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MOFU : ce mini-robot à fourrure se gonfle et se dégonfle en respirant pour paraître plus vivant
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MOFU : ce mini-robot à fourrure se gonfle et se dégonfle en respirant pour paraître plus vivant

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MOFU : ce mini-robot à fourrure se gonfle et se dégonfle en respirant pour paraître plus vivant
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Un robot mobile sphérique baptisé MOFU (MOrphing Fluffy Unit), développé conjointement par des chercheurs de l'Université d'Electro-Communications (UEC) au Japon et par Sony Corporation, fait l'objet d'une étude publiée dans la revue PLOS ONE consacrée à la perception de l'"animacy", c'est-à-dire le degré auquel un objet paraît vivant. MOFU repose sur une structure géométrique de type Jitterbug, où plusieurs segments se déplacent de façon coordonnée pour modifier l'ensemble du volume du robot. Un seul mécanisme linéaire motorisé fait varier sa hauteur d'environ 210 à 280 millimètres lors de l'expansion et de la contraction, tandis qu'un système de traction différentielle à deux roues lui permet d'avancer en ligne droite ou de pivoter. Recouvert d'un pelage doux et doté d'une forme abstraite plutôt que d'une ressemblance animale précise, l'engin utilise des moteurs à entraînement direct pour limiter le bruit mécanique et embarque une batterie qui le rend autonome, sans câble. Pour tester l'effet de ce mouvement volumétrique, les chercheurs ont mené trois expériences vidéo en ligne auprès de 498 participants, qui notaient l'animacy perçue de MOFU sur l'échelle du Godspeed Questionnaire Series (version japonaise, six items, note sur cinq). Résultat : l'expansion-contraction et la rotation augmentent chacune la perception d'animacy par rapport à l'absence de mouvement, sans différence nette entre les deux effets ; utiliser deux robots plutôt qu'un seul ne change rien à ce constat ; et un robot combinant expansion, rotation et déplacement est jugé plus vivant qu'un robot qui se contente de rouler, bien que cette dernière expérience, menée avec un échantillon plus restreint que prévu, nécessite une réplication.

L'intérêt pour l'industrie de la robotique sociale et de l'interaction homme-robot est de proposer un canal d'expressivité alternatif aux visages, écrans ou bras articulés habituellement utilisés pour rendre un robot attachant. Un simple changement de volume corporel, sans traits faciaux ni gestuelle complexe, suffirait à modifier la perception de vivant, ce qui ouvre une piste de conception moins coûteuse et mécaniquement plus simple pour des robots compagnons ou d'accueil. Il s'agit toutefois d'une recherche académique en amont, testée uniquement via des vidéos de vingt secondes, et non d'un produit commercialisé ou déployé.

Le concept s'inspire de phénomènes biologiques comme la respiration ou les parades animales, telles que la poche gulaire gonflable de la frégate ou le déploiement de la roue du paon. Les auteurs annoncent vouloir comparer directement ce mouvement à d'autres formes de gestuelle robotique et faire varier vitesse, amplitude et timing, tout en reconnaissant les limites d'une évaluation purement vidéo qui ne mesure ni la texture, ni le son, ni la présence physique du robot.

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Des blocs modulaires assemblés par robots pour rendre la construction plus efficace et durable
1Robohub 

Des blocs modulaires assemblés par robots pour rendre la construction plus efficace et durable

