Dossier Unitree — page 10

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Unitree, l'humanoïde et quadrupède chinois low-cost : G1, H1, R1, prix grand public sur AliExpress, démonstrations agressives en vidéo et impact sur les concurrents premium.

451Interesting Engineering HumanoïdesOpinion

Une société américaine dévoile des humanoïdes et robots avec un nouvel écosystème pour l'intelligence incarnée

Faraday Future (FF), entreprise californienne principalement connue comme constructeur de véhicules électriques en difficulté, a présenté le 18 juin 2026 à son nouveau siège d'El Segundo (Californie) une gamme robotique baptisée "EAI Robot World", articulée autour de six séries de produits. La pièce maîtresse est le robot humanoïde Futurist, redessiné : 54 kg (14 % plus léger que son prédécesseur), 31 degrés de liberté (DOF), un couple au niveau du genou de 320 Nm et une vitesse de pointe annoncée à 17,7 km/h, alimenté par un double pack batterie promettant 6 heures d'autonomie. L'architecture logicielle repose sur un modèle Vision-Language-Action (VLA) couplé à un "World Model" pour la perception et la prise de décision autonome. Aucun tarif ni client n'ont été dévoilés pour le Futurist : FF a renvoyé au salon Automate 2026 à Chicago, le 22 juin. En revanche, le quadrupède FX Navi, 8 kg, 12 articulations motorisées, utilisant un smartphone (iOS ou Android) glissé dans un module tête comme unité de calcul, est disponible immédiatement à 1 990 dollars, ciblant la salle de classe et l'usage domestique. Deux formats supplémentaires ont été esquissés : Master Mini (~1 m, compétitions de robotique éducative) et Nova (~50 cm, robot compagnon enfant), sans date ni prix communiqués. La stratégie "one brain, multiple forms" de FF, qui consiste à partager une même couche d'intelligence VLA+World Model sur plusieurs facteurs de forme, est cohérente avec ce que font NVIDIA (GR00T N2) ou Physical Intelligence (pi-0) côté logiciel, et mérite d'être distinguée des approches produit unique. Toutefois, la prudence s'impose : les performances du Futurist (320 Nm, 17,7 km/h) sont comparables aux annonces récentes d'Unitree ou Figure AI, mais sans démonstration publique indépendante ni données de cycle réel, elles restent des chiffres de fiche technique. L'usage d'un smartphone comme cerveau du FX Navi réduit les coûts mais impose des contraintes de puissance de calcul qui limiteront les cas d'usage autonomes avancés. À ce stade, le Futurist est une annonce de produit, pas un déploiement ; le FX Navi, lui, est un produit livrable. Faraday Future porte un passif lourd : introduction en bourse via SPAC en 2021, multiples alertes de continuité d'exploitation, enquête de la SEC, et départ de son fondateur Jia Yueting dans le chaos. Ce pivot vers la robotique s'inscrit dans un mouvement plus large d'entreprises tech/EV cherchant un second souffle dans l'IA incarnée. Sur le segment humanoïde commercial, FF affronte Figure AI (Figure 03, déployé chez BMW), Tesla (Optimus Gen 3, production interne), Agility Robotics (Digit, partenariat Amazon), et en Europe Wandercraft ou Enchanted Tools, acteurs qui cumulent davantage de déploiements terrain. La prochaine échéance concrète est Automate 2026 le 22 juin, où FF devra fournir prix, volumes et clients réels pour le Futurist, faute de quoi l'annonce restera dans la catégorie teaser.

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452arXiv cs.RO

SRL : modèle SLIP et apprentissage par renforcement pour des sauts robotiques agiles

