GOLEM : l'autonomie humanoïde modulaire pour le…

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Cellule robotisée bi-bras modulaire pour le désassemblage et la réparation d'électronique de contrôle industrielle

Un nouveau papier de recherche publié sur arXiv (référence 2609.27466v1) présente une cellule robotique modulaire à deux bras pour le désassemblage orienté réparation d'électronique de contrôle industriel, comme les automates programmables, les variateurs de vitesse et les pupitres opérateur, des équipements jamais conçus pour un démontage automatisé. Le système combine deux manipulateurs collaboratifs, des outils interchangeables, une perception RGB-D montée au poignet, des capteurs de force et de couple, et un contrôle sous ROS 2 piloté par arbres de comportement (Behavior Trees), avec téléopération, support de jumeau numérique et des compétences de contact apprises par démonstration et bornées pour la sécurité. Le processus se décompose en planification de séquence, exécution symbolique avec mécanismes de repli en cas d'échec, compétences d'outils limitées en force, évaluation visuelle de l'état des pièces et adaptation par démonstration. Un graphe de dispositif dérivé directement de la CAO encode l'ordre de désassemblage, les contraintes d'accès, les outils requis et les directions de retrait possibles. Testée sur trois dispositifs représentatifs, la cellule réalise le retrait de vis, la gestion de fixations endommagées, l'ouverture de fixations à clips, la déconnexion de connecteurs, l'extraction coopérative de cartes de circuits imprimés et des décisions de réparation fondées sur l'état constaté. Pour les intégrateurs et responsables de maintenance industrielle, l'intérêt tient moins au matériel qu'à l'architecture logicielle: une seule interface ROS 2 relie connaissance de séquence issue de la CAO, perception, vérification visuelle et compétences sensibles à la force, de façon cohérente en simulation, en téléopération et sur matériel réel. Cette approche cible un angle mort de l'automatisation industrielle, où le désassemblage en usine reste très majoritairement manuel car fixations, tolérances et points d'accès n'ont jamais été standardisés pour la robotique. Elle contraste aussi avec la tendance du secteur à tout miser sur des politiques vision-langage-action de bout en bout: ici, séquencement symbolique dérivé de la CAO et apprentissage borné restent combinés plutôt que remplacés, signe que pour des tâches de réparation à fort risque d'échec et à forte variabilité de pièces, l'approche hybride reste jugée plus fiable qu'un modèle purement appris. Classé comme nouvelle publication sur arXiv, le papier ne précise ni laboratoire d'affiliation ni partenaire industriel dans son résumé, et reste à ce stade un prototype de recherche validé sur trois dispositifs de test, non un système déployé en usine ou commercialisé. Il s'inscrit dans une préoccupation plus large de réparabilité de l'électronique industrielle, un terrain longtemps délaissé par la vague actuelle de robots humanoïdes et de modèles génératifs de manipulation, davantage tournés vers la préhension générique en logistique ou en production que vers le désassemblage fin d'équipements électroniques hétérogènes. Aucun pilote industriel ni calendrier de commercialisation n'est mentionné dans le résumé; les auteurs présentent leur contribution comme une architecture de référence destinée à être étendue à d'autres familles de dispositifs de contrôle au-delà des trois cas testés.

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Planification d'une disposition de montage modulaire commune pour les étapes de désassemblage robotisé

