RechercheInteresting Engineering 16 septembre 2026

Des chercheurs créent AthenaZero, un robot qui lance, attrape et frappe la balle au baseball comme un humain

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Une équipe de chercheurs dirigée par Andrew Morgan a présenté AthenaZero, un robot à deux bras, deux mains et un torse conçu spécifiquement pour lancer, attraper et frapper une balle de baseball. Contrairement aux robots industriels classiques, la machine a été pensée pour minimiser la masse et la rigidité de ses effecteurs plutôt que pour maximiser la force mécanique brute. Sa masse totale au point d'action a été calibrée pour se rapprocher de celle d'un homme adulte, et la masse effective de ses bras, mesurée en aval de l'épaule, se rapproche davantage de celle d'un bras humain que n'importe quelle autre plateforme robotique comparée dans l'étude. Résultat concret : AthenaZero a atteint une vitesse de lancer de plus de 30 mètres par seconde avec une balle de tennis, une performance qui commence à s'approcher du niveau humain sans l'égaler, les lanceurs professionnels dépassant régulièrement 40 m/s. Les chercheurs ont aussi fait jouer deux unités AthenaZero ensemble à la balle dans un échange soutenu, et associé un seul robot à un joueur humain pour des sessions de lancer et de batting practice. Le robot ne frappe pas systématiquement : il évalue la trajectoire de la balle en temps réel, ajuste son swing en conséquence, et retient son geste si la balle sort de la zone de frappe.

La démonstration vise moins le baseball lui-même, une compétence que les auteurs qualifient eux-mêmes de niche, que la preuve de concept qu'elle porte. Pour l'industrie robotique, l'expérience illustre un décalage persistant entre les progrès des logiciels de contrôle, de plus en plus sophistiqués, et une architecture matérielle restée largement figée sur le modèle lourd et rigide hérité de la robotique industrielle. En montrant qu'un compromis délibéré entre inertie réduite et simplicité mécanique permet une manipulation véritablement dynamique, et non plus seulement des gestes lents et délibérés, l'équipe de Morgan fournit un argument concret pour repenser la conception matérielle des bras et mains robotiques. C'est un enjeu direct pour les intégrateurs et fabricants qui cherchent à faire sortir leurs robots humanoïdes des mouvements prudents et scriptés, vers une réactivité proche du réflexe humain, utile pour la logistique, l'assemblage rapide ou toute tâche imprévisible.

Le constat de départ des chercheurs est que le contrôle robotique a progressé plus vite que le matériel : la plupart des bras robotiques actuels restent construits selon une philosophie mécanique héritée de plusieurs décennies d'automatisation industrielle, privilégiant rigidité et charge utile élevée au détriment de la vitesse et de l'agilité. AthenaZero a été conçu pour tester frontalement l'hypothèse inverse, à savoir qu'une masse d'effecteur plus faible, et donc une inertie réduite, permettrait des réactions plus rapides et des mouvements plus puissants que des concurrents plus lourds. L'étude reste à ce stade une démonstration de recherche, sans annonce de commercialisation, de site pilote ni de calendrier de déploiement. Les auteurs présentent leur approche comme une invitation à aborder les défis de manipulation robotique sous un angle privilégiant la dynamique, une perspective qu'ils jugent applicable bien au-delà du terrain de baseball, vers des scénarios réels imprévisibles où les robots devront réagir plutôt que simplement exécuter.

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À voir : un robot à deux bras lance, attrape et frappe des balles comme un champion de baseball

Le Robotics and AI Institute (RAI) a présenté AthenaZero, un robot bimanuel capable de lancer, d'attraper et de frapper des balles avec des mouvements coordonnés. Les résultats sont publiés dans Science Robotics. Le système se compose d'un torse central, de deux bras équipés de mains et d'un ensemble de moteurs et d'engrenages. Les segments des bras sont rigides, mais leurs articulations cèdent sous l'effet de forces extérieures, ce qui permet au robot de réagir de façon contrôlée au contact d'un objet ou de son environnement. L'équipe, dont fait partie le roboticien Andrew S. Morgan, a réalisé trois tâches inspirées du baseball: lancer une balle, l'attraper et la frapper avec une batte. Les chercheurs indiquent que le robot a réussi les trois lors de ses évaluations initiales. L'article ne fournit ni taux de réussite, ni vitesse de balle, ni nombre d'essais, ni payload, ni nombre de degrés de liberté, ni prix. L'intérêt est d'abord méthodologique. La plupart des robots industriels sont conçus pour être raides et précis, ce qui convient au positionnement répétitif de pièces ou à la manutention de charges lourdes, mais complique les interactions avec des objets mobiles ou fragiles. AthenaZero part du principe inverse: élargir la plage de forces exploitable pour être à la fois délicat et puissant, et réduire l'inertie effective du bras afin d'accélérer et de décélérer plus vite. Morgan précise qu'il s'agit d'une première tentative de cette approche à faible inertie. Les auteurs insistent sur le fait que ces expériences démontrent le potentiel d'une conception mécanique, pas une aptitude à réaliser un large éventail de tâches réelles. Pour un intégrateur ou un décideur industriel, il s'agit donc d'une preuve de concept de laboratoire, sans lien avec un produit ou un déploiement. Le message de fond est que la dextérité dynamique ne dépend pas seulement de meilleurs modèles de contrôle: la répartition des masses et le comportement en force du matériel comptent autant, un point que la course actuelle aux modèles VLA tend à reléguer au second plan. Le baseball sert de banc d'essai à des problèmes de manipulation difficiles. Lancer exige de coordonner les articulations pour transmettre de l'énergie à un objet. Attraper impose de réagir à une trajectoire et d'absorber les forces au contact. Frapper demande de positionner et de balancer une batte avec les deux bras au bon moment. Ces tâches dépassent les mouvements prévisibles de l'automatisation d'usine. AthenaZero s'inscrit dans un effort plus large du RAI pour comprendre comment la construction physique d'un robot influence sa capacité à manipuler des objets de formes, de poids et de textures variés. Les chercheurs prévoient de poursuivre l'amélioration du système et de l'évaluer sur des tâches de manipulation plus exigeantes. Aucun calendrier de pilote ni de commercialisation n'est annoncé, et l'article ne situe pas le robot face aux humanoïdes concurrents.