Des chercheurs ont publié en juin 2026 sur arXiv (arXiv:2606.18625) un framework hybride baptisé SRL (Spring-loaded Reinforcement Learning), conçu pour améliorer la capacité de saut des robots mobiles sur terrains variés. L'approche fusionne les signaux de contrôle feedforward issus du modèle SLIP (Spring-Loaded Inverted Pendulum, pendule à masse-ressort inversé) avec une boucle de rétroaction en temps réel pilotée par apprentissage par renforcement. Les résultats expérimentaux, obtenus en simulation sur robots bipèdes et quadrupèdes, font état d'une erreur de suivi de position inférieure à 0,1 m et d'une erreur de suivi de vitesse contenue dans un intervalle de ±3 % par rapport aux valeurs cibles. Les auteurs annoncent également une réduction significative du temps d'entraînement par rapport à la méthode RL pure utilisée comme baseline. Des validations sim-to-sim et sim-to-real sont présentées sur des scénarios de saut au sol et en escalier. L'intérêt industriel du saut robotique est réel dans les domaines de la logistique entrepôt et de la recherche et sauvetage, où franchir des obstacles sans infrastructure dédiée représente un avantage opérationnel concret. Le verrou que SRL cherche à lever est connu : le modèle SLIP fournit une dynamique physiquement cohérente mais se dégrade sur terrain irrégulier, faute de modéliser correctement les contacts et la compliance articulaire ; l'RL seul compense cette limitation mais au prix d'une exploration non guidée et coûteuse en données. La combinaison des deux réduit ce coût d'exploration tout en conservant la robustesse adaptative. Il convient toutefois de noter que l'article est une prépublication non encore évaluée par les pairs, et que les métriques de performance sont issues de simulations, la validation sim-to-real reposant sur des environnements de test dont l'amplitude n'est pas précisée dans le résumé. Le modèle SLIP est un outil analytique classique en biomécanique locomotrice, largement exploité depuis les travaux de Raibert des années 1980 pour modéliser la course et le saut des mammifères. Côté concurrents, Boston Dynamics (Spot, Atlas), Unitree Robotics (Go2, H1) et Agility Robotics (Digit) développent des capacités de franchissement d'obstacles, mais leurs approches combinent généralement MPC (Model Predictive Control) et apprentissage sans revendiquer explicitement l'intégration SLIP-RL. SRL se positionne donc sur un créneau de recherche fondamentale qui devra encore démontrer sa transposabilité à des plateformes hardware commerciales avant d'intéresser des intégrateurs industriels.

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453arXiv cs.RO

Le Navigateur de Schrödinger : imaginer un ensemble de futurs pour la navigation vers des objets en zéro-shot

Des chercheurs ont présenté sur arXiv (2512.21201, v3, déposé en décembre 2025) Schrödinger's Navigator, un système de navigation zéro-shot d'objets (ZSON) pour robots mobiles. Le principe : à l'inférence, le système génère plusieurs "futurs 3D imaginés" le long de trajectoires candidates, maintenant une superposition de représentations plausibles de la scène plutôt que de s'engager sur une carte unique. Un échantillonneur adaptatif concentre l'effort sur les zones occultées et incertaines, tandis qu'une Future-Aware Value Map (FAVM) agrège ces projections pour sélectionner des waypoints proactifs et conscients des risques. Les expériences ont été menées en simulation et sur un quadrupède physique Unitree Go2 dans des scènes encombrées à forte occlusion, avec des résultats supérieurs aux meilleures baselines ZSON actuelles en termes de détection de cibles cachées. Le fossé simulation-réel est l'un des obstacles structurels de la robotique de service : les systèmes efficaces en simulation se dégradent souvent dans des environnements réels encombrés, où les zones inexplorées rendent l'inférence sur une scène unique fragile et risquée. Schrödinger's Navigator attaque ce verrou en raisonnant sur des futurs hypothétiques à l'inférence, sans retraining, ce qui ouvre la voie à une navigation autonome sans cartographie préalable dans des entrepôts, hôpitaux ou bâtiments publics non structurés. La validation sur hardware physique (Go2) plutôt qu'exclusivement en simulation renforce la crédibilité de l'approche, même si les métriques précises (taux de succès chiffrés, nombre de scènes testées) n'apparaissent pas dans le résumé publié. La ZSON est un champ actif mobilisant laboratoires et équipes R&D industrielles, avec des approches concurrentes basées sur des modèles de langage visuel (VLM) ou des représentations sémantiques 3D comme les NeRF ou le Gaussian Splatting. L'originalité de cette proposition est l'usage d'un modèle de monde 3D conditionné par la trajectoire pour projeter des futurs probables, une transposition directe du paradoxe de Schrödinger à la planification sous incertitude. La recherche, déjà en troisième version sur arXiv, reste purement académique : aucun déploiement commercial ni pilote industriel n'est annoncé. Elle constitue néanmoins un signal pertinent pour les équipes travaillant sur la navigation autonome en environnements dynamiques et non structurés, en particulier dans le contexte de l'essor des robots de service et des humanoïdes de deuxième génération.

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454arXiv cs.RO

Commande prédictive par modèle à impédance corps entier pour l'interaction physique humain-robot sûre sur base flottante

