Peut-on stabiliser un pendule inversé grâce à une…

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Sixième sens : un robot navigue sans caméra grâce à une perception tactile semblable à celle de l'humain

Des chercheurs de la National University of Singapore (NUS) ont mis au point un système de proprioception pour robots souples, publié dans Nature Communications, qui permet à une machine de percevoir sa propre position et les forces externes sans recourir à des caméras ni à des systèmes de suivi externe. Le dispositif repose sur ce que l'équipe appelle un cadre d'"expected perception" : le robot calcule en continu la position attendue de son corps à partir de ses commandes motrices, puis compare cette prédiction aux données réelles de ses capteurs à métal liquide, capables de mesurer la flexion, la déformation et la contrainte mécanique. Tout écart entre prédiction et mesure est interprété comme un contact externe. Lors d'un test de navigation autonome dans un labyrinthe, le robot s'est déplacé uniquement par toucher, sans aucune entrée visuelle. Dans un second protocole, un opérateur humain lui a guidé des mouvements de type massage sur un mannequin médical ; le robot a ensuite reproduit ces trajectoires de manière autonome avec une haute fidélité. La professeure Cecilia Laschi, du département de génie mécanique de la NUS, précise que le système détecte un contact externe en moins de 0,4 seconde et identifie la direction de la force appliquée avec une marge d'erreur inférieure à 10 degrés, y compris dans des environnements dynamiques. Ce résultat s'attaque à un verrou fondamental de la robotique souple : jusqu'ici, les capteurs de déformation réagissaient indifféremment aux mouvements propres du robot et aux interactions extérieures, rendant impossible la distinction entre les deux. L'approche "expected perception" résout ce problème en mimant le mécanisme prédictif du cerveau humain, sans nécessiter de couche de vision coûteuse en calcul et fragile en conditions dégradées. Pour les intégrateurs industriels et les équipes R&D en robotique médicale, cela ouvre une voie crédible vers des manipulateurs souples déployables en salle d'opération, en rééducation ou dans les dispositifs d'assistance aux personnes âgées, où la sécurité au contact et la robustesse en environnement non structuré sont prioritaires. La navigation sans caméra présente également un intérêt direct pour la robotique sous-marine, secteur où la visibilité est souvent compromise. Cecilia Laschi est une figure centrale de la robotique souple mondiale, connue notamment pour ses travaux pionniers sur les bras inspirés des pieuvres au BioRobotics Institute de Scuola Superiore Sant'Anna (Italie) avant de rejoindre la NUS. La robotique souple reste dominée par des laboratoires académiques, avec peu de produits commerciaux matures, face à des acteurs comme Festo (Allemagne) sur les actionneurs pneumatiques ou Soft Robotics Inc. (USA) dans la préhension industrielle. L'étape suivante annoncée par l'équipe est l'intégration de modèles d'apprentissage automatique pour affiner les représentations internes du robot, s'inspirant de la façon dont le cerveau humain construit ses modèles sensori-moteurs par l'expérience, une direction qui converge avec les travaux actuels sur les VLA (Vision-Language-Action models) appliqués à la manipulation physique.

UEImpact indirect sur l'UE : Cecilia Laschi a construit sa réputation au BioRobotics Institute de Sant'Anna (Italie) et Festo (Allemagne) opère sur le segment des actionneurs souples industriels visé par cette avancée, mais la recherche est conduite à Singapour sans déploiement européen annoncé.

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2arXiv cs.RO

Évitement d'obstacles et planification de pas chez un robot quadrupède grâce à des capteurs de temps de vol distribués à bas coût

