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Robot à 20 yeux et 20 pattes capable de se déplacer dans toutes les directions avec la même aisance
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Robot à 20 yeux et 20 pattes capable de se déplacer dans toutes les directions avec la même aisance

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Des chercheurs de l'université Duke ont présenté Argus, un robot à vingt pattes et vingt capteurs visuels inspiré de l'oursin, conçu pour se déplacer avec une efficacité égale dans toutes les directions. Contrairement aux plateformes mobiles conventionnelles à symétrie bilatérale, Argus adopte une architecture radialement symétrique, avec ses membres et ses capteurs distribués uniformément autour d'un corps central. Cette géométrie lui permet de se déplacer latéralement, en diagonale ou en rotation sans reconfigurer sa posture, éliminant les angles morts de déplacement propres aux robots à symétrie gauche-droite.

L'implication principale pour la robotique mobile est de remettre en question un postulat de conception quasi universel : la symétrie bilatérale, héritée de l'anatomie vertébrée, n'est pas nécessairement optimale pour un robot opérant dans des environnements encombrés ou nécessitant une réactivité omnidirectionnelle rapide. Pour les intégrateurs et concepteurs de systèmes AMR (autonomous mobile robots), Argus ouvre la voie à des architectures non-anthropomorphes mieux adaptées à des tâches d'exploration, d'inspection en espace confiné, ou de manipulation en milieu chaotique. Le concept prouve expérimentalement que la locomotion à pattes multiples distribuées peut résoudre le problème de la mobilité isotrope sans recourir à des roues omnidirectionnelles.

L'oursin de mer, organisme à symétrie pentaradiée, constitue depuis plusieurs années une source d'inspiration pour la robotique de locomotion non conventionnelle, aux côtés des travaux sur les échinodermes menés notamment au MIT et chez Festo. Argus pousse cette logique à vingt membres, ce qui augmente la redondance actionnée et la tolérance aux défaillances. Les prochaines étapes probables incluent des tests en environnement réel et une réduction d'échelle pour des applications d'inspection en pipeline ou en structure, segments où les robots à symétrie bilatérale peinent à manœuvrer.

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AMR & automatisation d'entrepôt

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Des chercheurs de l'université Duke ont présenté Argus, un robot à 20 pattes modulaires et télescopiques disposées radialement autour d'un noyau central, sans avant ni arrière définis. Chaque patte intègre une caméra de profondeur, l'ensemble formant une géométrie dodécaédrique régulière à 12 faces pentagonales qui distribue uniformément la force et le champ de vision dans toutes les directions. L'équipe a simulé plus de 1 500 configurations morphologiques avant d'aboutir à ce design, qui atteint un score de 0,91 sur leur métrique d'isotropie dynamique, contre moins de 0,6 pour la quasi-totalité des robots actuels, quadrupèdes, humanoïdes et drones compris. Sur le campus de Duke, Argus a été testé sur sable, sentiers forestiers, herbe, béton et surfaces mouillées : il franchit des obstacles de 12 cm quelle que soit son orientation, transporte une charge utile de 4,5 kg à vitesse quasi maximale, continue de se déplacer après la mise hors service de trois pattes, et peut escalader des parois verticales en alternant groupes de pattes d'appui et de poussée. Ces comportements ont été appris entièrement en simulation avant transfert en environnement réel. L'intérêt de ce travail pour l'industrie robotique ne réside pas dans les performances brutes d'Argus, mais dans le cadre mathématique sous-jacent. L'isotropie dynamique fournit une méthode unifiée pour scorer, comparer et concevoir des systèmes robotiques selon leur uniformité de mouvement, applicable aux plateformes existantes. Pour un intégrateur ou un décideur industriel, cela signifie disposer d'un critère objectif pour évaluer la pertinence d'une architecture face à des tâches omnidirectionnelles, navigation en entrepôt dense, inspection en espace confiné, assistance en milieu non structuré. Le fait que les compétences d'Argus soient issues de sim-to-real pur, sans apprentissage en milieu réel, renforce la thèse que le design lui-même simplifie le problème d'apprentissage : un robot isotrope est plus facile à généraliser. Il faut néanmoins nuancer : les vidéos publiées montrent des conditions de test relativement contrôlées, et aucune métrique de temps de cycle industriel ou de coût de fabrication n'est communiquée. Duke s'inscrit dans un courant de recherche qui questionne le paradigme biomimétique dominant, où Boston Dynamics, Figure, Agility Robotics et Tesla Optimus misent sur la forme humanoïde ou quadrupède pour justifier une utilisation en environnement conçu pour l'humain. Argus représente une direction alternative, déjà explorée en partie par des robots sphériques ou hexapodes, mais formalisée ici avec une rigueur mathématique nouvelle. L'équipe a publié l'ensemble des 1 500 morphologies simulées pour permettre à d'autres groupes d'explorer l'espace de design. Aucun partenaire industriel ni timeline de commercialisation n'est annoncé, et Argus reste à ce stade un démonstrateur académique. La prochaine étape logique serait de valider le cadre d'isotropie dynamique sur des plateformes commerciales existantes, ou de voir si des acteurs comme Enchanted Tools ou Wandercraft en France intègrent ce type de métrique dans leurs cycles de conception.

