RechercheIEEE Spectrum Robotics 23 octobre 2026

Vendredi vidéo : un robot quadrupède résout seul un Rubik's Cube géant

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Le laboratoire Robotic Systems Lab de l'ETH Zurich a montré un robot quadrupède qui résout de façon autonome un Rubik's Cube géant en manipulant les faces uniquement avec ses pattes. Dans la même sélection hebdomadaire d'IEEE Spectrum, le KAIST a présenté son humanoïde Humanoid v0.9, développé au DRCD Lab avec les bras conçus par RAILAB. Grâce à un retour visuel embarqué, il pousse des objets jusqu'à 35 kg et en soulève jusqu'à 20 kg pour composer les lettres « KAIST ». Le Robotics and AI Institute a dévoilé dans Science Robotics la main AthenaZero, à trois doigts entrelaçables, actionnée par des tendons. Les moteurs sont déportés dans le torse pour alléger la main, qui se ferme en 80 ms environ et intègre des capteurs de pression barométriques pour moduler la force, de l'œuf au marteau. Côté apprentissage, SuperMimic, de Hybrid Robotics, dépasse en trois heures sur un seul GPU un suivi de mouvement de référence entraîné sept jours sur 128 GPU. Il n'échoue que sur 25 des 129 514 mouvements du benchmark, contre 179 pour la référence, et atteint zéro échec après 9,8 heures sur deux GPU. L'ETH a aussi publié des bioactionneurs centimétriques, avec un muscle squelettique cultivé en laboratoire et un squelette souple imprimé en 3D, conçus ensemble par simulation. Leur amplitude de mouvement est jusqu'à 11 fois supérieure à celle des systèmes précédents à volume de tissu comparable. Le cadre Reflex vise enfin le contrôle réactif du corps entier des humanoïdes, par exemple pour rattraper un objet en moins d'une seconde.

L'intérêt de ces travaux est moins dans chaque démonstration que dans ce qu'ils disent de l'état du secteur. Le résultat SuperMimic, s'il tient hors de son benchmark, réduit le coût d'entraînement de plus de 1 000 fois en heures GPU. Cela abaisse la barrière d'entrée pour les équipes qui n'ont pas de grappes de calcul, un levier concret pour la politique de contrôle des humanoïdes. La main AthenaZero attaque un autre goulot, la dextérité à la fois rapide, robuste et délicate, avec une architecture à moteurs déportés plus facile à industrialiser que des mains embarquant leurs actionneurs. Les chiffres du KAIST, 35 kg poussés et 20 kg soulevés, restent des démonstrations de laboratoire sans cycle ni taux de réussite publiés, donc non comparables à un payload industriel. Reflex souligne que la réactivité visuelle du corps entier reste un problème ouvert, loin des cadences exigées en logistique.

Ces annonces s'inscrivent dans une compétition où ETH Zurich, KAIST et le RAI Institute, lié à Boston Dynamics, alimentent la recherche que les industriels reprennent ensuite. Parallel Systems, que IEEE Spectrum suivait déjà en 2022, continue ses essais de véhicules ferroviaires autonomes. Unitree poursuit ses teasers et Grain Weevil a présenté un attachement à deux robots pilotés par un seul opérateur. Aucun de ces éléments n'est un produit déployé à l'échelle. Les prochaines échéances académiques sont CoRL 2026 à Austin du 9 au 12 novembre et Humanoids 2026 à Santa Clara du 6 au 9 décembre, où ces approches pourront être confrontées à des évaluations plus rigoureuses.

Impact France/UE

L'ETH Zurich (Suisse, hors UE) y est l'un des principaux contributeurs, ce qui offre une référence de recherche proche des équipes européennes, sans impact direct sur la France/UE.

