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Dynamique, stabilité et efficacité énergétique d'une roue sans jante récupératrice avec jambes à ressort-embrayage
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Dynamique, stabilité et efficacité énergétique d'une roue sans jante récupératrice avec jambes à ressort-embrayage

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Des chercheurs présentent sur arXiv (2606.22073) une roue à jantes à récupération d'énergie équipée de pattes à ressort-embrayage. Le principe : un embrayage verrouillable capture l'énergie élastique générée lors du contact du pied avec le sol et la réinjecte au cycle de marche suivant. Les simulations montrent une réduction du Coût de Transport (CoT) de 16,13 % par rapport à une roue viscoélastique de référence à pattes télescopiques ressort-amortisseur, et de plus de 50 % face à une roue rigide classique. Un prototype testé sur plan incliné atteint la marche passive sur une pente de 1°, avec un CoT d'environ 0,02, soit une valeur remarquablement basse pour un mécanisme de ce type. La stabilité locale des démarches périodiques est confirmée sur l'ensemble des configurations de pente et de rigidité testées.

L'enjeu est concret pour la conception de robots bipèdes et de prothèses. Le CoT est l'indicateur de référence en locomotion robotique, rapportant l'énergie consommée à la masse et à la distance ; un CoT de 0,02 est proche des meilleurs marcheurs passifs biologiques, et très inférieur aux humanoïdes actifs actuels qui affichent typiquement des valeurs entre 1 et 3. Le mécanisme propose une récupération d'énergie purement mécanique, sans actionneur électrique, ce qui le rend pertinent pour des applications à faible consommation : exosquelettes, prothèses de membre inférieur ou robots d'exploration longue durée. Il illustre aussi comment l'intelligence mécanique passive peut compenser l'inefficacité des systèmes électriques à récupérer les pics d'énergie d'impact.

La roue à jantes est un modèle canonique de la marche dynamique passive, introduit par McGeer en 1990 et depuis largement étudié pour modéliser la biomécanique bipède. L'idée de recycler l'énergie d'impact via des tendons artificiels (analogues au tendon d'Achille humain) est explorée depuis plusieurs années dans la littérature de la locomotion robotique. Ce travail se distingue par l'ajout d'un embrayage verrouillable qui contrôle précisément le moment de libération de l'énergie stockée. Il convient toutefois de souligner que les résultats expérimentaux portent sur un prototype passif simple, non sur un robot actif complet : l'extrapolation à un bipède actif reste à démontrer. La prochaine étape logique serait d'intégrer ce mécanisme dans un marcheur bipède actif ou un genou prothétique afin d'évaluer les gains en conditions de locomotion variées.

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La nage intermittente améliore l'efficacité énergétique des mouvements d'un robot poisson
1Robohub 

La nage intermittente améliore l'efficacité énergétique des mouvements d'un robot poisson

Une équipe internationale réunissant l'EPFL (Suisse), l'université Duke (États-Unis) et l'Instituto Superior Técnico (Portugal) a développé ZBot, un robot bio-inspiré reproduisant la nage larvaire du poisson-zèbre. Construit à une échelle 200 fois supérieure à l'animal réel, ZBot mesure 80 cm de long pour 2,8 kg, avec une queue flexible composée de six segments motorisés par servomoteurs imitant l'ondulation naturelle du poisson. Sa tête intègre un contrôleur central faisant office de système nerveux, des caméras haute précision et des capteurs de puissance en temps réel, avec des interfaces d'extension prévues pour des recherches complémentaires sur le traitement visuo-moteur et le système vestibulaire. L'équipe a couplé ce robot à un modèle neurocomputationnel simulant les circuits neuronaux du poisson-zèbre, articulé autour de générateurs de rythme central (CPG), d'un module de déclenchement de salve de nage et de neurones de projection spinale ventrale. Ce système accumule les signaux d'entrée via un intégrateur à fuite et ne déclenche l'ondulation de la queue qu'une fois un seuil atteint, reproduisant le cycle naturel de nage active courte suivie de planée passive, dite nage intermittente ou bout-and-glide. En ajustant fréquence, amplitude et seuil de déclenchement, ZBot reproduit plusieurs allures de nage larvaire, dont la nage droite lente, les virages de routine et les virages en J, testées en eau (viscosité 1 cP, nombre de Reynolds entre 64 000 et 160 000) et en liquide modérément visqueux (213,9 cP, Reynolds à partir de 37,4). Cette recherche vise à démontrer que la nage intermittente, observée chez des espèces aussi variées que les larves de poisson-zèbre, les tétras à nez rouge, les carpes koï ou les baleines, offre un gain d'efficacité énergétique par rapport à la nage continue par ondulation permanente de la queue. Pour les robots aquatiques et plus largement pour la robotique mobile, l'enjeu est direct : réduire la consommation énergétique permet d'allonger l'autonomie, de diminuer la taille des batteries embarquées et donc de concevoir des systèmes plus légers et plus maniables. La démarche illustre une tendance de fond en robotique bio-inspirée, celle de transposer des stratégies locomotrices affinées par des milliards d'années de sélection naturelle plutôt que de s'appuyer uniquement sur l'optimisation algorithmique classique des trajectoires. En modélisant explicitement le mécanisme neuronal de commutation entre phases actives et passives, l'équipe propose un cadre transférable à d'autres plateformes robotiques nageuses. Le projet s'inscrit dans le champ établi de la biorobotique aquatique, où plusieurs laboratoires explorent depuis des années des robots poissons pour étudier la propulsion ondulatoire, sans qu'un acteur unique ne domine encore ce segment de niche, contrairement au secteur des humanoïdes. ZBot se distingue par sa fidélité morphologique au poisson-zèbre larvaire, organisme modèle très étudié en neurosciences et en biologie du développement, ce qui permet à l'équipe EPFL-Duke-Instituto Superior Técnico de relier directement les résultats robotiques à des hypothèses biologiques sur le contrôle moteur. Le travail s'appuie aussi sur un jumeau numérique, simZFish, utilisé pour valider en simulation la réponse optomotrice guidée visuellement avant de la reproduire sur le robot physique. La plateforme, dotée d'interfaces capteurs extensibles, est conçue pour accueillir de futurs travaux de recherche plutôt que pour une commercialisation à court terme.