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Seq-DeepIPC : captation séquentielle pour le contrôle de bout en bout dans la navigation de robots à pattes
2arXiv cs.RO 

Seq-DeepIPC : captation séquentielle pour le contrôle de bout en bout dans la navigation de robots à pattes

Des chercheurs présentent Seq-DeepIPC (arXiv:2510.23057v2), un modèle de navigation bout-en-bout pour robots à pattes reposant sur une fusion multi-modale RGB-D et GNSS. Contrairement aux approches classiques qui séparent perception et contrôle, le système prédit conjointement la segmentation sémantique et l'estimation de profondeur à partir d'entrées séquentielles, puis génère directement les commandes moteur. L'estimation du cap global est assurée non pas par une centrale inertielle (IMU), jugée trop bruitée, mais par une analyse différentielle de coordonnées GNSS successives. Pour le déploiement embarqué, un encodeur léger réduit la charge de calcul sans dégradation significative de précision. Le système a été validé sur un robot quadrupède sur deux types de terrain, route et gazon, à partir d'un jeu de données collecté spécifiquement pour couvrir cette diversité. Le code sera mis en accès libre sur GitHub (github.com/oskarnatan/Seq-DeepIPC). L'apport principal réside dans l'extension de la navigation end-to-end, jusqu'ici dominée par les robots à roues, aux systèmes à pattes, beaucoup plus complexes cinématiquement. Les études ablatives confirment que les entrées séquentielles améliorent à la fois la perception et le contrôle dans Seq-DeepIPC, alors que les baselines testées n'en bénéficient pas, ce qui suggère une dépendance forte à la temporalité propre à la démarche quadrupède. La suppression de l'IMU est un choix architectural audacieux: elle simplifie l'intégration matérielle et évite la dérive gyroscopique, mais le papier reconnaît une fiabilité moindre du cap GNSS-seul en environnement urbain dense. Pour un intégrateur, cela signifie que le système est crédible en extérieur ouvert, mais nécessiterait une fusion sensorielle supplémentaire en milieu confiné ou bâti. La navigation end-to-end pour robots à pattes s'inscrit dans un effort de recherche plus large visant à réduire le gap de spécialisation entre planification et locomotion. Des travaux comme DeepIPC (dont Seq-DeepIPC est la suite directe) ou les architectures VLA (Vision-Language-Action) de Boston Dynamics, Unitree et ANYbotics explorent des pipelines similaires, avec des approches différentes sur la représentation de l'espace et la gestion de la mémoire temporelle. Seq-DeepIPC se distingue par sa sobriété sensorielle et sa cible embarquée, mais reste un prototype de laboratoire validé en conditions semi-contrôlées. La prochaine étape logique serait un test en environnements plus adversariaux, notamment urbains, pour quantifier les limites réelles du cap GNSS différentiel annoncées dans le papier.

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Articulation pneumatique reconfigurable pour rigidification sélective et verrouillage de forme dans les robots à croissance végétale
3arXiv cs.RO 

Articulation pneumatique reconfigurable pour rigidification sélective et verrouillage de forme dans les robots à croissance végétale

Des chercheurs ont publié le 22 avril 2026 sur arXiv (référence 2604.15907) une architecture de joint pneumatique reconfigurable (RPJ) destinée aux robots de type "vine", ces structures souples qui progressent par éversion à l'extrémité, à la manière d'une liane se déployant. Le RPJ se compose de chambres pneumatiques réparties symétriquement le long du corps du robot : lorsqu'elles sont pressurisées, elles augmentent localement la rigidité en flexion sans interrompre la croissance continue du robot. Le système intègre un pilotage par tendons pour la direction et une station de base compacte permettant l'éversion en l'air. Les essais expérimentaux démontrent une capacité de transport de charge utile atteignant 202 g en espace libre, une rétention de forme améliorée en courbure, une déflexion gravitationnelle réduite sous charge, et une rétraction en cascade des modules. Ce résultat s'attaque à la limite structurelle fondamentale des robots vine : leur faible rigidité axiale les cantonne aujourd'hui essentiellement à la navigation passive dans des espaces confinés, où ils progressent sans effort mécanique significatif. En introduisant une rigidité sélective et localisée, le RPJ ouvre la voie à des tâches de manipulation active, tri d'objets, exploration adaptative en environnement non contraint, sans sacrifier la compliance globale qui fait la valeur de ces robots pour naviguer en milieu encombré. Les auteurs comparent les performances aux mécanismes par "layer jamming" (blocage par compression de couches), et les résultats sont jugés comparables, ce qui est notable : le layer jamming est jusqu'ici la référence pour ce type de rigidification variable dans les robots souples. Il faudra cependant attendre des validations sur des tâches réelles avant de parler de transfert industriel. Les robots vine sont étudiés depuis une dizaine d'années, notamment par les groupes de Stanford et de l'Università Sant'Anna di Pisa, pour des applications médicales et de recherche en environnements dangereux. L'approche RPJ proposée ici se distingue par son architecture modulaire et son bilan de pression modéré pour l'éversion, deux points qui facilitent une éventuelle industrialisation. Aucun partenaire industriel ni calendrier de commercialisation n'est mentionné dans ce papier de recherche fondamentale. Sur le front concurrentiel, les robots souples à rigidité variable intéressent aussi bien les fabricants d'endoscopes robotisés que les développeurs de bras collaboratifs légers ; des acteurs comme Festo ou des spin-offs universitaires européens suivent ce segment. La prochaine étape logique serait une démonstration sur des tâches de tri en conditions semi-réelles avec des charges et géométries variées.