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Des chercheurs du MIT construisent un laboratoire robotisé qui assemble et exécute ses propres expériences laser

Des chercheurs du MIT, au Research Laboratory of Electronics, ont construit un laboratoire robotique capable d'assembler, calibrer et démonter seul des expériences d'optique laser, un travail qui prend habituellement des mois de réglages manuels. Menée par le postdoctorant Sachin Vaidya et le professeur Marin Soljačić, l'équipe utilise un bras robotique qui saisit des composants optiques standards (miroirs, lentilles), chacun logé dans un boîtier imprimé en 3D avec code QR d'identification et base magnétique, pour les positionner avec une précision micrométrique. Un outil de réglage Wi-Fi tourne à distance les molettes des montures optiques, tandis que deux caméras aériennes guident le logiciel dans la reconnaissance des pièces et le calcul des trajectoires ; une interface virtuelle permet aussi de déplacer les composants en glissant leur icône à l'écran. Lors d'une démonstration, le robot a assemblé seul une cavité laser de table, brique de base de la plupart des montages optiques, en 50 manœuvres et 30 minutes, puis s'est réajusté automatiquement après le déplacement volontaire d'un composant pour maintenir l'intensité du faisceau. Les détails complets seront présentés à la conférence IROS (Intelligent Robots and Systems) ce mois-ci. Pour la photonique et les laboratoires de R&D, l'enjeu est de lever un goulot d'étranglement connu : le montage optique reste un geste artisanal, dépendant du savoir-faire individuel et peu reproductible. Un système fonctionnant sans fatigue, avec une constance que Vaidya juge supérieure au réglage "au feel" pratiqué par les humains, pourrait libérer du temps de recherche et accélérer les cycles d'expérimentation, promesse qu'une seule démonstration de 30 minutes ne suffit pas à établir à grande échelle. Le projet rejoint la tendance des laboratoires autopilotés ("self-driving labs"), déjà testée en chimie et en science des matériaux, ici appliquée à l'optique de précision où les tolérances se comptent en microns. Une interface cloud, si elle aboutit, permettrait à des chercheurs distants de soumettre des protocoles exécutés physiquement par le robot, utile pour tester plus vite des prototypes de caméras, écrans, cellules solaires ou casques AR/VR. Construire une seule expérience d'optique peut prendre des mois de positionnement manuel de miroirs et lentilles fragiles, d'où le choix de la cavité laser comme premier cas d'usage, composant quasi universel des montages optiques. L'équipe étend le système sur deux fronts : le matériel, pour élargir la gamme de composants manipulables, et l'interface cloud, pour l'exécution à distance de protocoles. Les chercheurs appliquent déjà leur plateforme à un usage concret hors laser, l'évaluation de matériaux candidats à la capture du carbone, en éclairant des échantillons avec une lumière calibrée pour mesurer leur absorption de CO2. Aucun partenaire industriel, prix ni calendrier de déploiement commercial n'est mentionné ; le système reste, à ce stade, un démonstrateur académique.