UELe projet associe l'EPFL (Suisse) et l'Instituto Superior Técnico (Portugal), illustrant l'implication de la recherche europeenne en biorobotique aquatique, sans impact industriel ou reglementaire direct sur la France.

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RetrDex : récupération efficace d'objets dans des environnements encombrés avec une main dextérique
2arXiv cs.RO 

RetrDex : récupération efficace d'objets dans des environnements encombrés avec une main dextérique

RetrDex est un framework de recherche publié sur arXiv (référence 2502.18423, troisième révision) dont l'objectif est d'apprendre à un système bras-main dextre à récupérer des objets enfouis sous un empilement d'autres objets. L'approche repose sur du reinforcement learning (RL) parallèle à grande échelle conduit en simulation, couplé à une représentation spatiale qui encode les patterns d'occlusion ainsi que les relations géométriques entre la cible, la main multi-doigts et les objets alentour. La politique résultante développe un répertoire de gestes, poussée, agitation et piquage (poking), pour dégager activement les obstacles avant ou pendant la saisie. Évalué sur 16 objets ménagers courants dans des configurations variées, le système affiche de bonnes performances sur des cibles vues en entraînement comme sur des cibles inédites. Un transfert zero-shot vers un robot réel multi-doigts est revendiqué, sans fine-tuning supplémentaire. La récupération d'objets en scène encombrée est un problème ouvert en manipulation robotique : les approches classiques décomposent la tâche en étapes séquentielles indépendantes (retirer les objets qui gênent un par un, puis saisir), ce qui génère des séquences longues et peu robustes aux variations. RetrDex intègre ces interactions physiques directement dans la politique de récupération, réduisant potentiellement le nombre de mouvements nécessaires. La revendication la plus notable reste le zero-shot sim-to-real sur une main dextre : ce type de transfert est notoirement difficile à cause de la complexité des contacts multi-doigts et du gap dynamique entre simulation et réalité physique. Si les résultats tiennent à l'examen approfondi, cela renforce la thèse que le RL massivement parallèle en simulation peut généraliser sur du matériel réel pour des tâches de manipulation en espace contraint, sans données réelles supplémentaires. Le papier s'inscrit dans une tendance forte : utiliser le RL en simulation à très grande échelle pour entraîner des politiques de manipulation dextre, une direction explorée par des équipes de Berkeley (DexGraspNet), Stanford et, côté industriel, par des acteurs comme Unitree ou Agility Robotics sur leurs propres mains multi-doigts. Les méthodes concurrentes récentes, graphes de relations de support ou planification séquentielle avec contraintes géométriques, adoptent des stratégies que RetrDex cherche à dépasser en termes d'efficacité. Soumis initialement en février 2025 et révisé jusqu'en 2026, le travail n'annonce pas de code open-source dans son résumé, ce qui limite les possibilités de réplication à court terme. Les suites naturelles seraient des tests sur objets déformables, une extension à des charges utiles plus importantes et une intégration dans une chaîne logistique ou un poste d'assemblage industriel réel.

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Multiplexeur mécanique à embrayage électrostatique avec capacité de force accrue
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Multiplexeur mécanique à embrayage électrostatique avec capacité de force accrue