Des chercheurs du MIT ont publié dans la revue Automation in Construction une étude de faisabilité portant sur l'assemblage robotisé de structures de bâtiment à partir de "voxels", des blocs modulaires en treillis 3D emboîtables. L'équipe, dirigée par Miana Smith, doctorante au Center for Bits and Atoms (CBA) du MIT, et co-signée par Neil Gershenfeld (directeur du CBA) ainsi que Paul Richard de l'EPFL, a évalué huit géométries de voxels existantes avant de développer trois nouveaux designs basés sur un treillis octet à haute rigidité. Ces voxels s'auto-alignent mécaniquement grâce à des connexions snap-fit, sans nécessiter de connecteurs supplémentaires. Pour les assembler, les chercheurs ont conçu les MILAbots (Modular Inchworm Lattice Assembler robots), des robots arpenteurs qui se déplacent sur la structure en ancrant et dépliant leur corps, à la manière d'une chenille arpenteuse. Le système inclut également une interface logicielle permettant de générer des plans de construction en voxels et de piloter les robots directement sur site. Le résultat le plus notable de l'étude est une réduction potentielle du carbone incorporé (embodied carbon) de 82 % par rapport aux méthodes courantes que sont l'impression béton 3D, le béton préfabriqué modulaire et la charpente acier, tout en restant compétitif en termes de coût et de délai de construction. Ce chiffre mérite toutefois d'être lu avec précaution : il dépend fortement du matériau choisi pour fabriquer les voxels, et l'étude reste à ce stade une analyse de faisabilité. Des questions critiques comme la résistance au feu, la durabilité long terme et le passage à l'échelle réelle n'ont pas encore été traitées. Pour les décideurs industriels et les intégrateurs, l'intérêt réside néanmoins dans la démonstration que la fabrication numérique discrète (assemblage de modules standardisés par robots) peut être transposée du secteur aérospatial au bâtiment, avec un potentiel de décarbonation significatif si les matériaux sont bien choisis. Le CBA du MIT travaille sur les treillis de voxels depuis plusieurs années, avec des applications déjà validées en aéronautique en collaboration avec NASA, Airbus et Boeing. L'idée centrale, résumée par Gershenfeld, est d'appliquer au bâtiment les ratios performance/masse de l'aérospatial. Sur le plan concurrentiel, ce positionnement se distingue de l'impression béton 3D (ICON, Cobod, XtreeE côté européen) et des systèmes de préfabrication modulaire classiques, en misant sur la réversibilité et la reconfigurabilité des structures. Aucun pilote industriel ni timeline de déploiement commercial n'est annoncé à ce stade : il s'agit d'une preuve de concept académique, pas d'un produit commercialisé. Les prochaines étapes logiques seraient des tests de charge à grande échelle et une validation des performances en conditions réelles, notamment face aux contraintes réglementaires de la construction.

UELa co-signature de Paul Richard (EPFL) et la mention de XtreeE comme concurrent européen en impression béton 3D signalent une pertinence indirecte pour l'écosystème européen de la construction robotisée, sans impact opérationnel à ce stade.

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Robot leader implicite : estimation décentralisée de pose relative par vision seule pour formations multi-robots
2arXiv cs.RO 

Robot leader implicite : estimation décentralisée de pose relative par vision seule pour formations multi-robots