Une équipe de recherche présente un système de fixation modulaire à ventouses capable de planifier une configuration de support unique, partagée pour l'ensemble d'une séquence de désassemblage robotique, sans reconfiguration du montage entre les étapes. La méthode a été testée sur deux produits, un tournevis et un rasoir électrique. Pour explorer l'espace de configuration mixte, à la fois continu et discret, un modèle de diffusion probabiliste par débruitage génère des configurations initiales informées par la physique, ensuite affinées par optimisation bayésienne sous évaluation répétée à chaque étape du désassemblage. Des essais robotiques de dévissage et de retrait de composants ont confirmé la faisabilité mécanique des dispositions planifiées, tandis que onze tests de charge directionnelle en ont quantifié la stabilité. Les marges de stabilité empiriques moyennes mesurées atteignent 66,9% pour le tournevis et 81,6% pour le rasoir. Les travaux sont publiés sur arXiv sous la référence 2608.27151v1. Le désassemblage robotique de produits de forme irrégulière, typique de l'électroménager ou de l'électronique grand public, bute sur un problème mécanique souvent sous-estimé : à mesure que des composants sont retirés, la surface de support disponible, la répartition de la masse et les charges appliquées évoluent, si bien qu'une fixation conçue pour l'état initial du produit peut devenir inutilisable aux étapes suivantes. En pratique, cela impose souvent une reconfiguration manuelle du montage entre chaque étape, ce qui alourdit le temps d'ingénierie et casse la continuité d'une ligne automatisée destinée au recyclage ou au reconditionnement. En planifiant la fixation sur l'ensemble de la séquence plutôt qu'étape par étape, cette approche réduit les interruptions et le travail de qualification nécessaire pour adapter un poste de désassemblage à un produit donné. Pour les intégrateurs et décideurs impliqués dans l'économie circulaire électronique, elle constitue une piste concrète pour rendre les cellules de désassemblage plus polyvalentes sans multiplier les outillages dédiés. Ce travail s'inscrit dans un courant de recherche plus large sur la planification de préhension et de fixation robotiques, où des modèles génératifs par diffusion commencent à remplacer les méthodes d'optimisation purement combinatoires pour proposer des points de départ physiquement plausibles avant un raffinement fin par optimisation bayésienne. Sa spécificité est de chercher une configuration de fixation commune valable sur toute une séquence de désassemblage, plutôt qu'une fixation reconfigurée à chaque étape comme c'est souvent le cas dans les travaux existants. L'article ne précise ni le laboratoire d'origine ni de calendrier de transfert industriel : il s'agit à ce stade d'une validation expérimentale en conditions de laboratoire sur deux produits de test, sans déploiement en usine ni partenariat industriel annoncé.

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Apprentissage d'une démarche humanoïde expressive à partir de vidéos monoculaires de podium pour les défilés de mode robotiques

Un article de recherche publié sur arXiv fin septembre 2026 décrit un système permettant à des robots humanoïdes d'imiter la démarche de mannequins sur un podium de mode. L'équipe a conçu un pipeline complet transformant une simple vidéo monoculaire de défilé en une politique de locomotion déployable : récupération du mouvement à partir de la vidéo, retargeting vers la morphologie du robot, correction du mouvement, entraînement de la politique, évaluation en simulation, puis déploiement physique. Le framework a été testé sur le robot humanoïde Booster K1, conçu par la société chinoise Booster Robotics. Lors des essais physiques réels, le robot a exécuté l'intégralité des passages sans chuter, en reproduisant les traits caractéristiques du catwalk : pose des pieds resserrée et coordination fine entre jambes, torse et bras. Le papier ne précise ni le nombre exact d'essais ni de temps de cycle chiffré, ce qui limite l'évaluation quantitative de la robustesse annoncée. Ce travail illustre un déplacement d'objectif dans la locomotion humanoïde : la plupart des politiques de marche actuelles sont optimisées pour la stabilité et la vitesse, pas pour l'expressivité gestuelle. Or les défilés de mode sont devenus un terrain de démonstration prisé par les fabricants de robots humanoïdes pour prouver leur dextérité au grand public. En montrant qu'une vidéo 2D ordinaire, sans capture de mouvement dédiée, suffit à transférer un style de démarche stylisé vers un robot réel, l'étude appuie l'idée que l'apprentissage par imitation à partir de vidéos grand public peut réduire le coût d'acquisition de comportements expressifs, un enjeu direct pour les intégrateurs qui cherchent à diversifier les usages des humanoïdes au-delà de la logistique et de l'industrie, vers le divertissement et la communication de marque. Cette recherche s'inscrit dans la multiplication des vitrines chorégraphiques de robots humanoïdes, un registre où Unitree, Figure, Tesla avec Optimus ou Boston Dynamics ont déjà mis en scène danse, boxe ou marche stylisée pour illustrer leurs progrès en contrôle moteur. Booster Robotics, éditeur du K1 utilisé ici, est surtout connu pour la compétition de football robotique RoboCup et propose une plateforme humanoïde de taille moyenne relativement accessible à la recherche académique. Le travail présenté reste un prototype de laboratoire, évalué sur un nombre limité d'essais physiques, sans annonce de déploiement commercial ni de calendrier de pilotes ; les auteurs évoquent seulement une extension possible à d'autres scénarios de performance robotique.