Des chercheurs ont publié sur arXiv (réf. 2606.14617, juin 2026) une architecture de contrôle à trois niveaux pour robots à base flottante - bipèdes et humanoïdes - conçue pour maintenir l'équilibre tout en tolérant l'interaction physique soutenue avec des opérateurs humains (pHRI, physical human-robot interaction). Le premier niveau est un MPC centroïdal qui planifie les forces de contact sur un horizon de 500 millisecondes. Le deuxième est un contrôleur corps entier (WBC) qui traduit l'équilibre en couples articulaires par projection dans l'espace nul cohérente avec les contraintes de contact. Le troisième est un programme quadratique (QP) à horizon fuyant qui prédit et rejette les perturbations de contact à l'aide d'un état augmenté par filtre de Kalman. Une linéarisation par retour d'état réduit la dynamique de l'effecteur à un double intégrateur à matrice constante dans chaque mode de contact, permettant une précalculation hors-ligne des matrices de coût et une exécution à plus de 1 kHz. Les validations ont été conduites en simulation sur un biped à 17 degrés de liberté et sur l'humanoïde Unitree G1. L'apport central est une garantie formelle d'erreur nulle en régime permanent sous des forces de contact humain soutenues et bornées - une limite connue des contrôleurs WBC à gain fixe, qui accumulent une dérive statique lorsqu'un opérateur guide ou pousse le robot en continu. La cadence à 1 kHz, rendue possible par la précalculation hors-ligne, s'inscrit dans les contraintes temps réel de la robotique industrielle. Un théorème d'équivalence d'impédance établit que la limite horizon infini du contrôleur retrouve une loi d'impédance classique en espace tâche, avec masse, amortissement et raideur effectifs qui s'adaptent automatiquement à la posture et à la configuration de contact - ce qui facilite le réglage intuitif pour des ingénieurs familiers des contrôleurs d'impédance conventionnels. Ce travail étend une architecture Impedance MPC à deux couches pour base fixe publiée antérieurement par les mêmes auteurs. Le passage à la base flottante est non trivial : le robot doit simultanément gérer sa propre stabilité dynamique et absorber les perturbations externes. L'Unitree G1, humanoïde commercialisé autour de 16 000 dollars par Unitree Robotics, sert de banc de validation en simulation. Il faut souligner que l'ensemble des résultats est simulé - aucun essai physique sur robot réel n'est rapporté, ce qui constitue l'étape attendue. Dans un paysage où Boston Dynamics (Atlas), Agility Robotics (Digit) et Figure (03) développent leurs propres solutions WBC pour la coopération humain-robot, cette approche apporte une contribution méthodologique formellement fondée, mais dont la robustesse en conditions réelles reste à démontrer.

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455arXiv cs.RO

GuideWalk : apprentissage de la navigation autonome et de la locomotion unifiées pour robots humanoïdes sur terrains variés

Des chercheurs présentent GuideWalk (arXiv:2606.10449, juin 2026), un framework unifié qui couple navigation autonome et locomotion adaptative pour robots humanoïdes sur terrains variés. L'architecture repose sur trois composantes : un module de navigation qui génère des guidances de vitesse explicites en tenant compte de la traversabilité du terrain, un schéma de distillation à enseignants composites qui agrège commandes directionnelles et actions dynamiquement cohérentes dans une politique unique, puis un affinement par apprentissage par renforcement (RL) couplé à un objectif auxiliaire de clonage comportemental (behavior cloning). Ce dernier mécanisme vise à maintenir les comportements souhaitables issus des enseignants tout en favorisant l'exploration. L'article reste au stade de preprint arXiv sans déploiement industriel annoncé ni métriques benchmarkées publiées dans l'abstract. Le problème technique adressé est structurant pour la robotique humanoïde : l'évitement d'obstacles et la locomotion dynamique sont habituellement traités en silos, ce qui crée des incohérences lorsqu'un robot planifie sur escaliers, sol accidenté ou transitions sol dur/mou. GuideWalk découple explicitement la planification d'obstacles de l'état du terrain, ce qui est une approche architecturale plus propre que les solutions end-to-end brutes ou les pipelines hiérarchiques rigides. Pour les intégrateurs et décideurs B2B, le vrai enjeu est le sim-to-real gap sur locomotion hétérogène : si cette architecture tient ses promesses en évaluation externe, elle pourrait réduire le besoin d'ingénierie terrain-spécifique lors du déploiement en entrepôt ou en environnement industriel non structuré. La navigation humanoïde sur terrains complexes reste un des derniers verrous majeurs avant déploiement opérationnel large, là où la locomotion pure en terrain plat est désormais relativement résolue chez Unitree (H1, G1), Boston Dynamics (Atlas) ou Agility Robotics (Digit). Des approches concurrentes comme GR00T N2 de NVIDIA ou les travaux de Physical Intelligence (Pi-0) s'attaquent au même problème via des Visual Language Action models (VLA) généralisés, tandis que des labos académiques comme CMU ou Berkeley publient régulièrement sur le sim-to-real en locomotion adaptative. GuideWalk s'inscrit dans cette vague mais avec une contribution méthodologique spécifique sur le couplage navigation-locomotion. Les prochaines étapes naturelles seraient une évaluation sur hardware réel (le preprint ne précise pas le robot utilisé) et une comparaison quantitative avec des baselines établies.