UEL'Università Sant'Anna di Pisa (EU) est l'un des groupes de référence mondiaux sur les vine robots et Festo (acteur européen) surveille ce segment des robots souples à rigidité variable, mais ce papier arXiv ne génère pas d'impact opérationnel immédiat pour l'industrie française ou européenne.

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Les recherches montrent que la personnalité d'un robot dans les jeux dépend du timing et de l'alternance des tours
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Les recherches montrent que la personnalité d'un robot dans les jeux dépend du timing et de l'alternance des tours

Des chercheurs de l'université norvégienne de sciences et technologie (NTNU) ont mené une série d'expériences en laboratoire sur les interactions entre humains et robots humanoïdes dans un contexte ludique. L'étude, conduite au département Design du campus de Gjøvik sous la direction de Yavuz Inal, maître de conférences, a utilisé Pepper, le robot social de SoftBank Robotics, dans une variante physique du basketball-poubelle : les participants lançaient des boules de papier froissé dans une corbeille depuis des positions calibrées pour offrir un niveau de défi comparable entre humain et robot. Deux modes de jeu ont été évalués, coopératif (joueurs alliés vers un objectif commun) et compétitif (adversaires directs), croisés avec deux ordres de passage (humain ou robot en premier). Les variables mesurées incluaient l'engagement, la motivation, le plaisir de l'activité physique et les réponses émotionnelles. Résultat principal : des paramètres en apparence anodins, comme l'ordre du premier tour ou le cadre coopératif contre compétitif, suffisent à faire basculer l'expérience de positive à frustrante. Le mode coopératif a généré les retours les plus favorables, mais le mode compétitif s'est révélé tout aussi engageant lorsque l'humain prenait le premier tour, ce qui renforçait son sentiment de contrôle sur l'interaction. Plusieurs joueurs ont trouvé une réelle satisfaction à surpasser le robot, et certains ont admis que regarder Pepper rater un tir contribuait au plaisir. En revanche, la frustration montait fortement quand le robot ouvrait en mode compétitif : les longues pauses avant chaque tir, le rythme lent de Pepper et sa détermination à gagner heurtaient les attentes de fluidité sociale que les joueurs projettent spontanément sur un partenaire humanoïde. Un participant a comparé l'expérience à jouer contre "une imprimante surchargée avec des bras". Pour les concepteurs de robots sociaux, ces résultats pointent un enjeu de conception majeur : la tolérance à l'imperfection technique est bien plus haute quand le robot respecte les codes implicites du tour-par-tour et de la réciprocité sociale, indépendamment de ses performances motrices réelles. Pepper a été commercialisé par SoftBank Robotics à partir de 2015 et s'est imposé comme plateforme de référence pour la recherche en interaction humain-robot (HRI) dans les contextes éducatifs, hospitaliers et de service au public. Cette étude s'inscrit dans un champ de recherche plus large qui cherche à définir les conditions comportementales, au-delà des seules capacités motrices, nécessaires à une intégration réussie des robots dans des espaces sociaux partagés. Les plateformes concurrentes sur ce segment incluent NAO (également SoftBank Robotics) et Furhat Robotics, spécialiste suédois des robots conversationnels à tête expressive, sans qu'aucune ne cible explicitement le jeu physique à visée thérapeutique ou récréative. Inal indique que les travaux futurs porteront sur l'adaptation dynamique du comportement du robot au profil individuel du joueur. Les débouchés applicatifs visés incluent la rééducation motrice assistée et les environnements de soins aux personnes âgées, deux segments où la robotique sociale peine encore à démontrer son efficacité à l'échelle commerciale.

UELa recherche de l'NTNU (Norvège) et la mention de Furhat Robotics (Suède, EU) renforcent l'écosystème européen de robotique sociale, avec des débouchés applicatifs ciblant la rééducation motrice et les soins aux personnes âgées, deux domaines prioritaires des politiques de santé en France et en UE.

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