RechercheThe Robot Report8h

MassRobotics annonce les lauréats du Robotics Medal 2026 et des prix Rising Star

1 source couvre ce sujet·Source originale ↗·

Résumé IASource uniqueImpact UE

MassRobotics a annoncé les lauréates de ses prix annuels Robotics Medal et Rising Star lors de la conférence IEEE ICRA de Vienne, en juin 2026. La 4e édition du Robotics Medal, sponsorisée par Amazon Robotics et dotée de 50 000 dollars, a été remise à la professeure Allison Okamura, titulaire de la chaire Richard W. Weiland à l'École d'ingénierie de Stanford, également affiliée au département de génie mécanique et à la Hoover Institution. Okamura est récompensée pour ses travaux fondateurs en haptics, en robotique médicale et en conception de robots, ainsi que pour ses contributions à l'éducation robotique en accès libre et à la promotion des femmes dans le domaine. Le Rising Star Medal, doté de 5 000 dollars, est attribué à Ayoung Kim, professeure à l'Université nationale de Séoul, pour ses travaux pionniers sur le Scan Context appliqué à la reconnaissance de lieux par lidar, et sur le SLAM multi-capteurs résilient (localisation et cartographie simultanées) pour la navigation autonome en environnements complexes. La remise officielle des distinctions aura lieu lors d'un gala au MIT Samberg Conference Center de Cambridge (Massachusetts) le 7 novembre 2026.

Ces deux prix pointent vers des domaines de recherche qui conditionnent directement la fiabilité des systèmes robotiques déployés en production. Les contributions d'Okamura en haptics alimentent des applications médicales concrètes, de la chirurgie mini-invasive aux dispositifs de réhabilitation, là où le retour de force reste un verrou technique non résolu à grande échelle. Les algorithmes SLAM de Kim, diffusés via des jeux de données publics largement adoptés, constituent une brique d'infrastructure pour les flottes d'AMR (robots mobiles autonomes) et les véhicules autonomes opérant en environnements dégradés. Ces distinctions illustrent aussi une réalité structurelle du secteur : les femmes ne représentent que 16 % des effectifs en ingénierie et robotique selon le National Girls Collaborative Project, contre 35 % de l'ensemble de la main-d'oeuvre STEM et 48 % de la population active totale aux États-Unis.

MassRobotics, hub robotique basé dans la région de Boston, organise ce prix depuis quatre ans pour valoriser les chercheuses ayant un impact mesurable sur le champ. Les précédentes lauréates sont issues d'institutions comme l'UC San Diego, l'USC, l'UIUC, Boston University, le MIT et l'EPFL (Lausanne), ce qui traduit une portée internationale réelle. Le jury, composé d'experts du secteur et supervisé par MassRobotics, a cette année évalué des candidatures couvrant des problématiques aussi variées que les matériaux de préhension, les exosquelettes, les technologies d'assistance et le planning de mouvement. Daniela Rus, directrice du CSAIL au MIT et membre du conseil d'administration de MassRobotics, a souligné que la diversité des approches de recherche est un accélérateur direct pour résoudre les défis techniques les plus complexes du domaine. Le gala de novembre ouvrira billets individuels, tables réservées et opportunités de sponsoring au grand public.

Dans nos dossiers

Exosquelettes

À lire aussi

1arXiv cs.RO

Localisation de source de gaz sans calibration par robots mobiles : estimation du terme source par classement des concentrations

Des chercheurs ont déposé sur arXiv (réf. 2605.13208) une méthode de localisation de source gazeuse (GSL) par robot mobile qui élimine la calibration préalable des capteurs chimiques. Le problème central est bien connu : les capteurs bas coût embarqués sur des robots présentent une réponse non linéaire, sensible à l'humidité, à la température et aux interactions chimiques, auxquels s'ajoutent les artefacts liés au déplacement du robot lui-même. La calibration en environnement contrôlé, normalement nécessaire pour corriger ces biais, est souvent impossible en conditions opérationnelles d'urgence. L'algorithme proposé contourne ce problème en substituant les valeurs absolues de concentration par leur classement relatif (ranking) au sein du jeu de données accumulé dynamiquement. Ces rangs sont comparés à ceux issus de modèles physiques de dispersion gazeuse pour estimer une distribution probabiliste des positions de la source sur l'ensemble de l'environnement. La méthode a été validée en simulation haute-fidélité et en expériences physiques, avec une précision de localisation maintenue même avec des capteurs non calibrés, bien que le préprint ne publie pas encore de métriques quantitatives détaillées. L'impact pratique est direct pour les scénarios d'urgence industrielle : fuite de gaz, incident chimique ou inspection de zones contaminées où le déploiement humain est risqué. Les approches probabilistes de GSL existantes, basées sur des modèles de panache gaussien ou des filtres bayésiens, supposent une qualité de mesure fiable, ce qui exige des cycles de recalibration réguliers incompatibles avec un déploiement rapide. En travaillant sur les rangs plutôt que sur les amplitudes, la méthode devient insensible aux dérives capteur et aux variations environnementales, ce qui réduit concrètement les coûts de maintenance et simplifie les procédures de mise en service pour les intégrateurs de robots de sécurité. La localisation de source gazeuse robotisée est étudiée depuis les années 2000, avec des approches allant du hill-climbing aux algorithmes bio-inspirés imitant la navigation olfactive des insectes, puis aux méthodes probabilistes modernes. Ce travail s'inscrit dans une tendance plus large visant à rendre les robots de sécurité industrielle opérationnels en conditions dégradées, sans infrastructure de support dédiée. Les prochaines étapes logiques incluent la validation en environnements dynamiques avec vent variable et obstacles mobiles, ainsi que l'extension à des flottes multi-robots capables de couvrir de larges zones industrielles en parallèle.

