèse 180 mg et est actionnée par piézoélectriques, une architecture typique des systèmes volants à l'échelle milligramme, où la fréquence de battement d'aile est calée sur la résonance mécanique. L'outil central de l'étude est un cardan (gimbal) microfabriqué capable de mesurer simultanément le couple de roulis, le couple de tangage et la poussée, comblant ainsi un angle mort instrumental : aucun capteur biaxial ne disposait jusqu'ici d'une sensibilité suffisante pour opérer à cette échelle. Les résultats montrent un coefficient de détermination R² de 0,95 pour le tangage et 0,98 pour le roulis dans la régression linéaire, avec des coefficients de corrélation croisée de -0,001 et -0,085 respectivement, soit un couplage inter-axes négligeable. La poussée ne dévie que de 5,8 % maximum autour de sa valeur moyenne lors des commandes simultanées sur les deux axes.

Ces mesures valident une hypothèse de conception qui était jusqu'alors posée sans vérification expérimentale directe : dans les systèmes FIR piézoélectriques, les axes de tangage et de roulis peuvent être traités comme indépendants dans les lois de commande. C'est une donnée structurante pour les équipes qui développent des contrôleurs, des simulateurs ou des modèles aérodynamiques pour ces plateformes : le sim-to-real et la synthèse de correcteurs peuvent s'appuyer sur des modèles découplés sans introduire d'erreur systématique significative. Pour l'écosystème micro-robotique, la contribution méthodologique est peut-être aussi importante que le résultat lui-même : disposer d'un banc de mesure microfabriqué standardisable ouvre la voie à une caractérisation systématique d'autres effets de couplage (yaw, variations d'envergure, asymétries d'aile) qui restent aujourd'hui peu documentés.

Le champ des FIR sub-gramme est dominé depuis plus d'une décennie par le RoboBee de Harvard (environ 80 à 100 mg selon les versions), pionnier de l'actionnement piézoélectrique à résonance, et par le DelFly du TU Delft dans la gamme plus élevée (quelques grammes, ailes membraneuses). La modélisation de ces systèmes bute sur deux obstacles conjoints : la complexité mécanique des ailes flexibles et les effets aérodynamiques instationnaires qui rendent les outils classiques de la mécanique du vol inapplicables directement. Cette publication ne mentionne pas d'affiliation ou de financeur dans l'abstract disponible, ce qui limite le contexte institutionnel. Les suites naturelles annoncées sont l'intégration des mesures dans des modèles dynamiques raffinés et leur exploitation pour la conception de contrôleurs plus robustes, étapes préalables à tout déploiement autonome de robots insectes en milieu non contrôlé.

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De nouvelles connaissances sur le vol des insectes ouvrent la voie à des robots à ailes battantes stables
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De nouvelles connaissances sur le vol des insectes ouvrent la voie à des robots à ailes battantes stables

