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Robot tenségrité : capteur visuotactile open source pour l'estimation du torseur de contact à 6 axes

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Léo, une araignée-robot en tenségrité (structures de barres rigides tenues par des câbles élastiques) vient de recevoir une peau tactile open source capable de mesurer six axes de force et de couple à chaque point de contact. Décrit dans un article publié le 18 juillet sur arXiv, le capteur "endcap" combine une coque élastomère, une interface imprimée en 3D en polyuréthane thermoplastique (TPU) et une base rigide logeant une caméra miniature et un anneau de LED. La liaison entre l'élastomère et le TPU repose sur une nouvelle technique d'infill gyroïde qui évite tout adhésif, rendant l'ensemble léger et modulaire pour équiper de grandes structures de tenségrité. Un réseau de neurones convertit les champs vectoriels de cisaillement observés par la caméra en mesures de force et de couple sur six dimensions. Les tests affichent une erreur quadratique moyenne de 0,1531 en validation statique, avec une bonne généralisation hors domaine en mouvement dynamique, et l'intégration complète sur un robot de tenségrité de 12 kg confirme sa capacité à détecter fiablement les contacts au sol. Le code et les fichiers de fabrication sont publiés sur GitHub (Jonathan-Twz/tensegrity-gelfoot).

L'intérêt dépasse le simple exercice académique: les robots en tenségrité, souples et résilients aux chocs, peinent depuis des années à obtenir une perception fiable de leur propre état, faute de capteurs adaptés à leur géométrie compliante et distribuée. Un capteur tactile bon marché, reproductible et physiquement interprétable ouvre la voie à une proprioception réellement embarquée, condition nécessaire pour que ces structures sortent du laboratoire vers des usages concrets comme l'exploration en terrain accidenté ou la manipulation douce.

Les robots en tenségrité, popularisés notamment par les travaux de la NASA (le rover SUPERball) pour l'exploration planétaire à faible risque de casse, restent handicapés par l'absence de retour tactile natif comparé aux capteurs de type GelSight ou DIGIT conçus pour des mains robotiques classiques. Cette publication, en rendant le design entièrement open source, vise justement à combler ce manque et à standardiser l'instrumentation de ces plateformes encore largement expérimentales.

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Représentations statiques et dynamiques pour l'estimation de l'angle de contact tactile avec des capteurs à événements
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Représentations statiques et dynamiques pour l'estimation de l'angle de contact tactile avec des capteurs à événements

Des chercheurs ont publié le 3 juin 2026 un preprint (arXiv:2606.03545) évaluant trois méthodes de représentation des données issues du NeuroTac, un capteur tactile neuromorphique event-based, pour l'estimation de l'angle de contact. Les flux d'événements générés lors du contact physique sont transformés en contours spatiaux selon trois approches : une représentation dynamique capturant l'activité événementielle la plus récente, une représentation statique reconstituant un état de contact persistant, et leur combinaison. Sur tous les scénarios de mouvement testés, les trois pipelines maintiennent une latence de traitement P99 inférieure à 10 ms, quel que soit l'intervalle d'échantillonnage utilisé. La représentation statique surpasse marginalement les deux autres en précision : elle atteint une MAE (erreur absolue moyenne) de 0,160° en roulement continu du capteur sur une surface, et de 0,251° lors de phases d'arrêt aléatoires intercalées dans le mouvement. Elle présente également une variance plus faible face aux variations de vitesse et de profondeur d'indentation. Pour les intégrateurs et les équipes de contrôle robotique, une latence P99 sous 10 ms représente le seuil en dessous duquel le retour tactile peut alimenter des boucles de contrôle temps-réel sans devenir le facteur limitant de la chaîne de commande. La précision de 0,160° en roulement est compatible avec des tâches d'assemblage ou d'insertion nécessitant un contrôle fin de l'orientation de contact. Le résultat le plus contre-intuitif est la performance supérieure de la représentation statique sur la dynamique : les capteurs event-based étant précisément réputés pour leur réactivité temporelle, l'hypothèse implicite était que les représentations exploitant cette dimension temporelle seraient les meilleures. Ici, la simplicité de la représentation statique s'avère plus robuste, ce qui réduit la complexité du traitement embarqué nécessaire. Le NeuroTac est issu des travaux du Bristol Robotics Laboratory, dans le groupe de Nathan Lepora, qui a d'abord développé le TacTip, un capteur optique tactile biomimétique, avant d'en produire une variante neuromorphique. Dans l'écosystème des capteurs tactiles de précision, il concurrence des dispositifs comme le DIGIT (Meta AI Research et CMU), le GelSight (MIT) ou les capteurs Xela Robotics. L'article demeure un preprint non soumis à peer review, et les scénarios évalués, fondés sur des mouvements de roulement contrôlés en laboratoire, restent éloignés des conditions d'une manipulation industrielle réelle. La validation sur des tâches multi-doigts ou des mains robotiques complètes comme la Shadow Hand constituerait une prochaine étape naturelle pour évaluer le passage à l'échelle.