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45636Kr

Un fournisseur de solutions robotiques pour Foxconn boucle un tour d'amorçage avec plus de 20 millions de yuans de revenus en six mois

Chengwu Robotics (乘物机器人), startup fondée début 2025 et basée à Shenzhen, a bouclé un tour d'amorçage auprès de 和椿科技 (He Chun Technology), acteur taïwanais de référence en automatisation industrielle et robotique intelligente, avec Huajun Capital comme conseil financier exclusif. La société affiche pour 2025 un chiffre d'affaires cumulé supérieur à 20 millions de yuans (environ 2,5 millions d'euros), issu de plus d'une dizaine de projets d'intégration industrielle, dont des déploiements chez Foxconn. Elle a établi des partenariats approfondis avec des dizaines de fabricants de robots et obtenu des autorisations de niveau maximal auprès de 8 grandes marques. L'équipe fondatrice réunit Huang Jinlong, ingénieur full-stack avec plus de dix ans d'expérience en robotique industrielle, et Shan Yuhu, docteur issu de Tencent, Xpeng et Meituan, spécialisé en modèles multimodaux larges, perception 3D et fusion multi-capteurs. Plutôt que de vendre un robot propriétaire, Chengwu se positionne comme intégrateur logiciel pour des scènes industrielles non standards, là où l'automatisation traditionnelle atteint ses limites. Son modèle VLA (Vision-Language-Action) maison, baptisé Bybot Foundation Model-1 (BFM-1), vise la généralisation cross-plateforme : transférer un modèle entraîné sur un robot vers d'autres morphologies sans réentraînement complet, problème encore ouvert dans le secteur. La chaîne de collecte de données propriétaire, composée du dispositif Egocentric-UMI et du système de télé-opération Bybot-TeleOp, réduit délais et coûts d'acquisition de données multimodales (visuelles, haptiques) en simulant des environnements de production réels. Un prototype de demi-corps supérieur, équipé de bras bimanuaux à contrôle de force, mains dextres et caméras RGBD, sert de plateforme matérielle d'entraînement du modèle. Le BFM-1 est en phase de validation technique ; aucun déploiement à grande échelle n'a été annoncé. Chengwu émerge dans un écosystème robotique chinois particulièrement dense, où Unitree, UBTECH, Agibot et Fourier Intelligence occupent le segment des corps robotiques, mais où la couche d'intégration logicielle et modèle reste fragmentée. Le partenariat stratégique avec He Chun Technology, présente dans les réseaux industriels taïwanais et continentaux, accélère l'accès aux grands comptes manufacturiers, Foxconn en premier lieu. La roadmap suit une logique de progression "industrie d'abord" : les scènes industrielles, souvent réalisables avec une simple pince à deux doigts et des exigences de généralisation modérées, constituent le marchepied avant les applications commerciales, de service, puis domestiques. La prochaine étape déclarée est d'approfondir les capacités cross-corpo du BFM-1 et d'élargir le portefeuille de clients via le réseau industriel de He Chun.

Chine/AsieActu

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457arXiv cs.RO

Locomotion naturelle : principe et méthode

Un préprint déposé sur arXiv (identifiant 2605.28254) propose un cadre théorique formalisé pour ce que les auteurs appellent la "locomotion naturelle", une famille de mouvements robotiques fondée non pas sur le suivi de trajectoires prescrites, mais sur l'exploitation des dynamiques passives, de la compliance mécanique et des phénomènes de résonance. Le cœur du papier est un principe d'échange : un mouvement est dit "naturel" lorsqu'un oscillateur interne revient périodiquement, que la pose globale du corps dérive de façon nette, et que la puissance moyenne d'échange propulsion-oscillateur (POE power) est nulle sur un cycle complet. L'ensemble des cycles satisfaisant ces conditions forme ce que les auteurs appellent une Natural Locomotion Manifold (NLM). La méthode repose sur une construction fermée puis ouverte : le canal propulsif est d'abord isolé pour révéler un oscillateur effectif interne, structuré par une action-angle scalaire ou par des secteurs modaux non linéaires à plusieurs degrés de liberté, avant d'être rouvert pour reconstruire la pose et vérifier la cohérence du cycle. La démonstration s'appuie sur deux systèmes non holonomes sans glissement : le "Chaplygin-sleigh" avec pendule moteur et une extension à trois corps. Ce travail répond à une question de conception plutôt qu'à un problème de contrôle : quelles architectures passives permettent l'existence de familles NLM certifiées, et combien ? C'est un renversement de perspective par rapport à la robotique locomotrice dominante, où le contrôle actif compense en permanence les imperfections du modèle. Une locomotion ancrée dans les dynamiques passives implique une consommation énergétique structurellement moindre, non par optimisation du contrôleur, mais par design mécanique. Pour les équipes travaillant sur des robots marcheurs ou nageurs à batterie embarquée, ce type de cadre formel peut guider le choix d'architectures mécaniques avant même d'écrire une ligne de code de contrôle. Le domaine de la locomotion passive a pour ancêtre les travaux de Tad McGeer (1990) sur les marcheurs passifs en descente, prolongés par les laboratoires de Cornell, MIT et Delft dans les années 2000. Depuis, la plupart des robots humanoïdes commerciaux, Boston Dynamics Atlas, Figure 03, Unitree H1, ont opté pour un contrôle actif intensif, au prix d'une consommation électrique élevée. Ce préprint, purement théorique et sans validation expérimentale annoncée, ne propose pas encore de robot ni de plateforme de test ; il fournit un outil mathématique. La prochaine étape naturelle serait une validation sur un prototype physique ou en simulation, et une extension à des architectures de robots à pattes à plus de deux degrés de liberté effectifs.

