RecherchearXiv cs.RO 18 septembre 2026

L'actionnement autoexcité permet un vol adaptatif et résilient à ailes battantes

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Des chercheurs ont mis au point le premier robot volant à ailes battantes fonctionnant avec un actionnement dit asynchrone, une architecture qui reproduit le mécanisme des muscles asynchrones des insectes. Chez ces insectes, deux familles de muscles pilotent le vol : les muscles synchrones, contrôlés directement par des signaux nerveux à chaque battement, et les muscles asynchrones, qui possèdent une réponse intrinsèque à l'étirement leur permettant de générer spontanément des battements d'ailes sans commande du cerveau. Jusqu'ici, la quasi-totalité des robots volants à ailes battantes reposaient sur une actionnement synchrone, piloté en continu par un système de contrôle électronique. Publié sur arXiv (2609.19480v1), le travail démontre en vol que l'actionnement asynchrone permet aux ailes de s'ajuster automatiquement aux changements de mécanique résonante du corps du robot, sans intervention du système de contrôle, et de réagir instantanément à une collision avec un obstacle sans capteur externe dédié. Des essais en environnement encombré montrent une stabilité et des performances nettement supérieures à celles obtenues avec un actionnement synchrone classique.

Pour l'ingénierie robotique, la démonstration est significative parce qu'elle déplace une partie de la charge de contrôle du logiciel vers la mécanique elle-même : la réactivité aux obstacles ne dépend plus d'une boucle de perception-décision-actionnement, mais d'une propriété physique intrinsèque de l'actionneur, plus rapide qu'aucun système de contrôle ne pourrait l'être. C'est une piste concrète pour des drones à ailes battantes plus robustes et moins gourmands en calcul embarqué, un enjeu pour les micro-drones destinés à des environnements confinés ou encombrés, où le GPS et les capteurs classiques sont peu fiables. Le résultat nuance aussi une hypothèse implicite du secteur des robots bio-inspirés, selon laquelle la sophistication du contrôle logiciel prime sur la conception de l'actionneur pour obtenir un vol agile.

Ce travail s'inscrit dans un champ de recherche plus large qui tente depuis des années de reproduire l'agilité du vol des insectes, historiquement à l'aide d'actionneurs pilotés en continu, à l'image de plateformes bio-inspirées connues comme RoboBee ou DelFly. Il s'agit ici d'une preuve de concept en laboratoire, testée en vol contrôlé, et non d'un produit commercialisé ni d'un déploiement opérationnel ; les auteurs présentent cette approche comme un modèle de répartition du contrôle entre dynamique d'actionnement bas niveau et système sensorimoteur haut niveau, ouvrant la voie à de nouvelles architectures de robots volants.

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1Robohub

Un robot à ailes battantes nage et vole comme un oiseau plongeur

Des chercheurs de l'EPFL et du MIT ont présenté un robot volant capable de nager sous l'eau puis de reprendre son envol, à l'image des oiseaux plongeurs comme les guillemots, les mouettes, les macareux ou les pétrels. Baptisé FAAV (flapping-wing aerial-aquatic vehicle), l'engin pèse moins de 300 grammes et se compose d'un fuselage central, de deux ailes battantes flexibles et d'une queue orientable, ces deux derniers éléments étant interchangeables selon la taille souhaitée. Les essais, menés d'abord dans un bassin à l'EPFL puis en conditions réelles sur le lac Léman, ont permis d'identifier la combinaison optimale de paramètres : des ailes de 80 centimètres, une fréquence de battement d'environ 5 hertz, et une inclinaison de la queue permettant au robot de nager sous l'eau à près d'un mètre par seconde puis de voler à environ 6 mètres par seconde, des valeurs proches de celles observées chez les oiseaux plongeurs réels. Pour franchir la surface, l'appareil doit adopter une trajectoire à 70 degrés afin d'éviter que ses ailes ne touchent l'eau au moment du décollage. Les résultats ont été publiés dans la revue Science. Cette démonstration constitue une avancée notable pour la robotique bio-inspirée aérienne et aquatique, un domaine où la transition fluide entre deux milieux aux propriétés physiques très différentes reste un obstacle technique majeur. Au-delà de l'exploit d'ingénierie, le projet ouvre la voie à une nouvelle catégorie de drones capables d'atteindre des zones difficiles d'accès pour les navires océanographiques classiques, glaciers, ports, ou zones de présence de cétacés, afin d'y prélever des échantillons ou d'y effectuer des mesures à moindre coût. Pour les acteurs de la surveillance environnementale et de l'océanographie, un tel système pourrait réduire significativement les coûts et les risques logistiques associés aux missions de terrain, tout en offrant une alternative légère aux flottes de capteurs marins traditionnelles. Le projet a démarré sous la direction de Raphael Zufferey, alors chercheur postdoctoral à l'EPFL au sein des laboratoires LIS (Laboratory of Intelligent Systems, dirigé par Dario Floreano) et BioRob (Biorobotics Lab, dirigé par Auke Ijspeert), avant d'être achevé au MIT où Zufferey dirige désormais l'AURA Lab, spécialisé dans les véhicules aériens et aquatiques bio-inspirés. Des co-auteurs du Northwest Indian College, aux États-Unis, ont également contribué à l'étude. Sur le plan technique, les ailes du robot sont recouvertes de membranes fines traitées avec des nanoparticules hydrophobes pour limiter l'adhérence de l'eau, tandis qu'un moteur électrique étanche entraîne un vilebrequin assurant le battement des ailes. Les chercheurs envisagent désormais des déploiements pilotes avec des océanographes et des communautés côtières, la prochaine étape consistant à valider l'usage opérationnel de l'appareil pour la collecte de données en conditions réelles.