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OCELOT : odométrie et estimation du contact pour robots à pattes
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OCELOT : odométrie et estimation du contact pour robots à pattes

Une équipe de chercheurs a publié OCELOT (Odometry and Contact Estimation for Legged rObots), un pipeline complet d'odométrie pour robots à pattes reposant exclusivement sur des capteurs proprioceptifs embarqués : une centrale inertielle (IMU) solidaire du corps, des encodeurs articulaires et des capteurs de force. Le système s'appuie sur un filtre de Kalman à état d'erreur (ESEKF) dont l'état est corrigé par les pieds détectés en appui stationnaire. Sa contribution centrale est un module de détection de contact fusionnée et de quantification d'incertitude : deux détecteurs tournent en parallèle pour chaque pied, le premier combinant un modèle de mélange gaussien (GMM) avec une machine à états finis (FSM) à déclenchement anti-rebond sur les données de force, le second appliquant un test de rapport de vraisemblance généralisé (GLRT) sur la vélocité cinématique estimée du pied. Les scores continus issus des deux détecteurs sont fusionnés pour identifier les glissements. Pour valider l'approche, les auteurs ont constitué un dataset de 29 séquences couvrant 2,4 km sur des terrains variés (béton, herbe, graviers, rochers) et ont comparé OCELOT à des méthodes proprioceptives et extéroceptives. Le code et un package ROS2 temps réel sont publiés en open source. L'intérêt principal de OCELOT réside dans sa robustesse aux terrains glissants sans recourir à des capteurs extéroceptifs (caméra, lidar), qui restent coûteux, fragiles et sensibles aux conditions d'éclairage ou de poussière. Pour un intégrateur déployant un robot quadrupède en environnement industriel ou outdoor, disposer d'une odométrie fiable avec uniquement l'équipement embarqué de série réduit significativement la complexité système. La disponibilité d'un package ROS2 prêt à l'emploi abaisse la barrière d'adoption. Le benchmark face à des méthodes extéroceptives constitue un signal fort : il suggère que l'estimation de contact bien conçue peut rivaliser avec des approches visuelles sur des trajectoires courtes à moyennes. Les robots à pattes de type Spot (Boston Dynamics), ANYmal (ANYbotics) ou Unitree B2 sont les cibles naturelles de tels pipelines. L'odométrie proprioceptive pour quadrupèdes est un problème ouvert depuis des années, avec des travaux antérieurs comme Pronto (IIT) ou les pipelines d'ETH Zurich sur ANYmal. OCELOT se distingue par la combinaison explicite GMM+GLRT pour la détection de glissement, un point sensible dans les déploiements extérieurs. Les prochaines étapes probables incluent la validation sur des trajectoires longue distance et l'intégration dans des architectures SLAM proprioceptif complet.

UELa publication en open source d'un package ROS2 directement intégrable peut bénéficier aux intégrateurs et labos européens (ANYbotics/Suisse, IIT/Italie) déployant des quadrupèdes en environnements industriels ou extérieurs difficiles.

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Estimation de la pose 6-DOF d'un objet à partir d'un seul contact tactile
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Estimation de la pose 6-DOF d'un objet à partir d'un seul contact tactile