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458arXiv cs.RO

MuGen : un contrôleur de locomotion multi-compétences pour robots humanoïdes

Des chercheurs ont publié le 26 mai 2026 sur arXiv un article présentant MuGen (Multi-Skill Generative Locomotion Controller), un framework d'apprentissage automatique visant à doter les robots humanoïdes d'une locomotion polyvalente et expressive. Le système repose sur des auto-encodeurs à quantification vectorielle (VQ-VAEs) entraînés par apprentissage par renforcement basé sur des modèles, combinés à un pipeline dit "enseignant-élève" avec distillation de politique. Le principe consiste à condenser des heures de données hétérogènes de mouvements humains en une représentation latente compacte, depuis laquelle un robot peut imiter des séquences de mouvement jamais vues à l'entraînement. À noter : l'article ne précise ni plateforme matérielle spécifique, ni métriques quantitatives concrètes (vitesse, payload, temps de cycle), ce qui est habituel pour un preprint de recherche fondamentale à ce stade. Ce qui distingue MuGen des approches classiques de locomotion humanoïde est le choix d'une représentation générative via VQ-VAE, plutôt qu'une politique spécialisée par comportement. Cette architecture permet la réutilisation de l'espace latent appris pour des tâches en aval, ouvrant la voie à un transfert de compétences sans réentraînement complet. La distillation enseignant-élève est un point structurant : la politique enseignante, puissante mais coûteuse en calcul, sert à former une politique élève légère et déployable sur matériel embarqué. Pour les intégrateurs et décideurs industriels, ce paradigme réduit le fossé sim-to-real et laisse entrevoir des robots capables d'adopter de nouveaux comportements locomoteurs à partir d'une simple séquence de référence humaine, sans fine-tuning massif. MuGen s'inscrit dans un courant de recherche actif sur l'imitation motrice pour humanoïdes, dans la lignée de travaux comme AMP (Adversarial Motion Priors, UC Berkeley), ASE ou PhysDiff. Dans l'industrie, Figure AI, Agility Robotics (Digit), Unitree et Tesla (Optimus) investissent massivement dans des pipelines similaires de whole-body control combinant motion capture et RL. L'usage de VQ-VAEs reste relativement peu exploré pour la locomotion, contrairement à son application établie en génération audio et image. Le papier étant un preprint arXiv sans révision par les pairs à ce stade, la prochaine étape déterminante sera une validation sur plateforme physique réelle avec métriques comparatives, condition sine qua non pour évaluer la portée opérationnelle de l'approche.

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459Pandaily

Matrix Super Intelligence dévoile le robot humanoïde MATRIX-3 et vise 100 000 unités d'ici 2027

Matrix Super Intelligence (矩阵超智), startup d'intelligence artificielle incarnée basée dans le district de Zhangjiang à Pudong (Shanghai), a dévoilé le MATRIX-3, un robot humanoïde grand format que l'entreprise positionne comme l'"Optimus chinois". L'engin mesure 170 centimètres pour 65 kilogrammes. Sa principale particularité de conception est une structure dite "à musculature biomimétique", intégrant des matériaux textiles flexibles dans le châssis, censés assurer une couverture protectrice des mécanismes lors des mouvements. L'entreprise annonce un objectif de production de 100 000 unités d'ici 2027, conditionné à l'obtention de certifications de sécurité et à la validation par des partenaires entreprises pilotes. Aucun cas d'usage spécifique, ni spécification technique détaillée (degrés de liberté, payload, temps de cycle), n'a été communiqué lors de l'annonce initiale. Le chiffre de 100 000 unités à horizon 2027 est la donnée la plus scrutée ici : la quasi-totalité des fabricants d'humanoïdes actuels, de Figure à Agility Robotics en passant par Unitree, opèrent encore en déploiements pilotes de quelques dizaines à quelques centaines d'unités. Monter à ce volume en moins de deux ans supposerait une capacité de rampe industrielle sans précédent dans le secteur. L'absence de métriques de performance concrètes et la formulation en annonce-teaser invitent les intégrateurs et décideurs B2B à traiter cet objectif comme un signal d'intention stratégique plutôt que comme un engagement contractuel de livraison. Les vidéos de démonstration présentées lors du lancement n'ont pas fait l'objet d'une évaluation indépendante. Matrix Super Intelligence s'inscrit dans une vague dense de constructeurs d'humanoïdes chinois cherchant une visibilité internationale, aux côtés d'Unitree (G1, H1), Fourier Intelligence (GR-1) et Agibot (A2). Le contexte industriel chinois, marqué par un soutien d'État actif et une intégration croissante dans les lignes d'assemblage automobile et électronique, favorise des annonces à volumes ambitieux dont l'exécution reste à démontrer. À l'échelle mondiale, Tesla vise plusieurs milliers d'Optimus Gen 3 produits en 2025, Figure prépare des déploiements en logistique avec BMW, et Physical Intelligence positionne son architecture Pi-0 pour la généralisation multi-robot via des modèles VLA. Le MATRIX-3 constitue le premier produit phare de l'entreprise ; sa trajectoire réelle dépendra des résultats des pilotes annoncés et des délais de certification, dont les contours restent à préciser.