UELe projet a été initié et testé à l'EPFL (Suisse) sur le lac Léman, renforçant l'expertise scientifique européenne en robotique bio-inspirée aérienne-aquatique avant son achèvement au MIT.

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Vers une proprioception distribuée façon insecte pour les actionneurs de robots aériens à ailes battantes

Un article de recherche publié sur arXiv (référence 2608.21699v1) présente deux capteurs proprioceptifs embarqués pour robots aériens à battements d'ailes de taille d'insecte : un film polymère piézoélectrique intégré dans l'actionneur de battement, qui mesure l'angle de course de l'aile, et une charnière de tangage instrumentée, qui mesure l'angle de pas ; ces structures sont fabriquées par empilement de couches laminées, technique déjà utilisée pour construire ces micro-robots. Sur banc d'essai en balayage de fréquence, les capteurs affichent une erreur quadratique moyenne (RMSE) de 0,44 degré pour l'angle de course et 2,44 degrés pour l'angle de tangage. Les chercheurs démontrent deux usages : détection de collision d'aile via la charnière, et battement asynchrone entre ailes via l'actionneur. Jusqu'à présent, l'agilité spectaculaire de ces micro-drones bio-inspirés dépendait de capteurs déportés, notamment des caméras de capture de mouvement en environnement de laboratoire, ce qui empêchait tout vol autonome réel hors banc d'essai. Intégrer la mesure directement dans l'actionneur et l'articulation, sans capteur externe, constitue une étape nécessaire vers un contrôle en boucle fermée du battement et une fusion avec les autres capteurs déjà embarqués sur ces plateformes, et s'attaque à un écart connu du secteur entre démonstrations en environnement instrumenté et autonomie réelle. Le battement asynchrone reste présenté comme une hypothèse à tester, et non comme un gain de performance déjà démontré. Le champ des robots volants de taille d'insecte, illustré depuis plus d'une décennie par des plateformes du type RoboBee, cherche à s'affranchir des bancs instrumentés pour atteindre un vol libre autonome, et cette publication en constitue une première étape : elle valide la précision des capteurs sur banc, sans encore démontrer de vol autonome complet exploitant ces mesures en boucle fermée. Les auteurs situent leurs travaux à la croisée de la robotique d'insecte et de la robo-physique, et annoncent vouloir poursuivre vers la fusion de capteurs et le contrôle du battement en boucle fermée. Aucun acteur français ou européen n'intervient dans ces travaux de recherche fondamentale.

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Un système rapide, résilient et adaptable pour les comportements de loco-manipulation des robots humanoïdes