Des chercheurs de l'Université Cornell ont publié le 1er mai 2026 dans les Proceedings of the National Academy of Sciences un modèle computationnel qui reformule les conditions de stabilité du vol battu chez les insectes. Dirigée par Z. Jane Wang, professeure de physique et d'ingénierie aérospatiale, et co-signée par Owen Wetherbee en premier auteur, l'étude fait suite à plus d'une décennie de travaux amorcés sur les circuits neuronaux des mouches des fruits. Le modèle de départ, une simulation 3D complète, montrait que la mouche des fruits actualise sa posture à chaque battement d'aile, soit environ une fois toutes les 4 millisecondes. L'équipe a ensuite condensé cette simulation en un modèle réduit qui préserve les équations physiques essentielles tout en restant calculable à grande échelle. Cinq paramètres structurent ce qu'elle appelle un "espace morphologique et cinématique à cinq dimensions" : le rapport masse aile/corps, la charge alaire, la position de l'articulation alaire, la fréquence de battement et l'amplitude du mouvement. De cet espace émergent deux formules explicites définissant la frontière de stabilité, centrées sur un mécanisme d'anti-résonance qui permet à l'animal de neutraliser passivement les oscillations de son corps malgré les perturbations aérodynamiques extérieures. Le résultat le plus contre-intuitif tient dans le constat que de nombreuses configurations de vol battu atteignent une stabilité passive, c'est-à-dire sans correction neuronale active, à condition d'être positionnées dans la bonne zone de l'espace morphologique. La littérature antérieure concluait au contraire que la quasi-totalité des insectes sont passivement instables et dépendent de circuits neuronaux rapides pour se maintenir en vol. L'explication de cette divergence est méthodologique : les études précédentes ne modélisaient que quelques espèces réelles, correspondant à autant de "points isolés" dans un espace de paramètres bien plus vaste. En élargissant cet espace, Cornell montre que ces espèces étudiées constituaient un échantillon non représentatif. Pour les roboticiens, l'implication est directe : il devient théoriquement possible de concevoir un drone à ailes battantes qui se stabilise par sa géométrie et sa fréquence de battement, sans recourir à des boucles de rétroaction complexes, une voie sur laquelle les systèmes embarqués actuels n'ont jamais pleinement abouti. Le problème du vol battu stable en robotique reste ouvert depuis plusieurs décennies. Les micro-drones à ailes battantes existants, comme le Harvard RoboBee ou les prototypes développés par TU Delft dans le cadre du projet DelFly, s'appuient massivement sur des contrôleurs actifs pour compenser leur instabilité intrinsèque, ce qui accroît la complexité embarquée et réduit l'autonomie. Le modèle de Cornell offre un chemin alternatif : identifier, par calcul, les combinaisons de fréquence et de morphologie qui placent un engin dans la zone d'anti-résonance stable, avant même la fabrication. L'équipe n'annonce pas de prototype, et le gap entre modèle computationnel et robot physique reste substantiel, notamment en raison des contraintes matériaux et d'actionnement. Néanmoins, la disponibilité de critères analytiques explicites, là où il n'existait auparavant que des simulations coûteuses espèce par espèce, constitue une base de conception réutilisable pour les laboratoires travaillant sur les MAV (micro aerial vehicles) à battement d'ailes.

UELes laboratoires européens travaillant sur les micro-drones à ailes battantes, dont TU Delft avec le projet DelFly, disposent désormais de critères analytiques explicites pour identifier les configurations passivamente stables, réduisant la dépendance aux contrôleurs actifs coûteux en ressources embarquées.

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RCT : un jeu de données tactiles vision-langage collecté par robot pour la généralisation du toucher
2arXiv cs.RO 

RCT : un jeu de données tactiles vision-langage collecté par robot pour la généralisation du toucher

