RechercheInteresting Engineering 26 septembre 2026

Un robot inspiré de la grenouille saute par-dessus des obstacles, atterrit et se prépare à sauter de nouveau grâce à un petit moteur

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Des ingénieurs de l'Université de Washington ont présenté DirectHop, un robot sauteur tenant dans la paume de la main, capable de franchir une marche d'escalier standard, de se stabiliser à l'atterrissage puis de sauter à nouveau. Le prototype repose sur un unique petit moteur électrique relié par un fil de pêche à une tour montée sur le châssis : en s'enroulant, le fil hisse le robot dans les airs, tandis que trois pattes articulées se déploient pour maintenir l'alignement entre le moteur et le pied au moment du saut. En ajustant le courant envoyé au moteur, l'équipe règle la hauteur du saut avec une précision au centimètre près. Pour l'atterrissage, souvent chaotique, le robot est équipé d'une cage de protection inspirée de la carapace de la tortue-boîte, qui lui permet de se redresser dans 90% des cas en déplaçant le moteur le long de la tour pour décaler son centre de gravité. Les travaux, menés par Hanquan (John) Wang, doctorant en génie mécanique, et dirigés par Sawyer Fuller, professeur associé à l'UW, restent à un stade de prototype de laboratoire : l'engin est alimenté par câble et ne peut pas encore se diriger vers une destination.

Cette démonstration s'inscrit en alternative à la propulsion par ressorts utilisée depuis des années par les robots sauteurs inspirés des puces : ces mécanismes emmagasinent de l'énergie avant de la libérer d'un coup, ce qui rend la distance de saut difficile à contrôler, et deviennent proportionnellement plus complexes à fabriquer et actionner à mesure que les robots rétrécissent. En entraînant directement le saut par un moteur électrique, sans ressort ni loquet, DirectHop répond aux trois obstacles que Sawyer Fuller juge les plus critiques pour ce type de machine : moduler la longueur du saut, se redresser seul, et « recharger » le mécanisme pour enchaîner plusieurs sauts. Pour l'industrie robotique, l'intérêt tient moins à la performance brute qu'au coût visé : Wang estime qu'une version complète pourrait être produite pour environ 10 dollars, ouvrant la voie à des essaims de robots bon marché capables d'inspecter des raffineries de pétrole, de surveiller des exploitations agricoles ou d'explorer d'autres planètes, des contextes où la perte d'une unité individuelle ne compromettrait pas la mission. Le système reste toutefois loin d'un produit déployable : pas d'autonomie énergétique, pas de navigation, pas de capacité directionnelle, ce qui invite à lire les chiffres annoncés comme des résultats de banc d'essai plutôt que des spécifications de terrain.

Le saut par ressort domine la robotique miniature depuis les premiers robots-puces, mais bute sur la miniaturisation des loquets et des mécanismes de libération d'énergie. DirectHop s'en affranchit en s'inspirant de la grenouille, dont les muscles des pattes actionnent directement le saut, une analogie revendiquée par Wang pour justifier le choix d'un moteur électrique classique plutôt que d'un stockage élastique. L'équipe de l'UW travaille désormais à doter le robot de cellules solaires et d'une batterie embarquées, d'un moteur vibrant pour le virage, de pieds rétractables permettant d'ajuster l'angle de saut, ainsi que d'une caméra et d'une électronique de navigation. L'objectif affiché est un franchissement d'escalier totalement autonome : le robot devrait pouvoir repérer une marche, calculer le saut nécessaire, se positionner puis répéter l'opération après chaque atterrissage. Aucun calendrier de commercialisation ni partenariat industriel n'a été communiqué à ce stade ; le projet reste une publication de recherche universitaire, sans comparaison directe avec les plateformes humanoïdes ou quadrupèdes qui dominent aujourd'hui la robotique mobile.