Dans nos dossiers

Boston Dynamics Unitree

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1IEEE Spectrum Robotics

Vendredi vidéo : la mise hors service des robots prend un tour amusant

Dans sa sélection hebdomadaire de vidéos, IEEE Spectrum commence par une moquerie de la dernière opération de communication de Figure. Devanthro vend des balles en plastique à 1 000 dollars pièce, livrables avant Noël. Côté recherche, Hybrid Robotics présente Workhorse, un système qui apprend la manipulation du corps entier avec contacts, à partir de vidéos de démonstrations humaines sans robot, en s'appuyant sur une vision RGB égocentrique et la proprioception. Sur un Unitree G1 réel, le robot trie des boîtes avec les mains et un coup de pied, rattrape une boîte lancée, puis renverse une valise et grimpe dessus. Le MIT dévoile SANDO, un système de navigation qui planifie et ajuste en temps réel une trajectoire sans collision parmi des obstacles mobiles, avec des capteurs et un calcul embarqués et des garanties mathématiques de sécurité. À NC State, un robot nageur souple inspiré des comatules (étoiles de mer à plumes) réalise trois modes de nage (verticale type méduse, direction type poisson, réorientation 3D type rotor) avec seulement deux entrées pneumatiques. L'EPFL montre un moteur linéaire en forme de fil. KUKA teste un lavage automobile où des bras robotisés modélisent le véhicule avant de le nettoyer. Sont aussi évoqués Pollen Robotics, RAI Institute, DEEP Robotics, Generalist, General Robotics Lab et Sanctuary AI. L'intérêt tient moins à une annonce isolée qu'à ce que l'ensemble révèle de la maturité du secteur. Workhorse illustre une piste de plus en plus suivie : apprendre à partir de vidéos humaines plutôt que de téléopération coûteuse, ce qui réduirait le coût de collecte de données. Les tâches montrées sont toutefois des démonstrations sur plateforme de recherche, sans taux de réussite publié dans ce résumé. Le cas KUKA est instructif pour les intégrateurs : l'article rapporte que les avis récents sur ce site suggèrent que les robots ne sont pas encore au niveau, ce qui rappelle l'écart entre un concept déployé auprès du public et un service fiable. De même, le commentaire sur Sanctuary AI relève un montage où le clip central démarre alors que la main tient déjà la bande à peler. C'est un rappel utile pour juger des vidéos de préhension : la phase d'accroche est souvent la plus difficile et la moins montrée. Le contexte est celui d'une course humanoïde où la communication spectaculaire de Figure suscite désormais de l'ironie dans la communauté, comme le montre l'initiative de Devanthro. La France est représentée par Pollen Robotics, qui diffuse une vidéo légère de son robot. Le calendrier à venir est chargé : CoRL 2026 se tient du 9 au 12 novembre à Austin, et Humanoids 2026 du 6 au 9 décembre à Santa Clara, deux rendez-vous où seront confrontés résultats académiques et démonstrations industrielles. Les mini-keynotes d'ICRA 2026 sur la manipulation, les humanoïdes et la conception incarnée sont par ailleurs disponibles en ligne pour qui veut suivre les orientations de la recherche.