RecherchePaper

1 source

2arXiv cs.RO

Estimation de pose entre robots multiples par rigidité angulaire sans mesure de distance

Une équipe de chercheurs a publié le 3 juin 2026 sur arXiv (référence 2606.03931) une lettre de recherche présentant un nouvel estimateur distribué de pose pour systèmes multi-robots à topologie variable. Le principe repose sur des mesures de relèvement angulaire exclusivement (bearing-only) : chaque robot calcule les angles vers ses voisins dans son propre référentiel corporel, sans aucune mesure de distance. À partir de ces angles seuls, l'algorithme estime les positions de l'ensemble des robots dans l'espace tridimensionnel (R³), puis reconstruit leurs orientations dans SO(3) en exploitant les positions estimées, les relèvements bruts et leurs dérivées temporelles. L'approche est entièrement distribuée : aucun noeud centralisateur n'est requis. La contribution principale est de ramener la condition topologique minimale à ce que les auteurs appellent l'«angle-rigidité», une propriété strictement plus faible que la rigidité de relèvement classique (bearing rigidity) utilisée dans la littérature. Concrètement, un réseau de robots peut opérer avec une connectivité plus clairsemée ou des topologies de communication moins contraintes tout en garantissant la convergence de l'estimateur. Les auteurs démontrent la stabilité exponentielle uniforme locale de l'observateur sous une hypothèse d'excitation persistante sur un sous-ensemble de robots, ce qui constitue une garantie formelle et non simplement empirique. Pour les intégrateurs de flottes d'AMR ou les concepteurs de systèmes de drones en essaim, cela ouvre la voie à une localisation relative fiable et décentralisée avec des capteurs bas coût (caméras monoculaires ou stéréo), sans infrastructure externe de type UWB ou GPS. Ce travail s'inscrit dans un corpus actif sur la localisation collaborative sans mesure de distance. Les approches concurrentes, notamment celles fondées sur la rigidité de relèvement stricte ou nécessitant des orientations connues a priori, imposent des contraintes de déploiement plus fortes. Les auteurs ne mentionnent aucun partenariat industriel ni test sur matériel réel : les résultats présentés reposent exclusivement sur des simulations numériques, ce qui est à noter. L'étape suivante attendue dans ce type de travaux est la validation expérimentale sur plateforme physique, avec des perturbations réalistes (bruit capteur, occultations, latences de communication), avant toute intégration dans des systèmes embarqués de production.

RecherchePaper

1 source

3arXiv cs.RO

Revisiter la perception des parties articulées en manipulation robotique

Des chercheurs ont déposé en juin 2026 (arXiv:2606.08103) une nouvelle approche pour la perception des parties articulées d'objets du quotidien, portes, boîtes et poignées, baptisée GPS (Geometric Primary Structure). Ce cadre représente la géométrie des parties mobiles sous une forme abstraite et générique, collectée via un dispositif de réalité virtuelle portable : l'annotation d'une séquence d'objets prend moins d'une minute, contre plusieurs dizaines de minutes pour les pipelines de labellisation manuelle classiques. Appliqué sur 234 objets répartis en six classes de parties, le système a constitué un corpus de 41 000 frames. Le modèle GPS entraîné accepte en entrée une unique image RGB-D et, sans aucun fine-tuning spécifique au domaine, atteint un taux de réussite de 73 % sur 270 états initiaux couvrant 9 objets en manipulation robotique réelle, à partir d'une politique heuristique basée sur la prédiction GPS. Ce résultat illustre un point clé pour les intégrateurs et les équipes R&D industrielles : la qualité de la représentation perceptive conditionne directement la robustesse de la politique de manipulation. Les deux approches dominantes présentent des compromis défavorables. Les méthodes basées sur la pose nécessitent une annotation intensive et ne passent pas à l'échelle, tandis que les méthodes affordance-based, qui extraient le mouvement futur par point tracking, souffrent de données bruitées ou incomplètes. GPS tente d'occuper le terrain intermédiaire. Un taux de 73 % sans fine-tuning in-domain est une indication sérieuse de généralisation réelle, même si la validation sur 9 objets seulement invite à la prudence avant de conclure que le fossé entre démonstration et déploiement industriel est comblé. Le problème de la manipulation d'objets articulés constitue un verrou reconnu depuis les travaux fondateurs sur WHERE2ACT et les datasets de type OPD (OpenDoors-Dataset). GPS s'inscrit dans un mouvement plus large visant à remplacer les bases de connaissances statiques par des systèmes de perception apprenants et annotables à faible coût. Les auteurs rendent publics le code, les données et l'outil VR (enlighten0707.github.io/gps), ce qui favorise la reproductibilité et l'adoption en recherche. Les extensions naturelles incluent l'intégration avec des politiques de type VLA (Vision-Language-Action), la généralisation à des parties déformables, et la validation sur des objets industriels hors distribution.

RecherchePaper

1 source

4Interesting Engineering

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.

RecherchePaper

1 source