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Un robot humanoïde apprend à se baisser, enjamber des objets et éviter les obstacles grâce à un nouveau système

Galbot a présenté le 13 octobre 2026 PASSAGE, un framework de recherche qui permet à un robot humanoïde de choisir comment franchir un espace encombré: enjamber un objet, se baisser sous une barrière ou se tourner de profil pour passer une ouverture étroite. Le système associe perception de l'environnement, planification de mouvement et contrôle du corps entier. Un planificateur génère de courtes séquences de mouvements, qu'un contrôleur exécute en tenant compte de la géométrie environnante. Une seule approche planificateur-contrôleur remplace les politiques séparées par type d'obstacle. Les données d'entraînement comptent 100 heures de mouvements humains, collectées en réalité virtuelle et par capture de mouvement inertielle dans 1 500 scènes virtuelles. En fonctionnement, un LiDAR fournit la perception. Le calcul tourne sur un module Nvidia Jetson AGX Orin embarqué, sans carte préétablie ni calcul déporté. Le papier annonce 98,67 % de réussite sur 750 essais simulés dans 150 scènes inédites. Ce chiffre mesure seulement l'arrivée à destination: sans aucun contact avec les obstacles, le taux tombe à 70,3 %. En conditions réelles, un Unitree G1 a réalisé 50 parcours inédits sans chute ni intervention de sécurité, dont 45 sans toucher d'obstacle. L'intérêt tient à ce que le système traite l'humanoïde comme un volume entier, tête, épaules, bras et torse compris, et non comme une paire de pieds à placer. Un robot qui passe les jambes mais heurte un plafond bas ou un chambranle reste inutilisable dans un entrepôt, un atelier ou un bâtiment conçu pour des humains. L'exécution embarquée sans carte est un point favorable pour un déploiement hors environnement contrôlé. Les chiffres demandent toutefois de la prudence. L'écart entre 98,67 % et 70,3 % montre que la locomotion en espace contraint reste fragile dès que l'on exige zéro contact, ce qui est le critère pertinent près de rayonnages, d'équipements ou de personnes. Les 50 essais physiques constituent une évaluation limitée, et rien n'établit une fiabilité généralisable. Il s'agit d'un résultat académique, pas d'un produit livré ni d'un déploiement client. Galbot, entreprise chinoise de robotique, multiplie les démonstrations de capacités de ses humanoïdes. Elle a récemment montré son robot enchaîner plus de 100 échanges lors d'un match de tennis autonome en direct, avec suivi de balle, repositionnement et retours variés. PASSAGE prolonge cette ligne en visant la navigation et la coordination du corps entier. Le choix du Unitree G1 pour la validation réelle n'est pas anodin: cette plateforme à bas coût est devenue un banc d'essai courant, et les résultats sont ainsi plus faciles à comparer ou reproduire par d'autres laboratoires. Le travail s'inscrit dans la course aux contrôleurs de corps entier appris à partir de données humaines, où se retrouvent notamment Figure, Tesla et Nvidia avec ses modèles fondation. Aucun calendrier de pilote ou d'intégration commerciale n'est mentionné. La prochaine étape à surveiller est une réduction du taux de contact, puis des tests sur le robot propre à Galbot et dans des sites industriels réels.

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Les robots pourraient apprendre à prédire et planifier leur navigation grâce à un nouveau cadre bio-inspiré