Des chercheurs du Faerber Lab publient RCT (Robotic Contact Tactile), un jeu de données touch-vision-language collecté par robot pour évaluer la généralisation tactile des systèmes robotiques. Le dataset comprend 29 279 frames tactiles issues de pressions complètes effectuées par un bras robotique sur 122 matériaux de référence industriels répartis en 7 catégories, enregistrées à l'aide de trois capteurs DIGIT positionnés à plusieurs points de contact. Particularité méthodologique : RCT conserve chaque pression comme une séquence de contact continue plutôt que comme des frames isolées, ce qui permet des évaluations "held-out" rigoureuses par matériau, catégorie, capteur, position de contact ou séquence entière. Les auteurs démontrent que les frames issues d'une même pression sont fortement corrélées entre elles : un découpage aléatoire des frames (frame-random split), pratique courante dans le domaine, place des observations quasi-identiques de la même interaction physique à la fois dans les jeux d'entraînement et de test. En supprimant ce chevauchement de séquences, le score de Recall@1 en correspondance tactile-texte chute de 17,7 points de pourcentage à encodeur fixe. Lorsque les matériaux sont également exclus à l'entraînement, la performance s'effondre davantage, avec un Recall@1 de seulement 25,1 % (± 6,1 %) en moyenne sur trois tirages de matériaux non vus. Le jeu de données est open source, disponible sur faerber-lab.github.io/RCT. Cette étude expose un biais méthodologique qui gonflait artificiellement les résultats publiés sur la perception tactile robotique. En analysant le split public TVL/HCT, référence largement utilisée dans le domaine, les auteurs montrent que chaque séquence de contact du jeu de test apparaît déjà dans l'entraînement : une simple recherche du plus proche voisin en pixels bruts, sans aucun apprentissage, retrouve la bonne séquence dans 98,3 % des cas. Autrement dit, les benchmarks existants mesurent en grande partie de la mémorisation plutôt que de la généralisation réelle. Pour les équipes qui développent des systèmes de manipulation tactile destinés à des environnements ouverts (tri de déchets, logistique, inspection de pièces), cela signifie que des modèles annoncés comme performants pourraient largement sous-performer face à des matériaux jamais rencontrés. L'étude montre aussi une piste corrective concrète : échantillonner uniformément les frames au sein d'une pression, plutôt que de façon aléatoire, améliore l'entraînement contrastif, et les embeddings entraînés sur RCT améliorent les probes de catégorisation sur des matériaux inédits. Le travail s'inscrit dans la lignée des jeux de données touch-vision-language existants comme TVL (Touch-Vision-Language) et HCT, dont RCT réutilise la structure de split pour illustrer le problème de fuite de données. Le choix des capteurs DIGIT, développés initialement par Meta AI et largement adoptés en recherche tactile académique, ancre RCT dans l'écosystème matériel dominant du secteur plutôt que dans des capteurs propriétaires. Aucun acteur français ou européen n'est mentionné dans cette publication, qui reste un travail de recherche fondamentale plutôt qu'une annonce produit. Les prochaines étapes attendues pour le domaine concernent l'adoption de protocoles d'évaluation "contact-sequence-aware" par les équipes travaillant sur la manipulation tactile, ainsi que l'extension de ce type de benchmark held-out-material à d'autres modalités sensorielles combinées, à mesure que les architectures VLA (vision-language-action) intègrent de plus en plus le retour tactile comme signal de contrôle.

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Un robot à ailes battantes nage et vole comme un oiseau plongeur
3Robohub 

Un robot à ailes battantes nage et vole comme un oiseau plongeur

Des chercheurs de l'EPFL et du MIT ont présenté un robot volant capable de nager sous l'eau puis de reprendre son envol, à l'image des oiseaux plongeurs comme les guillemots, les mouettes, les macareux ou les pétrels. Baptisé FAAV (flapping-wing aerial-aquatic vehicle), l'engin pèse moins de 300 grammes et se compose d'un fuselage central, de deux ailes battantes flexibles et d'une queue orientable, ces deux derniers éléments étant interchangeables selon la taille souhaitée. Les essais, menés d'abord dans un bassin à l'EPFL puis en conditions réelles sur le lac Léman, ont permis d'identifier la combinaison optimale de paramètres : des ailes de 80 centimètres, une fréquence de battement d'environ 5 hertz, et une inclinaison de la queue permettant au robot de nager sous l'eau à près d'un mètre par seconde puis de voler à environ 6 mètres par seconde, des valeurs proches de celles observées chez les oiseaux plongeurs réels. Pour franchir la surface, l'appareil doit adopter une trajectoire à 70 degrés afin d'éviter que ses ailes ne touchent l'eau au moment du décollage. Les résultats ont été publiés dans la revue Science. Cette démonstration constitue une avancée notable pour la robotique bio-inspirée aérienne et aquatique, un domaine où la transition fluide entre deux milieux aux propriétés physiques très différentes reste un obstacle technique majeur. Au-delà de l'exploit d'ingénierie, le projet ouvre la voie à une nouvelle catégorie de drones capables d'atteindre des zones difficiles d'accès pour les navires océanographiques classiques, glaciers, ports, ou zones de présence de cétacés, afin d'y prélever des échantillons ou d'y effectuer des mesures à moindre coût. Pour les acteurs de la surveillance environnementale et de l'océanographie, un tel système pourrait réduire significativement les coûts et les risques logistiques associés aux missions de terrain, tout en offrant une alternative légère aux flottes de capteurs marins traditionnelles. Le projet a démarré sous la direction de Raphael Zufferey, alors chercheur postdoctoral à l'EPFL au sein des laboratoires LIS (Laboratory of Intelligent Systems, dirigé par Dario Floreano) et BioRob (Biorobotics Lab, dirigé par Auke Ijspeert), avant d'être achevé au MIT où Zufferey dirige désormais l'AURA Lab, spécialisé dans les véhicules aériens et aquatiques bio-inspirés. Des co-auteurs du Northwest Indian College, aux États-Unis, ont également contribué à l'étude. Sur le plan technique, les ailes du robot sont recouvertes de membranes fines traitées avec des nanoparticules hydrophobes pour limiter l'adhérence de l'eau, tandis qu'un moteur électrique étanche entraîne un vilebrequin assurant le battement des ailes. Les chercheurs envisagent désormais des déploiements pilotes avec des océanographes et des communautés côtières, la prochaine étape consistant à valider l'usage opérationnel de l'appareil pour la collecte de données en conditions réelles.

