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Cet article présente un jeu de données curaté, une méthode de vérité terrain basée sur l'empreinte d'image et un benchmark de reconnaissance de lieu visuel pour améliorer la localisation visuelle à long terme dans les environnements benthiques dynamiques.
Le cadre Sim2Sea propose une approche complète intégrant un simulateur maritime accéléré par GPU, une politique spatio-temporelle à double flux avec masquage d'actions guidé par les obstacles de vitesse et une randomisation de domaine ciblée, permettant un transfert zéro-shot réussi d'une politique entraînée en simulation vers un navire autonome de 17 tonnes naviguant dans des eaux réelles encombrées.
Le papier présente SaFeR, une méthode de génération de scénarios critiques pour la conduite autonome qui combine un prior de réalisme basé sur un Transformer avec une contrainte de faisabilité dérivée de la plus grande région faisable (LFR) pour équilibrer l'adversarité, la réalité comportementale et la viabilité physique.
Cet article présente ACPPO-PID, un cadre d'apprentissage par renforcement sûr qui optimise la propulsion aquatique bio-inspirée à quatre pattes en maximisant la poussée tout en minimisant les forces de déstabilisation grâce à un multiplicateur de Lagrange régulé par PID et à des techniques d'aggregation géométrique, validé par des expériences en bassin de remorquage.
Cet article propose un cadre de contrôle basé sur des opérateurs de Koopman enrichis par des réseaux de neurones pour modéliser et piloter avec précision un cathéter robotique souple en vue d'interventions cardiaques, surpassant les méthodes existantes en termes de précision de positionnement et d'orientation sans nécessiter de retour d'image continu.
Cet article propose HBRB-BoW, un algorithme d'entraînement de vocabulaire visuel hiérarchique qui intègre un flux réel global pour préserver la fidélité des descripteurs avant la binarisation finale, améliorant ainsi la précision et la robustesse des tâches de bouclage et de relocalisation dans le système ORB-SLAM.
GarmentPile++ propose un nouveau pipeline de récupération de vêtements dans des tas encombrés qui combine le raisonnement vision-langage et la perception des affordances visuelles, assisté par la segmentation SAM2 et une coopération à deux bras, pour garantir une extraction sûre et précise d'un seul vêtement à la fois.
Cette étude présente un cadre d'apprentissage basé sur la simulation neuromusculosquelettique qui permet de développer et de déployer une politique de contrôle pour un exosquelette de hanche sans données de capture de mouvement, démontrant ainsi une réduction de l'activation musculaire en simulation et une transfert efficace vers le matériel réel sans réglage supplémentaire.
Ce papier présente GSeg3D, un algorithme de segmentation du sol basé sur une grille haute précision conçu pour répondre aux exigences de sécurité critique des véhicules autonomes et des systèmes robotiques en séparant efficacement les points du sol des obstacles dans les nuages de points LiDAR.
Cet article présente PRAM-R, un cadre unifié Perception-Raisonnement-Action-Mémoire qui utilise un routeur guidé par un LLM et une mémoire hiérarchique pour optimiser l'efficacité computationnelle et l'adaptabilité de la conduite autonome en sélectionnant dynamiquement les modalités sensorielles pertinentes.
Cet article présente AMP2026, un jeu de données public multi-plateforme pour la robotique marine, conçu pour soutenir la recherche sur le suivi multi-vues et la cartographie des environnements marins grâce à des données synchronisées provenant de drones, de bateaux et de robots sous-marins.
Ce papier présente RoboLight, le premier jeu de données réel pour la manipulation robotique capturant des épisodes synchronisés sous des conditions d'éclairage systématiquement variées, qui permet de générer un ensemble synthétique massivement étendu grâce à la linéarité du transport lumineux.
Le papier propose VANGUARD, un outil géométrique déterministe qui permet aux agents autonomes de retrouver l'échelle métrique absolue dans des environnements sans GPS en estimant la résolution au sol (GSD) à partir de véhicules détectés, comblant ainsi les lacunes critiques de hallucination spatiale des modèles de vision-linguistique actuels.
Cet article présente OmniPlanner, un cadre de planification unifié permettant aux robots aériens, terrestres et sous-marins d'explorer et d'inspecter de manière autonome des environnements complexes avec une généralisation transversale et une efficacité accrue par rapport aux méthodes existantes.
Cet article présente une étude sur la manipulation par roulement en main utilisant une main robotique multifingerée à doigts souples et équipés de capteurs tactiles, incluant la dérivation des équations du mouvement, la conception d'un contrôleur pour atteindre une torsion d'objet souhaitée, ainsi que la validation par simulation et expérimentation.
Cet article présente un cadre d'optimisation unifié pour la planification de trajectoires temps-optimal pour les quadrotors, qui intègre explicitement les contraintes de perception visuelle et de dynamique non linéaire pour améliorer la fiabilité de l'estimation d'état et permettre des vols autonomes rapides et robustes.
Cet article présente le GM-IPC, une nouvelle approche de contrat de perception inverse basée sur des mélanges gaussiens qui remplace les ensembles d'incertitude ellipsoïdaux uniques par des unions d'ensembles pour capturer des structures d'erreur multimodales et non convexes, permettant ainsi une navigation robotique plus adaptative et moins conservatrice tout en garantissant la sécurité.
Cet article propose une méthode de modélisation des forces tendineuses basée sur l'apprentissage profond et un banc d'essai expérimental pour réduire l'écart simulation-réalité et améliorer significativement le transfert de politiques d'apprentissage par renforcement sur des robots à entraînement par câbles.
Les auteurs présentent un nouveau mécanisme de réticulation des élastomères de silicone sous lumière UV qui permet de fabriquer des actionneurs en élastomère diélectrique résistants aux conditions extrêmes de la stratosphère, validés avec succès lors de deux missions de ballons à haute altitude.
Le papier présente RoboCasa365, un cadre de simulation à grande échelle et reproductible conçu pour entraîner et évaluer des robots généralistes dans des environnements domestiques, en offrant 365 tâches variées à travers 2 500 cuisines et des milliers d'heures de données de démonstration pour analyser les facteurs clés de la généralisation.