RecherchearXiv cs.RO 1 octobre 2026

CEER2 : compliance directionnelle et réglable de l'effecteur final et de la base pour la loco-manipulation humanoïde

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Des chercheurs publient CEER2, un cadre de contrôle de compliance pour la manipulation et la locomotion de robots humanoïdes (loco-manipulation), décrit dans un preprint arXiv (2609.38709). Le système combine deux briques. La première est une compliance directionnelle et réglable des effecteurs (EE, les mains ou les pinces), c'est-à-dire une raideur qui varie selon l'axe : le robot peut céder à une force de contact dans une direction tout en gardant sa précision de mouvement dans une autre. La seconde est une compliance sélectionnable du tronc (« root »), qui permet à la base du robot soit de rejeter une force externe, soit de la suivre. L'architecture est hiérarchique : un contrôleur d'apprentissage par renforcement module, par des commandes de haut niveau sur les effecteurs et le tronc, une politique de suivi de mouvement du corps entier qui reste figée. Les forces d'interaction ne sont pas mesurées par des capteurs dédiés. Elles sont estimées à partir de l'historique proprioceptif. Les essais, en simulation puis sur un humanoïde réel, couvrent le contrôle directionnel de la raideur, son ajustement en ligne, des comportements distincts du tronc, la manipulation compliante et le portage collaboratif. Le résumé ne précise ni le modèle de robot, ni les valeurs de raideur, ni les taux de réussite.

L'enjeu est concret pour l'industrie. Les humanoïdes savent de mieux en mieux reproduire des mouvements complexes du corps entier, mais le contact physique reste le point faible : essuyer une surface, insérer une pièce, ouvrir une porte ou porter une charge avec un opérateur exigent de répondre à la force sans perdre la trajectoire utile. L'estimation de force par proprioception, sans capteurs force-couple aux poignets, pourrait réduire le coût et la fragilité du matériel, ce qui compte pour un intégrateur. Le fait de ne pas réentraîner la politique de base, mais de la moduler par une couche supérieure, laisse aussi espérer une réutilisation sur d'autres tâches. Deux réserves s'imposent. Il s'agit d'un preprint sans validation par les pairs, et la démonstration sur une seule plateforme ne dit rien de la robustesse sur des cycles longs, avec des charges variées ou en environnement industriel non contrôlé.

Ce travail s'inscrit dans un mouvement plus large où les politiques de suivi de mouvement appris (reinforcement learning en simulation, transfert au réel) ont rendu la locomotion humanoïde fiable, et où l'interaction avec les forces devient le front suivant. Il rejoint les recherches sur le contrôle d'impédance appris, la loco-manipulation de corps entier et les modèles vision-langage-action (VLA) qui dominent les annonces des acteurs commerciaux, souvent peu explicites sur la gestion du contact. Les auteurs mettent en avant le portage collaboratif humain-robot, cas d'usage pertinent pour la logistique et l'assistance. Les suites probables sont des tests sur des tâches contact-riches plus longues, des comparaisons chiffrées avec des contrôleurs classiques d'impédance ou d'admittance, et une intégration avec des politiques de haut niveau.

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FRAMES : récupération après échec et surveillance des compétences incarnées pour la loco-manipulation humanoïde

Des chercheurs présentent FRAMES (Failure Recovery And Monitoring of Embodied Skills), un framework de supervision pour le robot humanoïde Unitree G1, publie sur arXiv le 22 septembre 2026 sous la référence 2609.22538. Le système se greffe au-dessus du contrôleur corps entier CEER et articule trois agents: un Planner Agent qui décompose une instruction en langage naturel en sous-taches via des compétences paramétrées, un Monitor Agent base sur un modèle vision-langage qui évalué chaque compétence a partir d'observations multi-vues temporelles et de preuves de contact du robot, et un Recovery Agent qui reçoit un retour d'échec circonstancie pour corriger l'exécution. Un module mémoire réutilisé l'expérience de compétences passées, complète par un ancrage géométrique via cartes de profondeur et segmentation. Les auteurs ont teste isolement le module de surveillance dans le simulateur MuJoCo, sur 100 essais repartis en 50 exécutions ratées et 50 réussies, couvrant cinq taches de loco-manipulation. Le moniteur détecte 48 des 50 échecs et valide correctement 46 des 50 réussites, pour une précision globale de 94,0%. Ce résultat cible un angle mort connu des pipelines robotiques bases sur des planificateurs LLM: choisir la bonne compétence ne garantit pas son exécution physique, et une seule erreur d'approche, de prise, de transport ou de dépôt peut invalider un plan long-horizon entier. En isolant et en validant un module de détection d'échec avant de boucler la récupération complète, les auteurs apportent une preuve partielle mais concrète que la supervision par modèle vision-langage peut distinguer succès et échec avec une fiabilité mesurable, plutôt que d'empiler des compétences sans contrôle qualité. Pour les intégrateurs et décideurs qui évaluent des humanoïdes pour la loco-manipulation industrielle, ce travail rappelle que la robustesse opérationnelle reste distincte de la réussite d'une démonstration isolée, et que la détection d'échec en temps réel devient une brique nécessaire avant tout déploiement a l'échelle. Le papier reste explicite sur les limites de sa propre validation. FRAMES s'inscrit dans la lignée des architectures combinant planification par grands modèles de langage et bibliothèques de compétences réutilisables pour piloter des humanoïdes, approche désormais courante face a la multiplication des contrôleurs corps entier comme CEER sur la plateforme Unitree G1. L'apport du papier est de traiter la surveillance et la récupération d'échec comme un module a part entière plutôt que comme un correctif ad hoc, avec une architecture a mémoire capitalisant sur les exécutions passées. Les auteurs précisent que seule la brique de surveillance a été validée indépendamment, en simulation, et que l'évaluation de bout en bout de la boucle complète de récupération, avec Planner et Recovery Agent opérant ensemble sur le robot réel, reste en cours. Le passage de ces résultats simules a une validation sur le G1 physique constituera le prochain jalon déterminant pour juger de la maturité réelle de l'approche.

