RoboCup2026, ligue humanoïde : jour 1

RoboCup2026 : la ligue humanoïde, jour 2

43

1Robohub

RoboCup2026 : la ligue humanoïde, jour 2

La deuxième journée de la RoboCup 2026 s'est achevée sur une nouvelle série de matchs dans la ligue de football humanoïde, avec 17 pays représentés cette année, de la Colombie a la Malaisie en passant par l'Allemagne et l'Australie. La Chine reste le pays le plus présent avec 15 équipes reparties sur les trois divisions (petite, moyenne et grande taille). La journée de la veille a connu le premier carton rouge de la compétition: un robot, déjà averti de deux cartons jaunes pour des tacles dangereux, a été exclu du terrain pour des raisons de sécurité. Cote gabarits, le robot ALICE 4 de l'équipe HERoEHS (Coree du Sud) est le plus lourd et le plus grand du plateau, avec 48 kg pour 1,60 m, devant le Z4 bipède de BigHeroX (37 kg). Plusieurs équipes alignent le Unitree G1, plateforme de 35 kg devenue une base commune. A l'oppose, le robot Chape de l'équipe brésilienne ITAndroids est le plus léger et le plus petit du tournoi, avec seulement 3,8 kg pour 53 cm. Ces chiffres illustrent la maturité grandissante du football humanoïde comme banc d'essai pour la robotique bipède: coexistence de plateformes commerciales standardisées comme le Unitree G1 et de robots conçus sur mesure, allant du quasi-jouet a des machines proches de la taille humaine. L'apparition d'un carton rouge pour tacle dangereux souligne aussi que les organisateurs traitent désormais la sécurité physique entre robots comme un enjeu de règle sportive a part entière, signe que les comportements dynamiques et les contacts deviennent suffisamment réalistes pour poser un risque concret. Pour les équipes de recherche et les intégrateurs qui suivent ces compétitions comme indicateur de l'état de l'art en locomotion et en prise de décision autonome, la densité du plateau (17 pays, dominance chinoise) confirme aussi l'internationalisation rapide du secteur. Avec les tours de qualification presque termines, les compétitions se resserrent. En petite division, CAU Mountain&Sea (China Agricultural University) reste seule invaincue après quatre matchs, 12 points, un seul but concède, devant Hamburg Bit-Bots et GeoHBots. En division moyenne, B-Human domine avec quatre victoires et une différence de buts de +35, suivie par un groupe de quatre équipes a neuf points: HTWK Robots, Rhoban, whIRLwind Amsterdam et THMOS. En grande division, Tsinghua Hephaestus reste la seule équipe parfaite avec neuf points, devant PCMS-HRG et Robo-Erectus. Douze équipes par division se qualifieront pour les phases finales, dont les quarts de finale se disputeront des le lendemain soir.

UEL'équipe française Rhoban figure parmi les équipes de tête de la division moyenne, aux cotes d'équipes allemandes et néerlandaises, illustrant la vitalité de la recherche européenne en robotique bipède lors de cette compétition internationale.

FR/EU ecosystemePaper

1 source

#RoboCup2026 : phases finales de la ligue humanoïde

42

2Robohub

#RoboCup2026 : phases finales de la ligue humanoïde

Le tournoi RoboCup 2026 s'est achevé ce week-end à Incheon, en Corée du Sud, avec la conclusion des phases de ligue dans les trois catégories de robots humanoïdes: small, middle et large. Chez les small, l'équipe chinoise Invic (Université de Wuhan) l'emporte devant Hamburg Bit-Bots (Universität Hamburg, Allemagne) et GeoHBots (China University of Geosciences). En middle, B-Human, projet conjoint de l'Universität Bremen et du DFKI allemand, prend la première place devant HTWK Robots (Leipzig University of Applied Sciences) et Rhoban, équipe française de l'Université de Bordeaux, qui avait auparavant éliminé HTWK en demi-finale avant de s'incliner en finale face à B-Human. Chez les large, le podium est entièrement chinois avec Tsinghua Hephaestus (Université Tsinghua) en tête, suivi de CAU Mountain&Sea (China Agricultural University) et Water (Beijing Information Science & Technology University). Cinq prix transversaux ont aussi été décernés: meilleur humanoïde personnalisé pour HERoEHS avec son ALICE 4th version, meilleur logiciel pour B-Human et son Game Controller, prix de la recherche ouverte pour Ruhrbot Devils et sa plateforme caméra IA d'analyse de jeu embarquée, meilleure innovation pour Bahia Robotics Team, et meilleur arbitrage pour Anastasia Prisacaru de Berlin United. Au-delà du classement, RoboCup reste avant tout un banc d'essai académique pour la locomotion bipède, la perception embarquée et la coordination multi-agents en conditions réelles, loin des vidéos soigneusement montées des démonstrateurs commerciaux type Figure ou Optimus. La performance des équipes universitaires allemandes et chinoises confirme la répartition habituelle des forces dans la recherche en robotique humanoïde, tandis que la percée de Rhoban jusqu'en demi-finale de la catégorie middle constitue une des rares vitrines françaises dans une discipline dominée par l'Asie de l'Est et l'Allemagne. Ces compétitions servent historiquement de laboratoire dont les algorithmes de marche, de vision et de stratégie collective irriguent ensuite la recherche académique plus large en robotique. Fondée en 1997 avec l'ambition affichée de produire une équipe de robots capable de battre les champions du monde humains de football d'ici 2050, RoboCup organise ses catégories humanoïdes selon la taille des robots, chacune imposant des contraintes matérielles et logicielles différentes. L'édition d'Incheon ne s'arrête pas aux terrains de jeu: un symposium scientifique se tient dans la foulée, réunissant chercheurs et praticiens du monde entier pour présenter les avancées en robotique et intelligence artificielle, avant la prochaine édition du tournoi.