Chine/AsieOpinion

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460arXiv cs.RO

CUBic : cadre unifié et coordonné de perception et contrôle bimanuels

Des chercheurs ont publié CUBic (Coordinated and Unified framework for Bimanual perception and control), un cadre d'apprentissage visuomoteur pour robots à deux bras, déposé sur arXiv en mai 2025 (arXiv:2605.13452). L'objectif : résoudre un verrou classique de la manipulation bimanuelle, où chaque bras doit agir à la fois de façon indépendante et coordonnée avec l'autre. CUBic reformule ce problème comme un défi de modélisation perceptuelle unifiée, en apprenant une représentation tokenisée partagée à travers trois composants : une agrégation perceptuelle unidirectionnelle, une coordination bidirectionnelle via deux codebooks à mapping commun, et une politique de diffusion perception-vers-contrôle. Les expériences sur le benchmark RoboTwin montrent des améliorations nettes sur les métriques de précision de coordination et de taux de succès par rapport aux baselines de référence, sans que les chiffres précis soient disponibles dans l'abstract publié. Le verrou que CUBic adresse est structurel : les approches existantes forçaient un choix binaire, soit déconnecter les deux bras (chacun avec sa propre politique, au détriment de la coordination globale), soit imposer un couplage fort entre eux (risque d'interférences, manque de souplesse). CUBic démontre qu'une représentation partagée apprise de façon émergente, sans couplage codé à la main, suffit à générer simultanément indépendance et coordination. Pour un intégrateur ou un COO industriel, c'est un signal encourageant pour les tâches d'assemblage bimanuel complexes comme le vissage, le pliage ou le conditionnement, qui restent aujourd'hui difficiles à automatiser sans sur-ingénierie du système de contrôle. La manipulation bimanuelle est l'un des fronts les plus actifs de la recherche en robotique apprise. Des cadres comme ACT (Action Chunking with Transformers), Diffusion Policy ou Pi-0 de Physical Intelligence ont progressivement amélioré les performances à un seul bras ; l'extension bimanuelle reste un défi ouvert, notamment pour les robots humanoïdes tels que le Figure 03, l'Optimus Gen 3 ou l'Unitree G1, qui en ont besoin pour les tâches industrielles réelles. CUBic est pour l'instant une contribution fondationnelle validée uniquement en simulation sur RoboTwin, sans déploiement physique annoncé. La prochaine étape logique serait un transfert sim-to-real sur robot physique, qui constitue encore le principal goulot d'étranglement entre publications académiques et applications industrielles concrètes.