Une équipe de recherche a publié le 2 septembre 2026 sur arXiv (2609.01518) un système d'architecture comportementale pour la loco-manipulation sur robots humanoïdes, conçu pour tourner localement et être modifié en temps réel pendant l'exécution. L'architecture combine des Affordance Templates centrées objets, une structure en arbre organisant la logique des tâches, et une scène de perception éditable au runtime, exécutée par un contrôleur corps entier combinant marche et mouvements du buste, avec une interface opérateur synchronisée en continu pour superviser et corriger à la volée. Testé sur un Unitree H1-2 et un second robot nommé Alex sur six variantes de tâches, le système franchit une porte à pousser en 34 secondes et trie six balles par couleur en 45 secondes sous perturbation humaine directe. Des sessions d'autorat chronométrées montrent la création ou l'adaptation d'un comportement de loco-manipulation en quelques heures. Ce résultat nuance un discours dominant dans la robotique humanoïde, où la performance repose de plus en plus sur des modèles vision-langage-action entraînés de bout en bout, à la manière de Pi-0, GR00T N2 ou Helix. Les auteurs affirment que leur approche, explicitement programmée plutôt qu'apprise, reste compétitive face à ces systèmes récents, tout en offrant un avantage opérationnel : créer ou corriger un comportement en heures plutôt qu'en semaines de collecte de données. Pour les intégrateurs et décideurs industriels, cela ouvre une voie alternative moins dépendante de gigantesques jeux de démonstrations, potentiellement plus rapide à auditer sur site, même si les chiffres de cycle avancés restent issus de démonstrations contrôlées. Le travail s'inscrit dans la course à l'autonomie des humanoïdes pour des tâches physiquement pénibles, dangereuses ou répétitives, un terrain disputé par Figure AI avec Figure 03, Tesla avec Optimus Gen 3 ou NVIDIA avec GR00T, majoritairement pariés sur l'apprentissage à grande échelle. En misant sur une architecture éditable localement et supervisée par un opérateur, les auteurs positionnent leur système comme complémentaire, voire alternatif, à ces approches pilotées par les données. Aucun acteur français ou européen n'est cité, et cette publication reste à ce stade une contribution de recherche sur arXiv plutôt qu'un produit commercialisé, sans calendrier annoncé de pilotes au-delà des six tâches démontrées.

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SUPER ODOMETRY 2.0 : une odométrie résiliente grâce à une adaptation hiérarchique

Un article publié sur arXiv (2608.25427v1) présente Super Odometry, un système de fusion de capteurs conçu pour maintenir une odométrie fiable dans des environnements dégradés comme la fumée, les tempêtes de sable, la neige ou la faible luminosité. L'architecture repose sur une structure hiérarchique à quatre modules, de la sélection adaptative de features jusqu'à un module d'odométrie inertielle appris par apprentissage automatique, en passant par la sélection adaptative de la direction d'état et celle du moteur d'estimation. Ce module inertiel a été entraîné sur plus de 100 heures de données issues de plateformes robotiques hétérogènes, ce qui lui permet de capturer une large gamme de dynamiques de mouvement. Point clé: la centrale inertielle (IMU) est élevée au même rang que la caméra et le LiDAR dans la fusion de capteurs, servant de solution de repli quand les capteurs extéroceptifs échouent. Le système a été validé sur 200 kilomètres et 800 heures de fonctionnement, sur une flotte de robots aériens, à roues et à pattes, avec des configurations de capteurs variées et des mouvements agressifs. Pour l'industrie robotique, ce travail cible un point de défaillance récurrent des piles de SLAM et de VIO classiques: la dégradation ou la perte des capteurs extéroceptifs en conditions réelles, un scénario critique pour la recherche et sauvetage, l'inspection industrielle ou la défense. En traitant l'IMU comme une source de mesure à part entière plutôt qu'un simple correctif de dérive, Super Odometry cherche à réduire l'écart entre démonstrations en laboratoire et robustesse sur le terrain. Qu'un seul framework couvre trois morphologies de robots est également notable, les stacks de navigation étant généralement spécialisées par plateforme. Les chiffres de validation, 200 km et 800 heures, dépassent largement les échelles habituelles des publications académiques sur l'odométrie, même si, comme pour toute étude auto-rapportée sans benchmark indépendant, ces résultats restent à confirmer par des tiers. Le nom "Super Odometry 2.0" suggère une évolution d'un système antérieur, désormais enrichi d'une couche d'adaptation hiérarchique et d'un module inertiel appris, dans la lignée des travaux de fusion LiDAR-inertielle-caméra pour la robotique de terrain en environnements extrêmes (mines, tunnels, sites sinistrés). Il s'inscrit dans une tendance plus large consistant à hybrider composants appris et estimation classique plutôt que viser une navigation neuronale de bout en bout. L'abstract ne mentionne ni affiliation, ni partenaire de déploiement, ni calendrier commercial: à ce stade, il s'agit d'une publication de recherche, pas d'un produit livré ni d'un pilote annoncé.

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