Le contrôle classique de formation en mode "leader-suiveur" souffre d'un défaut structurel bien identifié en robotique multi-agents: un seul point de défaillance (si le leader tombe, toute la formation est perturbée) et une propagation d'erreur en cascade vers les suiveurs. Ces architectures reposent en outre sur des capteurs de localisation absolue (GPS, motion capture, UWB) mal adaptés aux environnements sans GPS comme les entrepôts, les tunnels ou les zones sinistrées. Une publication parue sur arXiv en juillet 2026 (2607.15708) propose une alternative entièrement décentralisée, fondée uniquement sur la vision monoculaire et la communication inter-robots, via des réseaux de neurones sur graphes (GNN). Le concept central, baptisé "implicit virtual leader" (IVL), est un référentiel de formation virtuel, non rattaché à un robot physique en particulier, que le GNN apprend implicitement à partir des seules images caméra embarquées. Pour quantifier la fiabilité des estimations de pose relative, les auteurs ajoutent une tête GNLL hétéroscédastique captant l'incertitude aléatoire (bruit des données) et un mécanisme de MC Dropout pour l'incertitude épistémique (limites du modèle), validés à la fois en simulation et sur bancs d'essai réels. L'intérêt pour l'industrie robotique tient moins à un produit qu'à une brique technique potentiellement réutilisable: supprimer la dépendance à un leader physique et à une infrastructure de localisation externe change la donne pour les flottes de robots mobiles autonomes (AMR) en entrepôt ou les essaims de drones opérant dans des environnements GPS-denied. Le fait que le système généralise à des plateformes hétérogènes et à des tailles de formation variables, sans réentraînement dédié à chaque configuration, répond directement à une limite récurrente des approches de formation control existantes, souvent démontrées sur un nombre fixe de robots identiques. C'est un signal utile pour les intégrateurs qui envisagent des flottes mixtes (drones et robots au sol combinés, par exemple), même si l'étude reste à ce stade une preuve de concept académique plutôt qu'un système prêt au déploiement industriel. Ce travail s'inscrit dans une tendance de recherche plus large qui combine vision par caméra embarquée et GNN pour la coordination décentralisée d'essaims, en rupture avec les architectures historiques dépendantes de capteurs externes coûteux ou d'une infrastructure fixe. Aucun acteur industriel n'est associé à cette publication, purement académique, et aucune date de commercialisation n'est évoquée. Les auteurs mentionnent une comparaison systématique entre jeux de test simulés et réels comme validation, sans toutefois préciser d'échelle de déploiement ni de partenaire de terrain, ce qui invite à suivre les publications de suivi pour mesurer la robustesse de l'approche à plus grande échelle.

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Robot apprend comme un enfant, puis maîtrise seul le bowling, le pliage et le pressage de jus
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Robot apprend comme un enfant, puis maîtrise seul le bowling, le pliage et le pressage de jus

Des chercheurs dirigés par la Shanghai Jiao Tong University ont présenté RL-100, un cadre d'entraînement qui combine apprentissage par imitation et apprentissage par renforcement pour permettre à des robots manipulateurs de réaliser des tâches réelles avec une fiabilité proche de 100%. Le système repose sur un pipeline en trois étapes : d'abord l'imitation à partir de démonstrations téléopérées par des experts humains, qui entraîne une politique visuomotrice basée sur un modèle de diffusion et exploite des flux RGB ou des nuages de points 3D ; puis un apprentissage par renforcement hors ligne itératif, où le robot rejoue ses propres tentatives réussies pour affiner sa politique via un objectif unifié de type PPO, sans dégrader les comportements déjà appris ; enfin une phase d'apprentissage en ligne directement sur le robot physique, ciblée sur les cas d'échec rares, qui fait passer le taux de réussite d'environ 90% à un niveau quasi parfait. Les chercheurs ont aussi développé une technique de distillation par modèle de cohérence qui compresse la politique de diffusion multi-étapes en un contrôleur à une seule étape, réduisant la latence d'inférence d'environ 100 à 10 millisecondes. Sur huit tâches de manipulation testées, bowling, pliage de serviettes, versage de liquide, dévissage de bouchons, pliage de boîtes et préparation de jus d'orange en deux étapes, le robot a atteint 100% de réussite après l'entraînement complet, et a fonctionné en continu pendant sept heures dans un centre commercial pour servir du jus frais sans le moindre échec. Ce résultat s'attaque directement à ce que le secteur robotique appelle le "plafond de l'imitation" : un robot qui se contente de copier des démonstrations humaines reste borné par la qualité et l'efficacité de ces démonstrations, sans jamais dépasser la performance de son professeur. En combinant imitation, renforcement hors ligne et un correctif ciblé en ligne, RL-100 illustre une voie concrète pour que les politiques d'apprentissage par diffusion, jugées jusqu'ici trop lentes pour un contrôle robotique à haute fréquence, deviennent utilisables en production. La démonstration en environnement public, sur sept heures sans interruption, est le type de test qui compte pour les intégrateurs et décideurs B2B : elle rapproche l'apprentissage par renforcement appliqué à la robotique d'un déploiement réel plutôt que d'une démonstration en laboratoire soigneusement choisie, un écart que le secteur peine encore à combler pour la plupart des systèmes de type VLA. RL-100 s'inscrit dans une lignée de recherches visant à rendre les politiques de diffusion exploitables en temps réel, un problème également abordé par des approches comme Pi-0 ou GR00T N2 dans l'écosystème de la robotique généraliste. Le cadre revendique une conception agnostique à la tâche, au robot et à la représentation sensorielle, compatible avec des bras simples ou doubles. Les auteurs ne précisent pas de calendrier de commercialisation ni de partenaire industriel identifié ; il s'agit pour l'instant d'un résultat de recherche académique, dont la reproductibilité à plus grande échelle et hors conditions contrôlées reste à démontrer.