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461Pandaily

PL-Universe Robotics dévoile sa gamme de produits d'IA physique industrielle 2.0

PL-Universe Robotics, start-up chinoise créée il y a seize mois, a présenté ce qu'elle nomme sa "Product Matrix 2.0", articulée autour de deux produits : AcCI, une solution de collecte de données multi-modale affichant une précision annoncée sub-millimétrique, et Dabai, un module robotique dédié au chargement et déchargement industriel intelligent. AcCI combine des interfaces de contrôle VR, maître-esclave et joystick, et capture simultanément des données de force, de couple, de pose, de retour tactile et de vision en boucle fermée. L'annonce s'accompagne d'une stratégie d'écosystème qualifiée d'"all-domain symbiotic" et d'un appel ouvert à des partenaires industriels mondiaux. L'enjeu déclaré est le goulot d'étranglement des données dans le déploiement à grande échelle de l'IA physique, un problème que le secteur reconnaît largement. Une plateforme de collecte end-to-end multi-modale, si elle tient ses promesses, répondrait à un besoin concret pour les intégrateurs cherchant à constituer des jeux de données de démonstration de qualité industrielle. Cependant, cette annonce reste au stade déclaratif : aucun client n'est nommé, aucun volume de déploiement n'est communiqué, et la précision sub-millimétrique est avancée sans conditions de test ni contexte de tâche précisés, ce qui rend toute évaluation indépendante impossible pour l'instant. PL-Universe s'inscrit dans un écosystème très concurrentiel : en Chine, Unitree Robotics et DEEP Robotics avancent sur le déploiement d'humanoïdes industriels, tandis qu'à l'international, Physical Intelligence avec Pi-0, Apptronik et 1X Technologies ont déjà des bases installées ou des contrats actifs sur des pipelines de données robotiques. La société cible un marché qu'elle évalue à "plusieurs milliers de milliards de yuans", une projection ambitieuse et invérifiable à ce stade. Aucune tarification ni date de disponibilité commerciale n'a été précisée ; la prochaine étape annoncée est le recrutement de partenaires d'écosystème à l'échelle mondiale, selon un modèle stratégique que l'entreprise décrit comme "1+N+infini".

Chine/AsieActu

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462Interesting Engineering

Le robot humanoïde Agibot A2 partage le tapis rouge du Met Gala avec des célébrités

Le 5 mai 2026, la société chinoise AGIBOT a déployé son robot humanoïde pleine taille A2 devant The Mark Hotel à New York, en marge de l'avant-soirée du Met Gala, en partenariat avec le designer Alexander Wang. L'opération marque la première présence d'un robot humanoïde à cet événement. Sur place, l'A2 a posé face aux photographes, ajusté sa posture sur demande, porté des objets et servi des boissons à des invités. Le robot a connu un accroc mineur en restant brièvement bloqué dans un ascenseur, nécessitant l'intervention du personnel, avant de reprendre ses activités. Aucune spécification technique précise (nombre de degrés de liberté, charge utile, vitesse de cycle) n'a été communiquée à cette occasion, ce qui place cet événement davantage du côté de la démonstration marketing que du déploiement opérationnel documenté. L'intérêt industriel de la séquence tient moins à la prouesse technique qu'au contexte d'exécution : naviguer dans un environnement non structuré, dense en personnes, en lumières variables et en imprévus, reste l'un des défis centraux de la robotique humanoïde. Le fait que l'A2 ait maintenu une interaction cohérente avec le public pendant plusieurs heures - même dans un cadre scénarisé - suggère des avancées réelles dans la perception et la planification de mouvement en milieu ouvert. Cela dit, les vidéos diffusées sur les réseaux sociaux montrent des scènes sélectionnées : l'accroc à l'ascenseur a été filmé et largement partagé, rappelant que la fiabilité en autonomie complète reste à démontrer dans des conditions non contrôlées. Pour les décideurs B2B et les intégrateurs, cet événement confirme surtout qu'AGIBOT vise un positionnement grand public et culturel, en complément de ses ambitions industrielles. AGIBOT, fondée en 2023 à Shanghai, fait partie d'une vague de startups chinoises de robotique humanoïde qui ont levé des centaines de millions de dollars ces deux dernières années, aux côtés d'Unitree, Leju Robotics et Fourier Intelligence. À l'international, ses concurrents directs incluent Figure AI (A2 annoncé en 2025, déployé chez BMW), Physical Intelligence (modèle Pi-0), Agility Robotics (Digit, déployé chez Amazon) et Boston Dynamics (Atlas électrique). La collaboration avec Alexander Wang et le choix du Met Gala s'inscrivent dans une stratégie de visibilité mondiale qui rappelle l'approche de Tesla avec Optimus : associer le robot à des événements culturels pour normaliser sa présence avant le déploiement à grande échelle. AGIBOT n'a pas annoncé de pilotes industriels spécifiques ni de timeline commerciale à l'issue de cet événement.

Chine/AsieOpinion

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463arXiv cs.RO

RPG : commutation robuste de politiques pour des transitions fluides entre compétences en combat humanoïde