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2Interesting Engineering

Un robot quadrupède apprend seul à sauter dans des espaces étroits

Des chercheurs de l'université de Hong Kong (HKU) et du Oxford Robotics Institute ont mis au point un système d'apprentissage par renforcement hiérarchique baptisé ConsJump, qui permet à un robot quadrupède de franchir des ouvertures étroites en sautant, sans séquence de saut préprogrammée. La démonstration a été réalisée sur un Unitree Aliengo de 22 kilogrammes, capable de traverser de façon autonome des portiques de taille comparable à son propre gabarit. Le système repose sur deux niveaux de contrôle : un contrôleur bas niveau, entraîné par apprentissage par imitation à reproduire des allures animales (trot, canter, saut, virage) via cinématique inverse, et un contrôleur haut niveau qui décide en temps réel quand et comment transitionner entre ces mouvements, en générant des commandes de vitesse et de rotation plutôt qu'en pilotant directement chaque articulation. Le robot perçoit son environnement grâce à une caméra RGB-D Intel D435i embarquée, qui détecte l'ouverture rectangulaire, calcule son centre et estime sa géométrie pour ajuster l'approche. Lors des essais, le robot a accéléré jusqu'à 2,5 mètres par seconde avant de décélérer brutalement pour préparer l'atterrissage, avec une phase aérienne d'environ 0,44 seconde. L'entraînement du contrôleur bas niveau s'est fait en simulation avec 5 480 agents en parallèle, puis a été transféré au robot physique en faisant varier la force des moteurs, la latence, les décalages et la masse ajoutée pour réduire l'écart simulation-réel. Cette démonstration illustre une approche différente des méthodes de contrôle conventionnelles pour la locomotion agile des quadrupèdes, où les manœuvres complexes comme le saut à travers un espace confiné restent difficiles à obtenir avec des contrôleurs classiques. Pour les intégrateurs et chercheurs en robotique mobile, l'intérêt principal réside dans la séparation entre une bibliothèque de mouvements appris et une couche décisionnelle capable de combiner ces mouvements de façon continue en fonction de la perception, plutôt que de basculer entre trajectoires figées. Cela pourrait, à terme, améliorer la capacité des robots à quatre pattes à opérer dans des environnements non structurés, comme des sites industriels ou des zones sinistrées comportant des passages étroits, sans dépendre d'un balisage ou d'une cartographie préalable. Il reste toutefois à établir dans quelle mesure les performances démontrées en conditions de test se généralisent hors des configurations de portiques utilisées durant l'expérimentation, un point que l'article source ne détaille pas. Le projet s'inscrit dans un courant de recherche plus large sur l'apprentissage par renforcement appliqué à la locomotion des robots à pattes, où plusieurs laboratoires cherchent à dépasser les limites du contrôle basé sur des modèles physiques explicites pour des tâches très dynamiques. L'utilisation du robot Unitree Aliengo, plateforme de recherche largement répandue dans les laboratoires académiques, situe ces travaux dans la continuité d'expérimentations déjà menées sur d'autres plateformes similaires pour des tâches comme la course, l'escalade ou le franchissement d'obstacles. L'article ne précise pas de calendrier de transfert vers des applications industrielles ni de partenariat commercial associé, ce qui indique qu'il s'agit à ce stade d'une démonstration de recherche plutôt que d'un produit destiné au déploiement.

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3Interesting Engineering

Vidéo : un robot souple à infrarouge saute en continu et se réinitialise seul

Des chercheurs de la North Carolina State University ont mis au point un robot souple, en forme de goutte d'eau, capable de sauter en continu sous l'effet d'une simple exposition à la lumière infrarouge, sans moteur, batterie ni mécanisme externe de réarmement. Le système repose sur un anneau en élastomère à cristaux liquides à réponse photothermique, associé à une queue rigide en forme de V. Sous infrarouge, l'élastomère se contracte et fait vriller l'anneau souple ; la queue en V contraint ce mouvement, ce qui accumule de l'énergie élastique jusqu'à un seuil critique, où la queue claque contre le sol et projette le robot dans les airs. Pendant le vol, l'anneau se détord naturellement et retrouve sa configuration initiale, ce qui réarme le mécanisme sans intervention extérieure et permet au cycle de se répéter tant que l'éclairage infrarouge est maintenu. L'angle de la queue en V détermine le mode de déplacement : 120 degrés pour ramper, 90 degrés pour des sauts vers l'avant, environ 50 degrés pour des sauts verticaux. En décalant le centre de masse vers l'extrémité arrondie, les chercheurs ont obtenu des sauts directionnels plus puissants et plus stables. Selon l'équipe, les versions optimisées atteignent des sauts verticaux dépassant 80 fois la hauteur du robot et des bonds horizontaux de plus de trois fois sa longueur, avec des essais réussis sur pentes, obstacles, herbe, sable, roches, paillis et interfaces eau-terre. L'intérêt de cette approche tient à l'absence totale d'électronique embarquée, de moteurs ou de systèmes de contrôle complexes pour produire un mouvement répétitif et autonome, ce qui tranche avec la plupart des robots sauteurs classiques qui nécessitent un actionneur dédié pour se réarmer après chaque bond. Pour l'industrie de la robotique souple, cela illustre une voie alternative où la géométrie du matériau encode directement le comportement locomoteur, réduisant le poids, le coût et la complexité de commande, des critères clés pour des essaims de mini-robots ou des dispositifs jetables destinés à des environnements difficiles d'accès. Cette démonstration reste toutefois un résultat de laboratoire, sans lien avec les architectures VLA ou les plateformes humanoïdes qui dominent l'actualité robotique commerciale actuellement ; il s'agit d'une avancée en science des matériaux et en robotique molle, pas d'un produit prêt à être déployé. Le travail s'inscrit dans un courant de recherche plus large sur les élastomères à cristaux liquides, des matériaux déjà étudiés pour des applications d'actionnement souple déclenché par la lumière ou la chaleur, mais rarement combinés à un mécanisme mécanique de stockage et de libération d'énergie aussi simple. L'équipe de NC State a modélisé mathématiquement la dynamique de torsion, de claquement et de saut pour caractériser et optimiser le système. Aucun calendrier de commercialisation, de partenariat industriel ou d'essai sur le terrain n'a été communiqué : les chercheurs évoquent des pistes d'exploration future comme la navigation environnementale, la robotique en essaim ou le déplacement autonome sur terrains non structurés, sans détailler de prochaine étape concrète au-delà de la publication scientifique.