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HuGo : des LLM comme concepteurs de code de politique corps entier pour la loco-manipulation humanoïde

Le laboratoire ICON Lab, associé à Negar Mehr et présenté sur iconlab.negarmehr.com, publie sur arXiv (2609.30594) une méthode nommée HuGo, pour Humanoid policy code Generation. Un grand modèle de langage y génère, à partir d'une description de tâche, du code exécutable en boucle fermée qui pilote un humanoïde au-dessus d'une politique de contrôle corps entier bas niveau laissée figée. Ce code est ensuite affiné automatiquement grâce aux trajectoires numériques et à des images vidéo sélectionnées des essais, sans récompense ni démonstration spécifiques à la tâche. Sur cinq tâches de loco-manipulation simulées et deux politiques bas niveau, HuGo dépasse nettement une base d'apprentissage par renforcement et se rapproche d'une base fondée sur des démonstrations ; un transfert zero-shot vers du matériel réel est également rapporté, amélioré par la même boucle d'affinement appliquée aux essais réels, sans démonstration experte ni réentraînement. Ce travail cible un goulot d'étranglement connu de la robotique humanoïde : produire une politique de loco-manipulation par tâche exige aujourd'hui une ingénierie de récompense coûteuse ou la collecte de démonstrations suivie d'un entraînement dédié, deux voies difficiles à faire passer à l'échelle. En déplaçant la logique de tâche vers du code généré par un LLM plutôt que vers des poids appris, HuGo se positionne comme une alternative aux modèles vision-langage-action tels que Pi-0, GR00T N2 ou Helix, qui reposent sur de vastes jeux de démonstrations pour entraîner des politiques bout en bout. Si l'approche se confirme à plus grande échelle, elle ouvrirait une voie moins gourmande en données pour ajouter des tâches à un humanoïde déjà déployé, un enjeu que suivent de près les intégrateurs. Le périmètre testé, cinq tâches simulées, reste restreint et appelle vérification sur des benchmarks plus larges. Cette publication s'inscrit dans une lignée de recherches sur le contrôle hiérarchique, où une couche bas niveau entraînée une fois reste figée pendant qu'une couche supérieure générée par LLM pilote la tâche. Il s'agit pour l'instant d'un preprint arXiv classé comme nouvelle soumission, sans robot ni entreprise commerciale nommés ni pilote industriel annoncé. Les auteurs renvoient vers le site du projet, iconlab.negarmehr.com/HuGo, pour les démonstrations, sans calendrier pour une extension à davantage de tâches ou de plateformes.

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Inversion partielle par recouvrement de croyances : replanification de flux centrée sur l'objet pour la loco-manipulation humanoïde