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3arXiv cs.RO

La translation comme action passerelle : transférer des compétences de manipulation de l'humain au robot

Une équipe de chercheurs a publié en juin 2026 (arXiv:2606.28133) une méthode pour transférer des compétences de manipulation humaine vers des robots bi-manuels à pinces parallèles, sans passer par une télé-opération coûteuse. Le principe repose sur une représentation d'action dite "pont" : plutôt que de capturer les 6 degrés de liberté (6DoF) du poignet humain rotations incluses, les auteurs n'utilisent que la translation relative du poignet dans le repère de la caméra tête initiale. Cet espace d'action minimal est partagé par les humains et les robots, ce qui élimine la principale source de bruit : l'estimation de la pose rotative d'une main humaine reste imprécise, et les schémas de contact des doigts diffèrent fondamentalement de ceux d'une pince parallèle. Un modèle vision-language-action (VLA) de type Pi-0 est ensuite entraîné avec des tokens d'action entrelacés et un masquage d'attention pour gérer l'absence de certaines composantes selon l'embodiment considéré. Le résultat central est que cette représentation "translation seule" transfère les connaissances de manipulation humaine vers le robot bien plus efficacement que les actions humaines bruitées en 6DoF, et que la performance scale avec la quantité de données humaines disponibles. Les expériences restent confinées à un ensemble de tâches bi-manuelles en laboratoire, ce qui invite à la prudence avant toute généralisation. Pour les intégrateurs B2B cherchant à exploiter des vidéos non instrumentées pour former des robots d'assemblage ou de manutention, c'est une validation de principe utile : les données humaines bon marché deviennent exploitables à condition de définir soigneusement l'espace d'action appris. Cela suggère que la conception de la représentation importe autant que le volume de données brutes. Ce travail s'inscrit dans la course à l'apprentissage cross-embodiment à partir de données humaines peu coûteuses, un front ouvert depuis que RT-2 (Google DeepMind, 2023) a popularisé les VLA multi-modaux. Physical Intelligence a lancé Pi-0 début 2025 comme modèle fondation bi-manuel ; ce papier en adopte l'architecture pour valider une hypothèse d'embodiment transfer distincte. Les concurrents directs incluent OpenVLA (Berkeley), AgiBot World et GR00T N2 (NVIDIA), qui explorent chacun des espaces d'action universels différents. La limite naturelle de cette approche reste les tâches impliquant des rotations fines ou des contacts précis, un angle que les auteurs n'abordent pas encore.

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4arXiv cs.RO

Un robot humanoïde lance une spirale parfaite au football américain

Une équipe de recherche publie sur arXiv (arXiv:2608.16642v1) une démonstration de lancer de ballon de football américain en spirale serrée par un robot humanoïde. Le système utilise un Unitree G1 a 29 degrés de liberté (DoF), équipe d'une pince a trois doigts Dex3-1 a 7 DoF. Le mouvement de lancer complet s'exécuté en environ une demi-seconde de mouvements a haut DoF, avec une phase de relâchement critique de moins de 100 millisecondes durant laquelle le ballon glisse de manière partiellement incontrôlée sur les doigts. Le contrôle repose sur une stratégie de commande corps entier couplée : le bas du corps stabilise la posture pendant que le haut du corps opère en deux phases, une phase de lancer par optimisation et suivi de trajectoire, puis une phase de suivi par commande prédictive (MPC) sur le poignet et les doigts encore en contact. Resultats mesures : jusqu'a 93,6% d'efficacité de spin, une erreur d'alignement du nez du ballon de 0,286 radian par rapport a la vitesse linéaire (contre 0 radian pour une spirale idéale a 100% d'efficacité), pour une vitesse linéaire allant jusqu'a 5,35 m/s et une vitesse angulaire de 14,5 rad/s. Contrairement a l'essentiel des travaux antérieurs sur le lancer robotique, centres sur la génération de vitesses de relâchement dynamiquement réalisables avec des pinces ouvertes simples, cette étude s'attaque explicitement au contrôle de l'injection de spin au moment du détachement, un problème largement néglige pour des objets aérodynamiquement anisotropes comme un ballon ovale. Pour un secteur qui cherche a démontrer une dextérité fine et une gestion fiable des contacts transitoires sur des humanoïdes, ce résultat illustre un progrès technique réel sur un cas d'usage très spécifique plutôt qu'une preuve générale de maturité commerciale : il s'agit d'une validation empirique en laboratoire sur un seul type d'objet, pas d'un produit déployé. Il confirme néanmoins que des architectures combinant optimisation de trajectoire et commande prédictive peuvent gérer des dynamiques de contact sous-actionnées en quelques dizaines de millisecondes, un enjeu directement transférable a des taches industrielles exigeant un relâchement précis d'objets, comme le tri ou l'emballage a cadence rapide. Le Unitree G1, plateforme chinoise abordable et largement adoptée par les laboratoires de recherche en robotique, sert ici de banc d'essai, dans la lignée d'autres travaux acrobatiques ou sportifs utilises comme benchmarks de dextérité dynamique, face a des plateformes plus onéreuses comme l'Atlas de Boston Dynamics ou l'Optimus de Tesla. Le résume disponible ne précise ni affiliation institutionnelle ni calendrier de suite, et le travail se présente comme une preuve de concept technique plutôt qu'une annonce produit. Il s'inscrit dans une tendance plus large de la recherche en manipulation dextérité, ou des taches ludiques ou sportives comme le lancer, la jonglerie ou l'attrape servent de bancs d'essai intermédiaires avant des applications industrielles a fort enjeu de timing et de précision de contact.

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