Des chercheurs de l'Université Polytechnique du Nord-Ouest (NPU) de Xi'an, en Chine, dirigés par le professeur Guo Bin, ont publié le 22 mai 2026 dans Nature Reviews Electrical Engineering un cadre de navigation cognitive dit "bio-inspiré". L'architecture repose sur trois composantes : reconnaissance dynamique de points de repère saillants, mémoire expérientielle compressée et réutilisable, et prise de décision hiérarchique. Elle est couplée à du matériel neuromorphique, des processeurs spécialisés qui imitent les neurones biologiques en ne s'activant qu'en réponse à des variations du signal sensoriel entrant, réduisant significativement la consommation énergétique par rapport aux architectures de calcul conventionnelles. Selon l'équipe, ce couplage permet à un robot de localiser sa position, d'anticiper son environnement immédiat et de mobiliser des expériences passées dans des situations nouvelles pour planifier ses trajets de manière flexible. Le problème visé est bien documenté dans l'industrie : les robots autonomes actuels, qu'il s'agisse d'AMR en logistique ou de plateformes domestiques, restent fragiles face aux modifications environnementales non planifiées. Un simple déplacement de meuble peut désorienter un système naviguant par carte géométrique préenregistrée, le forçant à une recartographie complète. Le cadre proposé par l'équipe de Guo Bin s'inspire de la manière dont les rongeurs explorent un labyrinthe : plutôt que de mémoriser chaque point d'un espace, le robot identifie des repères clés, compresse cette information en mémoire réutilisable, et reconstruit une carte cognitive à la demande. "La mémoire joue un rôle actif dans la navigation en compressant l'expérience en connaissances réutilisables et en les reconstruisant à la demande", notent les auteurs. Pour les intégrateurs et les décideurs industriels, l'implication concrète est la possibilité de déployer des robots dans des environnements non structurés ou en mutation continue (entrepôts réorganisés, domiciles encombrés, bâtiments en intervention d'urgence) sans recalibrage systématique. L'association avec le hardware neuromorphique renforce l'argument économique : une consommation réduite se traduit par des autonomies plus longues et des coûts opérationnels plus faibles à l'échelle d'une flotte. La navigation autonome en environnement ouvert reste l'un des verrous techniques les plus actifs de la robotique depuis une décennie. Les approches dominantes basées sur le SLAM et la vision profonde ont progressé mais restent coûteuses en calcul et sensibles aux variations de scène. L'inspiration biologique, notamment les travaux sur les cellules de lieu et les cellules de grille chez les rongeurs (Nobel de médecine 2014), a déjà alimenté des architectures comme les puces Loihi d'Intel ou les recherches de l'Université de Manchester. L'équipe NPU propose ici une intégration bout en bout, du raisonnement spatial au substrat matériel basse consommation, dans un cadre unique. L'équipe indique collaborer avec plusieurs organisations pour un passage au terrain, sans préciser lesquelles ni les calendriers : il s'agit pour l'instant d'une publication académique, pas d'un produit déployé commercialement.

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Un robot inspiré du vélo réalise des wheelies, des sauts et des saltos avant à grande vitesse

Des chercheurs du Robotics and AI Institute (RAI Institute) ont présenté l'Ultra Mobility Vehicle (UMV), un robot à structure de vélo conçu pour associer la vitesse d'un véhicule à roues et l'agilité d'une machine à pattes. L'engin pèse 23,5 kg (51 livres), atteint 8 m/s (environ 18 mph) et sait tenir en équilibre sur sa roue arrière, sauter latéralement, effectuer des wheelies et réaliser des saltos avant. Il n'utilise que cinq degrés de liberté (DoF) actionnés. Sa tête concentre l'essentiel de la masse (calcul, batteries, actionneurs de saut) et se raccorde au cadre par un lien spatial composé d'un cou et de deux biellettes, qui déplace la masse pour générer les forces de saut et maintenir l'équilibre. Deux actionneurs pilotent le mouvement principal, deux autres agissent via les biellettes pour le mouvement latéral, et deux supplémentaires assurent la direction et la propulsion de la roue arrière. Il n'y a ni roue d'inertie, ni béquille, ni stabilisation statique dédiée. Quatre politiques de contrôle (conduite, wheelie et hop, flip, saut) ont été entraînées par apprentissage par renforcement (algorithme PPO) dans NVIDIA Isaac Lab, avec randomisation de domaine (répartition des masses, frottement, force des moteurs, retards de commande, bruit capteur), puis transférées au matériel sans réentraînement. Lors d'un essai, le robot a approché de façon autonome une plateforme d'un mètre, y a sauté, l'a traversée et en est redescendu, 15 fois de suite. Lors du salto avant, il se replie pour réduire son inertie de rotation, atteint environ 17 rad/s en tangage et boucle la rotation, réception comprise, en moins d'une demi-seconde. Les essais ont eu lieu en laboratoire, avec système de capture de mouvement. L'intérêt tient moins à la démonstration acrobatique qu'à l'économie de moyens. Les robots à pattes obtiennent leur mobilité au prix d'une forte complexité mécanique (nombreux actionneurs, coût, fiabilité), tandis que les plateformes à roues sont efficaces mais limitées sur terrain accidenté. Avec cinq actionneurs, l'UMV suggère une voie intermédiaire : une masse mobile pilotée par politique apprise peut remplacer une partie de la mécanique. Il montre aussi qu'un transfert sim-to-real direct, sans réglage fin, fonctionne sur un système instable et dynamique, ce qui renforce la thèse selon laquelle la randomisation de domaine combinée au PPO passe à des comportements à haute énergie. Les limites sont claires : les résultats viennent d'un environnement de laboratoire instrumenté, sans données sur la robustesse en extérieur, l'autonomie de batterie, la charge utile ou les taux d'échec hors des 15 sauts répétés. Aucun produit, prix ni calendrier de commercialisation n'est annoncé : il s'agit d'un prototype de recherche, pas d'un produit livré ni d'un déploiement. Le RAI Institute travaille sur la locomotion dynamique apprise et sur la fusion entre mobilité à roues et à pattes. L'UMV s'inscrit dans cette logique, en cherchant à étendre les capacités de la locomotion sur roues par l'apprentissage plutôt que par l'ajout de membres. Il se compare indirectement aux robots à pattes et à roues-pattes, ainsi qu'aux humanoïdes dont les démonstrations de saut et de salto reposent aussi sur la simulation et le RL. Le vélo, lui, mise sur la simplicité mécanique et la vitesse. Les suites logiques seraient des essais hors laboratoire sans capture de mouvement, la perception embarquée pour franchir des obstacles non préparés, et l'évaluation de la pertinence pour l'inspection ou la logistique de terrain. Aucun pilote ni partenaire industriel n'a été mentionné à ce stade.