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Système de localisation de contact et de mesure de force par vision pour pinces robotiques compliantes
4arXiv cs.RO 

Système de localisation de contact et de mesure de force par vision pour pinces robotiques compliantes

Des chercheurs ont publié début mai 2026 (arXiv:2605.00307) un système de mesure indirecte de force pour préhenseurs souples, reposant uniquement sur une caméra RGB-D embarquée au poignet du robot. Le dispositif cible les grippers de type fin-ray, une géométrie de doigt déformable à structures entrecroisées fréquemment utilisée pour la manipulation de pièces fragiles. Le système extrait des points-clés structurels depuis les images de déformation du gripper, puis les injecte dans une simulation d'analyse par éléments finis inverse (FEA inverse) développée sous SOFA (Simulation Open Framework Architecture). Un pipeline de reconstruction 3D et d'estimation de pose par deep learning met à jour dynamiquement la position de contact, avec une robustesse déclarée aux occlusions visuelles. Sur banc de test multi-objets, l'erreur quadratique moyenne (RMSE) atteint 0,23 N en phase de charge et 0,48 N sur l'ensemble du cycle de préhension, avec des déviations normalisées (NRMSD) de 2,11 % et 4,34 % respectivement. L'intérêt principal réside dans la généralisation à des objets non vus en entraînement, là où les approches end-to-end par apprentissage profond se révèlent fragiles hors distribution. Pour un intégrateur ou un OEM robotique, l'absence de capteurs dédiés (jauges de contrainte, capteurs capacitifs ou piézorésistifs) réduit le coût et la complexité mécanique du gripper tout en maintenant des performances compatibles avec la manipulation de produits délicats : alimentaire, pharmaceutique, assemblage électronique. Des RMSE inférieurs à 0,5 N sur l'ensemble du cycle de préhension constituent un résultat solide dans le cadre de cette étude, bien que les conditions de test en laboratoire (éclairage contrôlé, objets standardisés) restent éloignées des environnements industriels bruités où l'approche devra être confrontée. Les grippers fin-ray sont commercialisés notamment par FESTO et plusieurs startups de manipulation souple; les doter d'un retour de force sans capteur dédié est un problème ouvert depuis plusieurs années. Les caméras RGB-D de poignet (Intel RealSense, Microsoft Azure Kinect) se standardisent dans les systèmes robotiques de nouvelle génération, ce qui rend cette approche déployable sans modification matérielle sur des architectures existantes. En positionnement concurrent, les capteurs tactiles visuels comme GelSight (MIT) ou Digit (Meta FAIR) suivent une logique similaire mais exigent un contact direct sur une surface instrumentée. L'approche par FEA inverse demeure plus rare dans la littérature; sa latence effective en boucle de contrôle temps-réel n'est pas quantifiée par les auteurs, un paramètre critique pour les applications à haute fréquence de commande.

UEFESTO (Allemagne, principal fabricant de grippers fin-ray visés par l'approche) et le framework SOFA issu de l'INRIA (France) sont au cœur du pipeline, une industrialisation de cette méthode bénéficierait en priorité aux équipementiers et intégrateurs européens de la manipulation souple.

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