Des chercheurs décrivent dans un préprint arXiv (2610.13087, octobre 2026) une méthode qui permet à un humanoïde de pousser un chariot dont la masse et la raideur des roulettes pivotantes sont inconnues au départ. L'idée vient des humains, qui poussent un peu un objet inconnu pour voir comment il réagit avant de décider de la suite. Le système referme trois briques en boucle: estimation en ligne des paramètres du chariot, planification par champ de flux centré sur l'objet, et contrôle du corps entier. Cette boucle crée un dilemme. Replanifier à chaque évolution de la croyance perturbe la manoeuvre en cours. Garder le plan laisse le robot sur une trajectoire que les mesures ont déjà invalidée. La méthode, nommée Belief-Overlap Partial Inversion (BOPI), proportionne la révision au désaccord entre l'ancienne et la nouvelle croyance. Elle inverse le flux sous l'ancienne croyance seulement sur la portion où les deux divergent, puis reconstruit la suite du plan sous la nouvelle. Sur 18 buts simulés, l'erreur finale agrégée baisse d'environ 33 % en position et 47 % en lacet (yaw), face à un replanning à profondeur fixe. Sur matériel réel, le robot translate et fait pivoter un chariot non holonome, c'est-à-dire dont les roulettes limitent les mouvements latéraux instantanés. Pour un intégrateur, l'intérêt est pratique. Pousser des chariots, rolls et transpalettes à charge variable est une tâche logistique courante, et la masse réelle comme l'état des roulettes ne sont presque jamais connus à l'avance. Le résultat suggère que la robustesse vient moins d'un modèle plus gros que d'une gestion explicite de l'incertitude: savoir quand abandonner une partie du plan et quand la conserver. Les gains chiffrés viennent surtout de la simulation, sur 18 buts, face à une seule famille de références. La démonstration matérielle reste qualitative dans le résumé, sans taux de réussite, temps de cycle ni plage de masses. On ne peut donc pas parler de fiabilité en conditions d'exploitation. Ce travail s'inscrit dans la course à la loco-manipulation, où les humanoïdes passent de la marche à des tâches de contact avec des objets lourds et déformables. Les approches dominantes misent sur des politiques apprises de bout en bout, de type VLA ou RL en simulation transférée au réel. BOPI relève plutôt de la planification à base de modèle, avec estimation en ligne, et s'attaque à un point faible connu: la cohérence temporelle quand le modèle est révisé en cours d'action. Le résumé ne précise ni la plateforme humanoïde utilisée ni de calendrier de déploiement. L'étape suivante probable est une validation sur des charges et des sols plus variés, puis une comparaison directe avec des politiques apprises sur les mêmes tâches.

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InterEvolve : évolution à l'inférence des programmes de récompense pour la loco-manipulation humanoïde

Des chercheurs publient sur arXiv (2610.02196) InterEvolve, une méthode qui permet à un humanoïde de résoudre des tâches de locomanipulation pour lesquelles son contrôleur n'a jamais été entraîné, sans réentraînement. Le système repose sur un modèle fondation comportemental « forward-backward » (FB) sensible aux objets. Des résidus d'objet, ajoutés à un modèle de corps gelé, convertissent au moment du test une nouvelle récompense, portant sur le corps ou sur les objets, en comportement de locomanipulation. Les tâches sont décrites par des « programmes de récompense » : des récompenses par étapes, avec conditions d'achèvement et constantes ajustables. Un agent LLM révise la structure du programme en contexte, à partir des retours d'exécution et d'une bibliothèque de programmes vérifiés. Un optimiseur numérique règle les constantes. Chaque candidat est validé dans plusieurs scénarios de simulation parallèles. Les compétences évoluées ont été exécutées de façon autonome sur un Unitree G1 physique, à partir de la perception égocentrique embarquée. Le résumé ne donne ni taux de réussite, ni temps de cycle, ni nombre d'itérations. L'intérêt est de déplacer l'effort d'ingénierie. Au lieu de collecter des démonstrations ou de relancer un entraînement par renforcement pour chaque nouvelle tâche, on suppose qu'un contrôleur généraliste contient déjà l'essentiel de la compétence motrice, et on la rend accessible par une interface de planification expressive, exécutable et mesurable. Les auteurs affirment que les récompenses conçues à la main laissent inexploitée une grande part des capacités du modèle FB, et que les programmes évolués les libèrent, parfois par des stratégies inédites. Pour un intégrateur, la promesse est une adaptation à de nouvelles tâches sans nouveau cycle d'entraînement. Les limites sont nettes : la validation est surtout en simulation, la démonstration physique se limite à une plateforme, le G1, et aucune comparaison chiffrée n'est donnée dans le résumé. L'écart entre simulation et réalité reste donc à mesurer sur des tâches industrielles. Ce travail s'inscrit dans deux courants. Le premier est celui des modèles fondation comportementaux et des contrôleurs généralistes pour humanoïdes, qui visent un contrôle du corps entier réutilisable. Le second est la conception de récompenses par LLM, déjà explorée avec des approches comme Eureka. InterEvolve y ajoute une mémoire sous forme de bibliothèque de compétences vérifiées, ainsi qu'une vérification parallèle en simulation. Il se distingue des approches VLA (vision-langage-action) comme Pi-0, Helix ou GR00T, qui apprennent directement une politique à partir de données. Ici, le LLM fait de la planification et de l'optimisation, et le contrôle bas niveau reste figé. Le G1, très répandu en recherche, est la plateforme de démonstration habituelle. Les prochaines étapes à surveiller sont la publication du code, des évaluations sur d'autres robots et des tâches plus longues en conditions réelles.

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