RechercheRobohub 17 août 2026

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

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Résumé IASource uniqueImpact UE

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.

Impact France/UE

Le 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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1arXiv cs.RO

Communication efficace du mouvement du cou d'un robot : axe unique vs multi-axes

Un consortium de chercheurs en robotique publie sur arXiv (arXiv:2607.07390v1) un cadre théorique inédit pour mesurer l'efficacité communicative des mouvements de cou robotiques. L'équipe a utilisé une plateforme de cou robotique dotée de trois degrés de liberté (DoF) en rotation et a enregistré 84 stimuli vidéo en faisant varier l'amplitude, l'accélération et la fréquence des mouvements sur un, deux ou trois axes simultanément. Pour chaque configuration, les chercheurs ont calculé l'entropie de Shannon des signaux de changement de pixels, une mesure de l'information transmise visuellement, tout en mesurant la consommation énergétique associée. Une étude perceptive complémentaire a permis de valider comment des observateurs humains interprètent ces gestes. Résultat central: l'information communicative culmine à deux DoF actifs puis chute au troisième, alors même que la dépense énergétique continue d'augmenter, un phénomène que les auteurs baptisent le goulot d'étranglement informationnel morphologique. Cette découverte contredit une hypothèse répandue dans la conception des robots humanoïdes, selon laquelle multiplier les degrés de liberté du cou améliorerait automatiquement l'expressivité. Pour les ingénieurs et intégrateurs qui conçoivent des interfaces homme-robot, cela signifie qu'ajouter un troisième axe de rotation n'apporte aucun bénéfice communicatif, gaspille de l'énergie et, pire, brouille la lisibilité du geste selon les données perceptives collectées auprès des participants humains. Les auteurs proposent un nouvel outil, le Motor Information Space, qui met en regard entropie et énergie pour comparer différentes morphologies de cou robotique. Dans ce cadre, la configuration optimale identifiée atteint 5,26 bits d'information pour un coût énergétique jugé compétitif. Ce travail s'inscrit dans un champ de recherche plus large sur la communication non verbale des robots sociaux, où le mouvement de tête et de cou joue un rôle clé dans la signalisation d'intentions ou d'émotions chez l'humain. En établissant une base quantitative pour arbitrer entre complexité mécanique et clarté du signal, l'étude fournit aux concepteurs de robots humanoïdes un critère chiffré pour orienter le choix du nombre d'axes motorisés au niveau du cou, plutôt que de calquer par défaut l'anatomie humaine ou de multiplier les DoF par souci de réalisme.

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Petit, moyen ou grand : un poisson robotique conserve sa capacité de nage