UEL'équipe française Rhoban (Université de Bordeaux) atteint la demi-finale de la catégorie middle, une des rares vitrines françaises dans une discipline de recherche en robotique humanoïde dominée par l'Asie de l'Est et l'Allemagne.

RecherchePaper

1 source

Muscles fibreux pour la robotique humanoïde

32

3Hackaday Robots Hacks

Muscles fibreux pour la robotique humanoïde

Des muscles fibreux électrofluidiques pour l'actionnement robotique Les actionneurs robotiques classiques reposent sur des moteurs couplés à des réducteurs ou des systèmes de liaisons pour transformer un mouvement rotatif en mouvement utile, une approche peu adaptée à la reproduction de mouvements humains fluides. Face à cette limite, plusieurs équipes se sont tournées vers l'actionnement pneumatique, sans obtenir jusqu'ici de résultats vraiment convaincants. Une nouvelle piste, baptisée "Electrofluidic Fiber Muscles" (muscles à fibres électrofluidiques), propose une alternative: un faible courant sous haute tension génère un gradient de pression à l'intérieur d'un long tube, ce qui provoque sa contraction, à la manière d'une fibre musculaire. Ce tube peut être associé à un second, monté en configuration extenseur/fléchisseur, reproduisant ainsi le fonctionnement d'une paire de muscles biologiques antagonistes. Particularité notable: la pompe qui génère la pression motrice peut elle-même être enroulée directement autour des fibres, formant un ensemble compact et intégré, sans nécessiter de source de pression externe volumineuse comme c'est le cas pour les actionneurs pneumatiques classiques. Cette approche s'inscrit dans une recherche plus large de solutions d'actionnement légères, compactes et compliantes pour la robotique humanoïde, où les moteurs et réducteurs traditionnels restent lourds, rigides et énergivores. Si elle tient ses promesses, l'intégration directe de la pompe dans la structure fibreuse pourrait réduire l'encombrement et le poids des systèmes actionneurs, un enjeu central pour les concepteurs de robots à mouvements humains. Il s'agit toutefois pour l'instant d'un concept au stade expérimental, loin d'un produit commercialisé ou déployé à grande échelle: aucune donnée sur l'endurance, la force générée ou le coût de fabrication n'est encore disponible. Ce développement s'ajoute à la longue lignée d'expérimentations autour des muscles artificiels, des systèmes pneumatiques de type McKibben aux approches électroactives plus récentes, qui cherchent toutes à s'affranchir des limites mécaniques des moteurs classiques. Les auteurs eux-mêmes tempèrent l'enthousiasme: il faudra encore du temps avant de voir cette technologie équiper des robots grand public ou même des plateformes de hobbyistes.

RecherchePaper

1 source

Modèle fondation à l'échelle pour robots humanoïdes

41

4arXiv cs.RO

Modèle fondation à l'échelle pour robots humanoïdes

Une nouvelle publication arXiv (2607.15163v1, soumission de type "new") propose un modèle de fondation comportemental (Behavior Foundation Model, BFM) pour le contrôle de robots humanoïdes, baptisé Humanoid Transformer. Les auteurs affirment avoir identifié la recette manquante pour faire monter en puissance ces modèles, en coordonnant trois leviers : un nouveau paradigme d'apprentissage qui reformule le contrôle humanoïde comme la reproduction de comportements corporels intégrés dans le référentiel global plutôt que local ; un équilibrage stratégique entre le volume de déploiements en ligne (on-policy rollouts) et la diversité des mouvements de référence utilisés à l'entraînement ; et l'architecture Humanoid Transformer elle-même, conçue pour faire émerger naturellement des représentations structurées du comportement. Testée à la fois en simulation et en conditions réelles, l'approche réduit l'erreur moyenne par point clé (Mean Per-Keypoint Position Error, MPKPE) de plus de 10% en mode local et de 82% en mode global par rapport aux contrôleurs humanoïdes existants. Ce travail répond à un flou méthodologique réel du secteur : malgré l'engouement croissant pour les BFM comme brique de base des agents incarnés généralistes, personne n'avait jusqu'ici établi de façon rigoureuse comment coordonner données, architecture et paradigme d'entraînement pour obtenir un gain de performance qui tienne la route au passage à l'échelle. Le saut de 82% en mode global est le chiffre qui compte vraiment pour les intégrateurs : c'est la capacité à maintenir une cohérence corporelle dans le référentiel monde, condition nécessaire pour des tâches où le robot doit coordonner déplacement et manipulation sans dérive, un point faible classique des contrôleurs entraînés uniquement en référentiel local. Si les résultats se confirment à plus grande échelle, ils renforcent l'hypothèse que le contrôle humanoïde généraliste peut suivre une trajectoire de scaling comparable à celle des grands modèles de langage, plutôt que de rester cantonné à des politiques spécialisées par tâche. L'article s'inscrit dans la vague de recherche académique qui a suivi l'essor des politiques vision-langage-action (VLA) et des BFM ces deux dernières années, sans rattacher la méthode à un robot ou un laboratoire commercial précis : il s'agit d'une contribution méthodologique comparée à des "contrôleurs humanoïdes existants" pris comme référence, sans nommer de plateforme physique spécifique. La suite logique serait une validation sur du matériel humanoïde tiers et à plus grande échelle de données, pour confirmer que le gain en mode global se maintient hors du cadre expérimental des auteurs.

RechercheActu

1 source

RoboCup2026, ligue humanoïde : jour 1

À lire aussi

RoboCup2026 : la ligue humanoïde, jour 2

#RoboCup2026 : phases finales de la ligue humanoïde

Muscles fibreux pour la robotique humanoïde

Modèle fondation à l'échelle pour robots humanoïdes