Une équipe de recherche a testé, sur le robot quadrupède ANYmal d'ANYbotics, un réseau de capteurs Time-of-Flight (ToF) distribués comme alternative bas coût aux caméras de profondeur et au LiDAR pour la cartographie du terrain à courte portée, selon une étude publiée sur arXiv (référence 2609.31008) fin septembre 2026. Plusieurs capteurs ToF peu chers et économes en énergie ont été répartis autour du corps du robot pour couvrir les angles morts que laissent les capteurs optiques montés de façon centralisée. Comparés directement aux caméras de profondeur, ils atteignent, malgré une résolution plus faible et un bruit de mesure plus élevé, une précision de cartographie locale de l'ordre du centimètre, suffisante pour l'évitement d'obstacles en champ proche et la planification des appuis (footstep planning). Pour les intégrateurs et fabricants de quadrupèdes et d'humanoïdes, le résultat compte : caméras de profondeur et LiDAR représentent un poste de coût, de consommation énergétique et de complexité d'intégration important, tout en laissant des zones mortes près du corps du robot. Démontrer qu'un réseau de capteurs ToF bas de gamme, distribués plutôt que centralisés, suffit à une locomotion perceptive fiable ouvre une voie de réduction matérielle sans sacrifier la sécurité de navigation à courte distance, un enjeu direct pour déployer des quadrupèdes en environnement industriel encombré. L'étude nuance aussi l'idée reçue selon laquelle seule une caméra de profondeur haute résolution garantit une perception fiable pour le franchissement d'obstacles : la couverture spatiale des capteurs semble compter autant que leur résolution individuelle. ANYmal, quadrupède développé par la société suisse ANYbotics, sert ici de plateforme de recherche habituelle en locomotion perceptive, un domaine qui s'appuie historiquement sur des capteurs optiques coûteux (LiDAR, caméras stéréo ou à lumière structurée) pour construire les cartes d'élévation locales exploitées par les contrôleurs de marche. Publiée comme préprint arXiv, cette étude reste à ce stade une démonstration de recherche, sans référence commerciale précise des capteurs ToF utilisés ni calendrier de déploiement industriel annoncé. Elle s'inscrit néanmoins dans une tendance plus large de la robotique mobile, où la baisse du coût et de la consommation des systèmes de perception conditionne l'adoption des quadrupèdes et humanoïdes au-delà des démonstrateurs de laboratoire.

UEANYbotics, entreprise suisse dont le quadrupède ANYmal sert de plateforme de recherche européenne reconnue en locomotion perceptive, est au coeur de l'étude, même si aucun déploiement industriel en France ou dans l'UE n'est annonce.

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3arXiv cs.RO

Manipulation d'objets déformables en observabilité partielle grâce à l'estimation de forme complète en temps réel

Une équipe de recherche présente cRVAE (conditional récurrent variational autoencoder), un modèle léger capable d'estimer l'état complet d'un objet déformable comme une corde ou un tissu à partir de simples observations partielles de ses coins, sans nécessiter de paramètres physiques en entrée ni d'identification de paramètres en ligne. Décrit dans l'article arXiv:2609.10308v1, ce réseau sert de modèle prédictif dans un cadre de contrôle optimal à horizon glissant pour la manipulation collaborative d'objets déformables en présence d'obstacles. En simulation sur des scénarios de corde et de tissu, cRVAE atteint une précision comparable à celle d'un modèle physique XPBD (Extended Position Based Dynamics) pourtant calibré avec des paramètres identifiés au préalable, tout en étant environ 350 fois plus rapide sur la corde et plus de 1500 fois plus rapide sur le tissu à chaque passe de calcul. Cette vitesse permet de rester sous le budget de contrôle de 100 millisecondes nécessaire à une planification en boucle fermée, un seuil que le modèle XPBD dépasse déjà sur des horizons courts. Les chercheurs ont démontré le système sur un robot quadrupède Unitree Go2. Ce résultat s'attaque à un angle mort persistant de la robotique industrielle : si la manipulation d'objets rigides est largement résolue par des méthodes basées modèle, les objets déformables (câbles, textiles, corde, emballages souples) restent un défi ouvert à cause de leur espace d'état de très haute dimension, de leur dynamique sous-actionnée et de l'observabilité partielle inhérente aux capteurs disponibles. Les simulateurs physiques comme XPBD, très utilisés pour le rendu de tissus et de cordes, exigent une calibration coûteuse par objet et deviennent trop lents pour du contrôle temps réel dès que l'horizon de planification s'allonge. En démontrant qu'un modèle appris peut remplacer cette simulation physique sans perte de précision et sans calibration objet par objet, l'étude lève un obstacle concret au déploiement de manipulateurs sur des tâches comme le routage de câbles, la manutention textile ou l'emballage souple en logistique, où le recalibrage manuel par pièce est impraticable à l'échelle. Le choix d'un robot quadrupède plutôt qu'un bras manipulateur classique suggère aussi une applicabilité à des contextes de manipulation mobile plus larges. La validation reste toutefois circonscrite à la simulation pour la comparaison de précision, et la démonstration matérielle sur Go2 n'est pas détaillée en termes de tâche ni de robustesse. Ce travail s'inscrit dans la lignée des architectures d'autoencodeurs variationnels, ici adaptées en version récurrente et conditionnelle pour l'estimation d'état temporel, et vise spécifiquement à remplacer les moteurs physiques comme XPBD (utilisé notamment dans des environnements de simulation robotique et de jeu) comme modèle prédictif embarqué dans une boucle de contrôle. Il s'agit d'une publication de recherche académique et non d'une annonce produit ou d'un pilote industriel : aucun acteur commercial concurrent n'est cité, et aucun calendrier de déploiement n'est communiqué. Les prochaines étapes logiques, non annoncées dans l'article, porteraient vraisemblablement sur l'extension à d'autres matériaux déformables, à des configurations bimanuelles, et sur des essais matériels plus poussés au-delà de la démonstration initiale sur le Go2.