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4Hackaday Robots Hacks

Le robot sauteur Pogo-Bot passe en tout-terrain grâce à un pied souple

Des étudiants en ingénierie de l'Université de Toronto ont présenté un robot sauteur monopode qui combine la propulsion d'un quadricoptère et la mécanique d'un bâton sauteur (pogo stick). Quatre hélices fournissent l'énergie qui met l'engin en mouvement, mais le rebond lui-même repose uniquement sur une jambe unique à ressort, qui joue le rôle de train d'atterrissage. Le pied, doté de picots et monté sur pivot, est maintenu par ce qui ressemble à des bandes élastiques. Les premières versions se contentaient d'une pointe en bout de jambe, avec des échecs plutôt cocasses visibles dans la vidéo associée au projet. Le nouveau pied, plus large et plus adhérent, s'oriente selon le terrain. Le robot a été testé sur des surfaces allant du sable meuble à la glace dure, et il saute par-dessus des clôtures. Aucune donnée chiffrée n'a été publiée : ni masse, ni hauteur de saut, ni autonomie, ni taux de réussite. Il s'agit d'une démonstration de laboratoire étudiante, et non d'un produit ni d'un déploiement. L'intérêt tient à la question du contact avec le sol, souvent négligée dans la robotique aérienne hybride. Un drone qui se déplace uniquement en vol consomme beaucoup d'énergie pour de faibles distances. Un robot à pattes classique, lui, peine sur les surfaces glissantes ou déformables. Le saut propulsé tente de combiner les deux : les hélices apportent l'énergie et le contrôle d'attitude, et le ressort stocke et restitue l'énergie à chaque rebond. Ce travail montre surtout qu'un pied passif et adaptatif, sans capteurs ni actionneurs supplémentaires, peut résoudre une grande partie du problème de l'adhérence. C'est une piste à bas coût pour l'inspection ou l'exploration de terrains variés. Il faut toutefois rester prudent : sans mesures comparatives, avec des vidéos probablement sélectionnées, on ignore la robustesse réelle du système, et aucun intégrateur ne pourrait encore en tirer un cahier des charges. Le monopode n'est pas une nouveauté. On a déjà vu des robots à une jambe qui utilisent leur patte seule, ainsi que des versions ailées. Cette configuration quadricoptère à jambe unique serait, selon la source, la première observée à affronter un hiver canadien. Le modèle de référence reste celui des sauteurs à ressort développés dans les laboratoires universitaires depuis les années 1980, auxquels s'ajoutent des hybrides vol-marche plus récents. Aucune suite n'est annoncée. Les prochaines étapes logiques seraient la publication de mesures de performance, une étude de la consommation énergétique par rapport à un drone ou à un robot à roues, et un test sur terrain réellement accidenté.

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