
Génération de démarche adaptative pour exosquelettes multi-terrains via des primitives de mouvement à noyau contraint
Des chercheurs ont publié le 5 mai 2026 sur arXiv (preprint, non encore évalué par les pairs) un framework baptisé AGG (Adaptive Gait Generation), basé sur les Kernelized Movement Primitives (KMP), conçu pour permettre aux exosquelettes de membres inférieurs (Lower Limb Exoskeletons, LLEs) de marcher sur plusieurs types de terrains intérieurs en temps réel. Le système apprend une représentation probabiliste de la marche humaine à partir d'un nombre limité de démonstrations, dans les espaces articulaires et cartésiens, pour garantir la cohérence physiologique et la faisabilité cinématique. Une caméra RGB-D embarquée extrait des informations environnementales qui sont injectées comme contraintes linéaires dans un problème d'optimisation via des via-points. La méthode a été validée en simulation sur quatre scénarios, marche à plat, pentes, escaliers et franchissement d'obstacles, puis testée physiquement sur un LLE commercial dans des conditions réelles.
L'enjeu principal est de combler le fossé entre laboratoire et terrain pour les exosquelettes de rééducation et d'assistance, qui restent aujourd'hui cantonnés aux surfaces planes et uniformes. L'approche KMP permet d'adapter la trajectoire de marche sans recalibration manuelle, ce qui représente une avancée opérationnelle concrète pour les cliniciens et les intégrateurs industriels. La capacité à générer des trajectoires cohérentes à partir de peu de démonstrations humaines réduit significativement le coût de déploiement, un verrou majeur pour la commercialisation. Les résultats sur le LLE commercial valident le passage du sim-to-real, même si la robustesse à long terme et la diversité des profils utilisateurs restent à démontrer sur des cohortes plus larges.
Les exosquelettes de membres inférieurs sont un segment en pleine structuration : des acteurs comme Wandercraft (Paris), avec son Atalante X, ou Ekso Bionics et ReWalk côté américain, s'affrontent sur la question de l'autonomie locomotrice en environnement non contrôlé. La plupart des systèmes existants imposent encore une supervision clinique ou des réglages manuels par terrain. Ce travail s'inscrit dans une vague de recherches cherchant à coupler perception embarquée et planification adaptive, un axe également exploré par des équipes à l'ETH Zurich et au MIT. Les prochaines étapes naturelles seraient une validation sur des populations de patients avec des pathologies variées et une intégration dans un pipeline de contrôle adaptatif complet incluant la détection d'intention de l'utilisateur.
Wandercraft (Paris) et son Atalante X sont directement concernés par cette avancée, qui ouvre la voie à une autonomie locomotrice en environnements non contrôlés sans recalibration manuelle, un verrou clé pour la commercialisation clinique en Europe.
Dans nos dossiers