Des ingénieurs de l'EPFL et de l'université de New York (NYU) ont présenté ScaFi, un robot poisson conçu pour être redimensionné sans repartir de zéro, dans une étude signée par Nana Obayashi et publiée dans la revue npj Robotics. Obayashi a dirigé le projet pendant sa thèse au Computational Robot Design & Fabrication Lab de l'EPFL, dirigé par Josie Hughes, et occupe désormais un poste de professeure assistante au NYU Center for Robotics and Embodied Intelligence. Inspiré de poissons comme la morue et le maquereau, qui concentrent la flexion de leur corps près de la queue, ScaFi associe une section avant rigide et une queue flexible en tiges de fibre de verre, actionnée par un seul moteur tirant deux tendons croisés pour produire le mouvement en S de la nage des poissons. Seul le diamètre des tiges de la queue varie avec la taille du robot ; le moteur et le système de tendons restent identiques. L'équipe a construit trois exemplaires, d'environ 0,6, 1,1 et 2,9 mètres de long, testés avec le laboratoire Unsteady Flow Diagnostics de l'EPFL, dirigé par Karen Mulleners : le plus petit robot produit des tourbillons proches de ceux de poissons réels, et la nage des trois tailles se superpose une fois ramenée à l'échelle du corps, malgré un facteur d'agrandissement proche de cinq. Sur le terrain, le robot moyen a été testé dans un ruisseau suisse, le plus grand dans le lac Léman, et le plus petit dans des criques de 15 à 30 centimètres de profondeur, continuant à nager après une perte de signal GPS. L'efficacité énergétique ne suit en revanche pas la même logique : les deux petits robots sont comparables, mais le plus grand consomme davantage et nécessite un moteur plus puissant, sans cause précisément identifiée (traînée, inertie évoquées). Le plus petit robot est aussi le plus agile mais le plus lent à se stabiliser après une perturbation, contrairement aux plus grands, plus stables mais moins réactifs. Cette approche répond à une limite concrète des véhicules sous-marins à hélice, qui s'accrochent dans la végétation, soulèvent les sédiments et effraient la faune, ce qui les rend mal adaptés aux ruisseaux peu profonds ou aux zones densément végétalisées. Les robots bio-inspirés qui ondulent comme des poissons évitent ce problème, mais jusqu'ici chaque taille exigeait une conception distincte. En ne faisant varier qu'un seul paramètre structurel, ScaFi réduit l'effort d'ingénierie nécessaire pour couvrir plusieurs environnements avec une même architecture, un argument direct pour les équipes qui doivent surveiller aussi bien un petit cours d'eau qu'un lac. Il offre aussi un moyen d'étudier systématiquement l'effet de l'échelle sur la nage, difficile à isoler chez l'animal ou sur des robots sur mesure. Le bémol pour les intégrateurs : la préservation du mouvement de nage ne garantit ni efficacité énergétique ni agilité constantes, deux paramètres qui continuent de varier avec la taille. Ce travail s'inscrit dans des années de recherche en robotique biomimétique cherchant à remplacer l'hélice par une ondulation corporelle, en s'appuyant sur des espèces qui conservent leur style de nage sur une large gamme de tailles dans la nature. Il a été mené au sein de l'écosystème robotique de l'EPFL, associant le CREATE Lab, le laboratoire de Josie Hughes et celui de Karen Mulleners, avec un prolongement désormais établi vers le NYU Center for Robotics and Embodied Intelligence où Obayashi poursuit ses travaux. Aucun calendrier de commercialisation ni partenaire industriel n'est mentionné : il s'agit pour l'instant d'une démonstration de faisabilité scientifique, les auteurs évoquant la possibilité d'étendre ce principe de mise à l'échelle à d'autres plateformes robotiques bio-inspirées.

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3arXiv cs.RO

CaP-X : un cadre pour évaluer et améliorer les agents de codage pour la manipulation robotique

Des chercheurs publient CaP-X, un framework open-access destiné à évaluer et améliorer les agents de type "Code-as-Policy" pour la manipulation robotique, selon un article déposé sur arXiv (2603.22435v2). Le système s'appuie sur CaP-Gym, un environnement interactif où des agents pilotent des robots en générant et exécutant du code combinant des primitives de perception et de contrôle. Sur cette base, les auteurs construisent CaP-Bench, un banc d'essai qui compare 12 modèles de langage et modèles vision-langage frontier selon différents niveaux d'abstraction, d'interaction et d'ancrage perceptif. Le travail aboutit à deux propositions concrètes : CaP-Agent0, un framework ne nécessitant aucun entraînement supplémentaire, et CaP-RL, une méthode d'apprentissage par renforcement avec récompenses vérifiables, testée en simulation puis transférée sur robots réels. L'enjeu dépasse le simple exercice académique : l'approche "code comme politique de contrôle" est présentée comme un complément aux méthodes Vision-Language-Action (VLA), très gourmandes en données, qui dominent aujourd'hui la robotique humanoïde et industrielle. CaP-Bench met en évidence une faiblesse structurelle des agents actuels, leur performance chute nettement dès que les abstractions conçues par des humains sont retirées, ce qui révèle une dépendance excessive au travail d'ingénierie préalable plutôt qu'à une véritable autonomie de raisonnement. Pour les intégrateurs et décideurs industriels, ce résultat tempère l'idée que les grands modèles suffiraient seuls à piloter des bras ou des humanoïdes sans échafaudage logiciel dédié. À l'inverse, les auteurs montrent que multiplier les tours d'interaction, le retour d'exécution structuré, la différenciation visuelle et la synthèse automatique de compétences comble une grande partie de cet écart, même sur des primitives de bas niveau. Ce travail s'inscrit dans le prolongement des recherches sur le "Code-as-Policy", initiées pour donner aux modèles de langage une interface exécutable vers le contrôle robotique, en alternative aux pipelines VLA de bout en bout. En documentant précisément où les agents actuels échouent et en ouvrant l'accès à son environnement de test, CaP-X vise à devenir une plateforme de référence pour comparer objectivement les approches futures, avant un possible passage à l'échelle sur des tâches de manipulation réelles plus complexes.