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4arXiv cs.RO

SOMA : manipulation de piles d'objets avec un robot quadrupède

Des chercheurs présentent SOMA, un cadre d'apprentissage par renforcement hiérarchique qui permet à un robot quadrupède dépourvu de bras manipulateur de déplacer des piles de plusieurs objets en les poussant avec tout le corps (manipulation dite non préhensile). Le système découpe le contrôle en deux niveaux. Une politique de haut niveau, fondée sur un encodeur S5 (Simplified Structured State Space Sequence) qui raisonne sur un long historique temporel, prédit des commandes de suivi de cible bornées via des distributions Beta. Une politique de locomotion de bas niveau adapte dynamiquement la configuration des pattes. Nouveauté centrale, la hauteur de la base du robot est contrôlée explicitement, ce qui ouvre des stratégies de poussée en trois dimensions et non plus seulement planes. En simulation, SOMA atteint 90,3 % de réussite pour le repositionnement d'un objet unique et jusqu'à 90,1 % pour des piles dynamiques de deux caisses, avec des tolérances strictes de 0,05 m en position et 1° en orientation. Le transfert vers le réel, réalisé sans réentraînement (zero-shot), a été validé sur un Unitree Go1 avec des charges de masses et de géométries variées. L'intérêt tient à la question traitée : que peut faire un quadrupède standard, sans bras, pour déplacer des charges lourdes ou instables ? La plupart des travaux de poussée se limitent au plan et traitent chaque objet isolément. Ici, la pile est gérée comme un système unique, en évitant le glissement relatif ou le basculement des couches supérieures, ce qui correspond à des scénarios logistiques ou de chantier où l'on déplace des palettes ou des caisses empilées sans équipement dédié. Le fait que le robot ajuste sa hauteur pour conserver adhérence et équilibre sous charge suggère un levier de contrôle encore peu exploité sur ces plateformes. Il faut toutefois rester prudent : les chiffres de 90 % proviennent de simulation, la validation réelle est qualitative d'après le résumé, sans taux de réussite publié, et le Go1 est une plateforme de recherche d'entrée de gamme dont les charges restent modestes. Il s'agit d'un résultat académique (preprint arXiv, non évalué par les pairs), très loin d'un produit ou d'un déploiement industriel. Ce travail s'inscrit dans la lignée de la locomotion apprise par simulation massivement parallèle, qui a rendu le transfert zero-shot courant sur les quadrupèdes Unitree, ANYmal ou Spot. La manipulation avec les pattes ou le corps entier, déjà explorée pour pousser des objets ou ouvrir des portes, reste en revanche moins mature que la locomotion. Face à elle, les approches concurrentes équipent le quadrupède d'un bras (Spot Arm, ANYmal avec manipulateur, Go2 modifié), au prix de coût, de poids et de complexité supplémentaires. SOMA propose l'alternative inverse, sans matériel additionnel. Les suites naturelles seraient des essais sur des plateformes plus robustes, des piles de plus de deux objets, des sols variés et des mesures réelles de réussite et de charge maximale, éléments absents du résumé.

UEPas d\'impact direct sur la France/UE

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