Une équipe de chercheurs a publié le 21 avril 2026 sur arXiv (2604.21355) un framework baptisé RPG (Robust Policy Gating), conçu pour permettre à des robots humanoïdes d'enchaîner plusieurs compétences de combat dynamique sans instabilité. L'approche repose sur une politique unifiée entraînée avec deux mécanismes de randomisation : la randomisation des transitions de mouvement, qui expose la politique à des états initiaux et terminaux variés entre compétences, et la randomisation temporelle, qui rend l'agent robuste aux coupures imprévises dans la séquence de mouvements. La pipeline de contrôle intègre la locomotion (marche, course) avec les compétences de combat, permettant théoriquement des séquences de durée arbitraire. Le système a été validé en simulation extensive, puis déployé sur le robot humanoïde Unitree G1, la plateforme à 23 DDL du constructeur chinois Unitree Robotics. Le problème central que RPG adresse est connu dans le domaine sous le nom de "skill transition gap" : lorsqu'un agent bascule d'une politique spécialisée à une autre, les états terminaux de la première ne correspondent pas aux états initiaux supposés de la seconde, produisant des comportements hors domaine, des chutes ou des mouvements saccadés. Les approches concurrentes utilisent soit une commutation entre politiques mono-compétence, soit une politique généraliste qui imite des motion clips de référence -- les deux souffrent de ce décalage. RPG propose une solution d'entraînement plutôt que d'architecture, ce qui est notable : la robustesse aux transitions est injectée pendant la phase d'apprentissage, pas via un mécanisme de gating à l'inférence. L'absence de métriques quantitatives dans la publication (temps de cycle, taux de chute, nombre de transitions testées) limite cependant la comparaison directe avec d'autres travaux. RPG s'inscrit dans une vague active de recherche sur le contrôle corps entier des humanoïdes pour des tâches hautement dynamiques, un domaine où les laboratoires UCB, CMU et Stanford publient régulièrement depuis 2023. L'utilisation du G1 comme plateforme de validation est cohérente avec sa popularité croissante en recherche académique, notamment grâce à son coût inférieur à celui des plateformes concurrentes (Boston Dynamics Atlas, Agility Digit). Sur le plan commercial, des acteurs comme Figure AI, 1X Technologies ou Apptronik ciblent des tâches répétitives en entrepôt plutôt que le combat, mais les techniques de transition de compétences développées ici sont directement transposables aux scénarios industriels nécessitant des enchaînements fluides de manipulation et de locomotion. La prochaine étape naturelle serait une évaluation quantitative en conditions adversariales réelles, ainsi qu'un transfert vers des tâches moins "spectaculaires" mais plus proches du déploiement B2B.

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464arXiv cs.RO

Apprentissage de politique par phases pour la conduite de skateboard par des robots quadrupèdes via modulation linéaire par caractéristiques

Des chercheurs ont publié sur arXiv (2602.09370v2) un cadre d'apprentissage par renforcement baptisé PAPL (Phase-Aware Policy Learning), conçu pour permettre à des robots quadrupèdes de se déplacer sur une planche de skateboard. Le défi central est la nature cyclique et multi-phasée de l'activité : pousser, glisser et freiner mobilisent des objectifs de contrôle distincts et des interactions fortement dépendantes de la perception. Pour y répondre, PAPL intègre des couches FiLM (Feature-wise Linear Modulation) conditionnées par phase dans les réseaux acteur et critique de l'agent, permettant à une politique unifiée de capturer les comportements propres à chaque phase tout en partageant la connaissance générale du robot entre elles. Les évaluations en simulation valident la précision du suivi de commande, des études d'ablation quantifient la contribution de chaque composant, et les auteurs comparent l'efficacité locomotrice à des baselines pattes seules et pattes-roues. Un transfert sim-to-real est également démontré sur plateforme physique, bien que l'abstract ne précise pas le modèle de robot utilisé ni les métriques de performance obtenues. L'intérêt principal de cette approche tient à sa capacité à gérer des comportements multi-modaux au sein d'une politique unique, sans multiplier les modules spécialisés par phase. Utiliser un skateboard comme vecteur de locomotion est économique en énergie et compact, ce qui ouvre des perspectives concrètes dans des environnements industriels ou logistiques où les robots doivent couvrir de longues distances sans recharger. La démonstration du transfert simulation-réel est l'élément le plus scruté par la communauté robotique : le sim-to-real gap reste l'obstacle central à la généralisation des politiques apprises par renforcement, et chaque validation hardware crédibilise un cadre. À noter toutefois que l'abstract ne fournit aucune métrique chiffrée précise (vitesse, taux de succès, distance), ce qui limite l'évaluation indépendante des performances avant lecture du papier complet. PAPL s'inscrit dans un courant de recherche plus large visant à doter les robots à pattes de modes de mobilité hybrides ou étendus. Les couches FiLM, initialement développées pour le raisonnement visuel conditionné en apprentissage automatique, trouvent ici une application originale dans le contrôle moteur cyclique. Sur le plan concurrentiel, les plateformes pattes-roues comme l'ANYmal WE d'ANYbotics ou les variantes hybrides de Unitree explorent une voie différente : l'intégration des roues y est mécanique, non comportementale. L'approche PAPL est donc structurellement distincte et potentiellement complémentaire à ces architectures. Ce travail reste à ce stade un preprint arXiv sans déploiement commercial annoncé ; les suites logiques seraient une validation sur plateforme standardisée et une soumission en conférence majeure comme ICRA ou IROS 2026.

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