Une équipe de chercheurs a publié sur arXiv (réf. 2501.08469) les résultats d'un système de transmission à embrayage électrostatique à cabestan, conçu pour le multiplexage mécanique d'actionneurs robotiques. Le principe : un seul moteur contrôle plusieurs articulations via des embrayages qui engagent ou désengagent sélectivement les tendons. Démontré sur une main robotique à quatre degrés de liberté (DoF) à entraînement par tendons, le système atteint des forces de sortie allant jusqu'à 212 N, multiplie la résistance en prise verticale par 4,09, et porte la capacité de charge horizontale à 111,2 N. Ce dernier chiffre constituerait un record parmi les mains robotiques à cinq doigts entraînées par tendons, selon les auteurs. L'architecture supporte deux modes : SISO (une entrée, une sortie) pour le contrôle séquentiel joint par joint, et SIMO (une entrée, plusieurs sorties) pour l'activation simultanée de plusieurs articulations depuis un seul moteur. Ces résultats ont des implications directes pour la conception de mains humanoïdes et de préhenseurs industriels à haute dextérité. Le principal goulot d'étranglement des systèmes multi-DoF réside dans l'obligation de dédier un moteur à chaque articulation, ce qui alourdit la masse embarquée, augmente la consommation et complique la gestion thermique. Les solutions d'embrayage existantes souffraient soit d'un encombrement excessif, soit d'un plafond de force trop bas, soit de l'impossibilité de piloter plusieurs sorties simultanément. Le fait que ce système SIMO autorise une commande multi-joint synchrone depuis un seul moteur tout en dépassant 100 N en charge horizontale remet en question l'hypothèse que multiplexage rime nécessairement avec compromis en force. Le multiplexage mécanique n'est pas nouveau : des approches pneumatiques, hydrauliques et magnétiques ont été explorées, chacune butant sur des contraintes de gabarit ou de durabilité. L'embrayage électrostatique à cabestan exploite les forces d'adhérence entre surfaces chargées pour bloquer ou libérer la transmission sans pièces mobiles complexes, ce qui réduit théoriquement l'usure et le bruit d'actionnement. Ce développement arrive dans un contexte de forte compétition autour de la dextérité manuelle humanoïde : Figure (Figure 03), Tesla (Optimus Gen 3), Agility Robotics et 1X Technologies investissent massivement dans ce domaine, et toute réduction du nombre d'actionneurs sans perte de force représente un avantage de masse et de coût significatif. Les prochaines étapes naturelles concerneront la validation en durée de vie prolongée et l'intégration dans une main complète cinq doigts à l'échelle préindustrielle.

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Apprentissage de l'exploitation de la dynamique passive pour un saut ciblé économe en énergie d'un quadricoptère à pattes ressorts
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Apprentissage de l'exploitation de la dynamique passive pour un saut ciblé économe en énergie d'un quadricoptère à pattes ressorts

Le 15 septembre 2026, une équipe de recherche a publié sur arXiv (arXiv:2609.15447v1) une nouvelle méthode de contrôle pour un quadricoptère monopode à jambe ressort, un robot hybride qui combine poussée aérienne et rebond passif sur une jambe équipée d'un ressort pour se déplacer sur terrain accidenté. Les auteurs remplacent le réglage heuristique par PID, habituellement utilisé pour coordonner poussée active et dynamique de contact passive, par une politique entraînée par apprentissage par renforcement (Proximal Policy Optimization, PPO) qui commande directement les quatre moteurs à partir de l'état estimé du robot, sans machine à états de saut ni boucle PID d'attitude bas niveau. La fonction de récompense combine un module "Energy-Manifold Shaping", qui suit une trajectoire d'énergie verticale normalisée par la masse et ancre l'état au sommet de chaque saut, et un module "Efficiency Shaping", qui s'appuie sur un estimateur de puissance tenant compte de l'historique pour pénaliser la consommation générale, ajouter un coût spécifique à la puissance en phase aérienne, et limiter la quasi-immobilité en vol. Sur des essais matériels représentatifs, la politique PPO réduit la puissance électrique mesurée, moyennée sur le cycle, de 30,7%, et la poussée totale normalisée moyenne de 49,8% par rapport au contrôleur PID de référence, tout en conservant des sauts répétables à hauteur commandée et des atterrissages plus concentrés. Ce résultat s'adresse directement aux limites connues des robots hybrides sol-air: le PID, réglé à la main, sous-exploite la dynamique passive du ressort et gaspille de l'énergie en poussée continue pour compenser une coordination imparfaite. Montrer qu'une politique bout-en-bout, sans machine à états ni boucles imbriquées, réduit à la fois la consommation électrique et la poussée nécessaire tout en gardant la précision de saut, constitue un argument concret pour l'apprentissage par renforcement appliqué à des systèmes physiques à dynamiques de contact intermittentes, un cas plus difficile que la marche pure ou le vol pur. Pour les intégrateurs travaillant sur des robots de terrain autonomes sur batterie, ce type de gain énergétique conditionne directement l'autonomie de mission, un facteur souvent plus limitant que la puissance de calcul embarquée. Le papier s'inscrit dans une lignée de recherche qui cherche à combiner la rapidité de déplacement de l'aérien avec l'efficacité énergétique du contact au sol, une alternative aux quadrirotors purs ou aux robots à pattes classiques pour franchir des obstacles. Il s'agit ici d'un résultat de recherche publié en preprint, validé sur du matériel en conditions représentatives mais pas encore d'un produit commercial ni d'un déploiement opérationnel. Les auteurs ne précisent pas de prochaine étape chiffrée, mais la logique de l'article ouvre la voie à des essais sur terrains plus variés et à une généralisation au-delà du suivi de hauteur de saut.

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