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4arXiv cs.RO

CoMo : apprendre le mouvement latent continu depuis des vidéos internet pour un apprentissage robotique à grande échelle

Des chercheurs ont publié sur arXiv (référence 2505.17006, version 3) une méthode baptisée CoMo, pour "Continuous Motion", conçue pour extraire automatiquement des représentations continues du mouvement à partir de vidéos issues d'Internet, et les réutiliser comme étiquettes d'action pour entraîner des politiques robotiques. CoMo repose sur deux mécanismes distincts : une différence temporelle précoce (Td) appliquée en amont de l'encodeur pour rendre plus difficile l'apprentissage par raccourcis visuels (les modèles ont tendance à coder l'arrière-plan statique plutôt que le mouvement lui-même), et un apprentissage contrastif temporel (Tcl) qui construit des paires positives avec un décalage temporel réduit vers le futur, et des paires négatives en inversant la direction du temps. Le résultat est un espace latent continu, entraîné sur des vidéos à grande échelle, capable de générer des pseudo-étiquettes d'action pour des vidéos jamais vues en phase d'inférence. Des expériences en simulation et en conditions réelles montrent des gains de performance par rapport aux approches discrètes, aussi bien avec des architectures diffusion que autorégressives. L'enjeu industriel est direct : l'un des goulots d'étranglement du robot learning est la rareté des démonstrations téléopérées, coûteuses à collecter. Si une méthode peut extraire un signal d'action utilisable depuis des vidéos YouTube ou des caméras industrielles non étiquetées, elle réduit mécaniquement le coût de constitution des datasets. La contribution principale de CoMo face aux méthodes discrètes par quantification vectorielle (VQ) est de supprimer la perte d'information liée à la projection dans un codebook de petite taille, et surtout de combler le fossé de distribution entre un espace discret de tokens visuels et un espace d'actions continues à valeurs réelles, fossé qui pénalise l'apprentissage conjoint d'une politique unifiée. La généralisation zéro-shot annoncée est la prétention la plus forte : elle signifie que CoMo pourrait étiqueter des vidéos de nouveaux environnements ou tâches sans ré-entraînement, ce qui reste à valider sur des benchmarks standardisés ; l'abstract ne cite pas de métriques numériques précises. Ce travail s'inscrit dans un axe de recherche très actif depuis 2023, qui cherche à exploiter Internet comme source de supervision pour les robots, aux côtés de méthodes comme RT-2 de Google DeepMind, Pi-0 de Physical Intelligence, ou encore les travaux sur les VLA (Vision-Language-Action models) d'UC Berkeley et du MIT. Les approches discrètes concurrentes (type GROOT ou méthodes VQ-VAE appliquées à la vidéo) souffrent précisément des limitations que CoMo prétend résoudre. La prochaine étape naturelle serait une validation sur des benchmarks robotiques communautaires comme RLBench, LIBERO ou BridgeData V2, et un test à l'échelle de données réellement "internet-scale" pour confirmer si la généralisation zéro-shot tient face à la diversité des distributions visuelles du monde réel.

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