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4arXiv cs.RO

Téléopération en temps réel sans collision grâce à une planification de trajectoire différentiable par contraintes

Des chercheurs ont publié en juin 2026 sur arXiv (arXiv:2606.08725) une méthode de planification de trajectoire en temps réel pour la téleopération sans collision de bras manipulateurs. Le problème central : en téleopération, l'opérateur ne contrôle que la pose de l'effecteur terminal (position et orientation de l'outil), sans piloter individuellement les articulations. Cela provoque régulièrement des auto-collisions du bras sur lui-même ou des collisions avec les obstacles de l'environnement de travail. L'approche proposée reformule les contraintes d'évitement de collision en les rendant différentiables via la dualité en optimisation convexe, une formulation récente adaptée ici au contexte de la téleopération. Le robot est représenté géométriquement par des capsules (cylindres à extrémités hémisphériques), l'environnement par des polytopes. La méthode a été validée en simulation sur des scénarios à nombre variable d'obstacles, puis testée physiquement sur un bras UR5e de Universal Robots dans une session de téleopération réelle. Les résultats indiquent des temps de calcul inférieurs aux méthodes de référence, tout en autorisant une modélisation géométrique plus fidèle, produisant des trajectoires plus lisses et garantissant l'absence de collision. L'enjeu industriel est direct : les approches existantes contraignent les développeurs à choisir entre précision géométrique et performance de calcul. Approximer robot et obstacles par des sphères simplifie la différentiabilité mais introduit des marges de sécurité artificiellement larges, restreignant l'espace de travail utile. À l'inverse, approximer les dérivées dégrade la convergence du solveur et augmente la latence, incompatible avec les exigences temps réel de la téleopération. En utilisant la dualité convexe, ce travail contourne les deux compromis simultanément. Pour un intégrateur déployant des cellules robotisées téléopérées, cela représente potentiellement moins de zones interdites inutiles et une meilleure réactivité du système. La téleopération connaît un regain d'intérêt important depuis 2023, portée par les besoins en collecte de données pour l'apprentissage par imitation dans les robots humanoïdes et par les applications en environnements dangereux ou médicaux. Les méthodes concurrentes incluent les contrôleurs réactifs basés sur des champs de potentiel, les planificateurs par échantillonnage (RRT, CHOMP) et les approches de contrôle optimal à horizon glissant avec modèles en sphères. L'approche ici, fondée sur la programmation différentiable et les contraintes duales convexes, s'inscrit dans une tendance plus large d'intégration des outils d'optimisation différentiable dans la robotique de manipulation. Le travail est un preprint non encore évalué par les pairs ; les prochaines étapes probables concernent l'extension à des configurations à plus grand nombre de degrés de liberté et à des environnements dynamiques.

UEApplicable aux intégrateurs européens déployant des cellules téléopérées (chirurgie, environnements dangereux), mais aucun acteur FR/EU n'est directement impliqué dans ce preprint.

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