UELe projet a été initié et testé à l'EPFL (Suisse) sur le lac Léman, renforçant l'expertise scientifique européenne en robotique bio-inspirée aérienne-aquatique avant son achèvement au MIT.

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Contrôle neuromorphique d'un robot à ailes battantes sur matériel à ressources limitées
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Contrôle neuromorphique d'un robot à ailes battantes sur matériel à ressources limitées

Des chercheurs ont présenté un framework de contrôle neuromorphique hiérarchique permettant le vol autonome embarqué d'un micro-robot à ailes battantes inspiré du papillon, pesant moins de 30 grammes. L'architecture déploie deux réseaux de neurones impulsionnels (Spiking Neural Networks, SNNs) directement sur un microcontrôleur ESP32 disponible dans le commerce pour environ 5 dollars : le premier SNN assure l'estimation d'état à partir des retours sensoriels bruts, le second pilote les ailes via modulation d'un Générateur de Patron Central (CPG). Entraîné par imitation learning, le système démontre un suivi stable des angles de tangage et de cap en vol libre non attaché (untethered), sans infrastructure externe. Sur le plan des performances, le contrôleur SNN réduit la latence d'inférence de 36 % (de 1 059 µs à 680 µs) et la consommation de 18 % (de 0,033 W à 0,027 W) par rapport à une baseline réseau de neurones artificiel (ANN) classique. Ce résultat est significatif car il démontre qu'un calcul de type spike-based est viable sans hardware spécialisé (neuromorphic chips type Intel Loihi ou SpiNNaker), en s'appuyant uniquement sur du silicium grand public. Pour les acteurs du secteur des micro-drones et de la robotique embarquée, cela ouvre une voie crédible vers l'autonomie embarquée sur plateformes ultra-contraintes en masse et en énergie (SWaP), un verrou reconnu de la filière. La combinaison estimation d'état + contrôle moteur en un seul pipeline neuromorphique léger, tournant en boucle fermée en temps réel, valide une hypothèse longtemps contestée : les SNNs peuvent rivaliser avec les ANNs sur des tâches de contrôle dynamique à haute fréquence sans sacrifier la précision. Les micro-véhicules à ailes battantes (FWMAVs) sont étudiés depuis une vingtaine d'années pour leur efficacité aérodynamique supérieure aux quadrotors à faible vitesse, mais leur adoption est freinée par la complexité des dynamiques non-linéaires et l'impossibilité historique d'embarquer suffisamment de puissance de calcul. Des projets comme le RoboBee de Harvard ou le DelFly de TU Delft ont établi les bases mécaniques, sans parvenir à la pleine autonomie embarquée. Sur le front concurrent, les approches à base d'ANNs classiques restent dominantes mais se heurtent aux mêmes contraintes énergétiques. Les auteurs revendiquent une première mondiale pour le contrôle neuromorphique entièrement embarqué sur FWMAV en vol autonome, affirmation qui devra être confirmée par pair review complet ; l'article est actuellement un preprint arXiv (2605.19430, mai 2025). Les prochaines étapes attendues concernent la robustesse aux perturbations extérieures et l'extension à des manœuvres 3D plus complexes.

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