Une équipe de recherche publie sur arXiv (réf. 2606.28899) YOTO, pour "You Only Touch Once", un système d'estimation de pose 6-DoF fondé exclusivement sur le toucher. Contrairement aux approches visuelles classiques, YOTO reconstruit la position et l'orientation complète d'un objet à partir d'une seule paire de contacts tactiles simultanés, sans nécessiter d'historique de manipulation. Chaque contact est modélisé comme un nuage de points 3D local, puis localisé sur la surface de l'objet par un réseau coarse-to-fine. Les deux contacts localisés, combinés aux poses calibrées des capteurs, alimentent un solveur SVD en forme fermée, conscient des normales de surface, qui restitue la pose 6-DoF en une seule passe. Le réseau est préentraîné sur des patches tactiles virtuels générés depuis le modèle 3D de l'objet, puis affiné avec un petit nombre de contacts réels, réduisant significativement les besoins en données terrain. Les expériences portent sur quatre objets aux géométries variées avec des capteurs GelSight, et incluent une évaluation comparative entre reconstructions issues de scans mobiles grand public et modèles CAO de référence. Ce travail s'attaque à un angle mort bien documenté de la manipulation robotique : les méthodes visuelles de pose estimation échouent systématiquement en cas d'occlusion, d'éclairage défavorable, ou face à des surfaces réfléchissantes et transparentes, conditions courantes en environnement industriel réel. L'approche à contact unique sans historique constitue un avantage pratique majeur, car elle élimine les séquences d'exploration multi-contacts et s'intègre dans des boucles de manipulation courtes. YOTO surpasse les baselines visuelles et géométriques testées dans les scénarios où la perception visuelle est dégradée. La compatibilité avec des scans mobiles plutôt que des modèles CAO précis abaisse la barrière d'intégration pour des objets non catalogués, un point non négligeable pour les intégrateurs industriels. L'estimation de pose par capteurs tactiles de type GelSight est un axe de recherche actif depuis les travaux pionniers du MIT et de l'entreprise éponyme GelSight Inc. Les méthodes antérieures nécessitaient généralement plusieurs contacts successifs ou un historique de manipulation pour converger ; YOTO rompt avec cette contrainte. Sur le plan compétitif, les pipelines visuels basés sur des modèles de fondation (MegaPose, FoundPose, benchmarks BOP) restent dominants en conditions nominales, mais leur robustesse aux surfaces dégradées est limitée, c'est précisément là que le toucher devient complémentaire. Le code, les modèles entraînés et le jeu de données GelSight seront publiés à l'acceptation de l'article. À ce stade, il s'agit d'un preprint arXiv sans déploiement annoncé ni partenaire industriel identifié.

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Estimation dense des forces par capteur tactile optique à événements
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Estimation dense des forces par capteur tactile optique à événements

Des chercheurs ont présenté sur arXiv (arXiv:2606.09451) le premier framework de reconstruction dense de champ de force 3D à partir d'un capteur tactile optique à événements. L'approche combine deux modules complémentaires : un algorithme de suivi de marqueurs basé sur les événements pour estimer les déplacements de cisaillement (axes X et Y), et un réseau de neurones convolutif entraîné sur un jeu de données synchronisées force-déplacement-événements pour prédire les déplacements normaux (axe Z). Ces déplacements de surface sont ensuite convertis en forces via la méthode des éléments finis inverse (iFEM). Les performances mesurées atteignent une erreur absolue moyenne de 0,14 N, 0,10 N et 0,93 N sur des plages de force respectives de 4 N, 4 N et 20 N, avec une fréquence de traitement moyenne de 100 Hz. Ce résultat comble une lacune importante dans la perception tactile robotique. Les capteurs tactiles à base de caméra conventionnelle, comme le GelSight du MIT ou le DIGIT de Meta AI, permettent déjà une estimation dense des forces, mais butent sur les limites de framerate des capteurs CMOS, le flou de mouvement lors de contacts dynamiques rapides, et la bande passante nécessaire au transfert d'images. Les capteurs à événements, d'inspiration neuromorphique, contournent ces contraintes avec une résolution temporelle à la microseconde et un encodage asynchrone des variations de luminosité. Jusqu'ici, leur usage en tactile était restreint à la prédiction de forces nettes scalaires, sans distribution spatiale. Le framework présenté ouvre la voie à un retour de force géométriquement dense à haute fréquence, condition nécessaire pour des boucles de contrôle en préhension dextre réactive. La manipulation dextre reste l'un des problèmes ouverts les plus difficiles de la robotique, précisément parce que le toucher humain exploite simultanément la densité spatiale, la sensibilité à la géométrie de contact et la résolution temporelle fine. Le paysage des capteurs tactiles intelligents s'est structuré autour de deux familles : les capteurs visuels élastomère (GelSight, DIGIT, Finger Vision, Tactip) et les capteurs neuromorphiques à événements, encore peu exploités pour la reconstruction de champ. Ce travail constitue une première étape de preuve de concept ; les auteurs ciblent explicitement l'intégration dans des pipelines de contrôle haute fréquence pour la préhension robotique et la manipulation, sans annoncer de plateforme ou de timeline de déploiement précise.

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