UEImpact indirect seulement: la méthode d'imitation vidéo pourrait intéresser des intégrateurs européens cherchant a diversifier les usages des humanoïdes, mais aucun acteur ni déploiement européen n'est implique dans ces travaux.

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Identification d'un modèle de consommation électrique basé sur la physique pour le bras humanoïde Unitree G1

Des chercheurs ont publié sur arXiv (référence 2606.15915) un modèle physique linéaire-en-paramètres permettant de prédire avec précision la consommation électrique du bras gauche à sept degrés de liberté (7-DOF) du robot humanoïde Unitree G1. Le modèle intègre des termes de pertes actuateur, une correction de couple de base capturant les variations de charge en compensation gravitationnelle, et des termes d'interaction par paires pour modéliser le couplage de puissance lors de mouvements multi-articulaires simultanés. Les paramètres ont été identifiés à partir de données expérimentales collectées sur un G1 physique, en utilisant les mesures de puissance embarquées comme cible de régression. Sur 897 trajectoires couvrant des mouvements mono-articulaires et coordonnés à plusieurs vitesses, le modèle atteint un R² de 0,933 avec un RMSE de 1,07 W. La validation sur 46 trajectoires à des vitesses non vues lors de l'entraînement donne un R² de 0,965, confirmant une bonne capacité de généralisation. Ces résultats sont directement utiles pour les équipes qui intègrent des humanoïdes dans des contextes industriels ou logistiques. Un modèle de consommation précis et léger à l'inférence constitue un prérequis pour la planification de mouvement énergétiquement consciente, la gestion de batterie en temps réel et la surveillance thermique des actionneurs, trois points critiques pour tout déploiement prolongé hors laboratoire. La performance du modèle sur des vitesses non vues suggère qu'il est exploitable sans recalibration systématique, ce qui réduit le coût d'intégration. L'analyse des paramètres identifiés révèle par ailleurs des signatures distinctes selon les articulations : les pertes par frottement visqueux dominent l'épaule en tangage et les trois articulations du poignet, les pertes cuivre dominent l'abduction d'épaule et le coude, tandis que le roulis d'épaule présente un profil atypique dominé par le frottement de Coulomb. Unitree, constructeur chinois connu pour ses robots quadrupèdes à prix agressifs, a élargi sa gamme aux humanoïdes avec le G1, positionné comme une plateforme de recherche abordable face au Spot de Boston Dynamics ou aux robots de Figure et Apptronik. Ce travail s'inscrit dans un effort croissant de la communauté académique pour produire des modèles physiques fiables sur du matériel commercial accessible, en complément des approches par apprentissage (comme les VLA ou les politiques neuronales). La prochaine étape logique serait d'étendre le modèle au bras droit et aux membres inférieurs, puis de l'intégrer dans une boucle de planification de trajectoire en ligne. Aucun partenariat industriel ni calendrier de déploiement n'est mentionné dans le preprint.

UELes équipes de recherche européennes utilisant le Unitree G1 comme plateforme académique abordable peuvent réutiliser directement ce modèle sans recalibration pour réduire le coût d'intégration dans leurs pipelines de planification de mouvement.

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GOLEM : l'autonomie humanoïde modulaire pour le désassemblage de batteries de véhicules électriques

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