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ETH Zurich / Laboratoire de robotique souple
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La main robotique de l'ETH Zurich rampe comme « La Chose » de La Famille Addams

Kim Muntinga
25/9/2026
Traduction : traduction automatique

Des chercheurs de l'ETH Zurich apprennent à une main robotique du commerce une double fonction inhabituelle : ses doigts servent à la fois à se déplacer et à manipuler ou déplacer des objets.

La «Chose» de la «Famille Addams» marche sur ses doigts aussi naturellement que sur des jambes. La main robotique du Soft Robotics Lab doit, en revanche, apprendre ces mouvements. Elle se déplace sur l'herbe, le gravier et d'autres surfaces, se redresse après une chute et peut également utiliser un clavier.

Le projet de recherche s'intitule «Fingers as Legs». Amirhossein Kazemipour, Hehui Zheng et Robert Katzschmann ont publié leurs résultats sous forme de prépublication scientifique. Par conséquent, d'autres chercheurs n'ont pas encore évalué l'étude de manière indépendante.

Cinq doigts remplacent les jambes

La base est une main robotique WUJI disponible dans le commerce. Ses cinq doigts possèdent 20 articulations motorisées. Sur le dos de la main se trouvent également un Raspberry Pi Zero 2 W, un capteur de mouvement et une batterie lithium-polymère. Le système complet pèse 818 grammes.

Avec un peu d'imagination, la main pourrait sortir tout droit de la «Famille Addams».
Avec un peu d'imagination, la main pourrait sortir tout droit de la «Famille Addams».
Source : ETH Zürich / Soft Robotics Lab

La forme de la main rend la marche exigeante. Les doigts diffèrent en longueur et en position. Le pouce est en outre décalé sur le côté. Les robots quadrupèdes ont plus de facilité ici, car leurs jambes sont généralement disposées de manière beaucoup plus symétrique.

Les chercheurs ont donc entraîné le contrôle par apprentissage par renforcement (reinforcement learning). Dans ce processus, un système essaie de nombreux mouvements et reçoit un retour sur la façon dont il atteint l'objectif fixé. L'entraînement a d'abord eu lieu dans une simulation. Là, le réseau neuronal a appris lui-même quand bouger quel doigt.

Le contrôle récompense les mouvements dans la direction souhaitée et une posture stable. Dans la simulation, la main a ainsi atteint une vitesse de 1,67 centimètre par seconde. Un contrôle adapté pour les robots quadrupèdes a atteint 1,02 centimètre par seconde dans les mêmes conditions.

Du laboratoire au gravier et à l'asphalte

Sur le matériel réel, l'équipe a testé la main sur 14 surfaces différentes. Celles-ci incluent l'herbe, le gravier, l'asphalte, la moquette, le carrelage, le bois dur, le béton et les grilles métalliques. De plus, les chercheurs ont vérifié à quel point la main se redresse après une chute. Un contrôle spécialement entraîné l'a ramenée sur le bout de ses doigts dans 21 essais sur 25.

Les doigts de longueurs inégales doivent également s'appuyer de manière stable sur un sol meuble.
Les doigts de longueurs inégales doivent également s'appuyer de manière stable sur un sol meuble.
Source : ETH Zürich / Soft Robotics Lab

Cependant, aucun modèle unique ne contrôle encore toutes les capacités. Pour la marche, le redressement et d'autres tâches, les chercheurs utilisent des contrôles différents. La tâche que la main exécute est déterminée de l'extérieur. Les changements de direction posent également encore des difficultés à la main asymétrique.

À destination, les jambes redeviennent des doigts

Après la marche, les doigts changent de tâche. Ils viennent de porter la main sur le sol, puis ils saisissent, appuient ou déplacent des objets.

L'équipe le démontre notamment sur un clavier. La main appuie successivement sur des touches prédéfinies. Elle travaille sans caméra. Sur 32 commandes, elle en a exécuté 29 correctement. Avant l'essai, les chercheurs ont toutefois dû la positionner correctement devant le clavier.

Dans une autre expérience, la main robotique a poussé un cube vers différents points cibles. Une caméra au-dessus du dispositif expérimental a fourni les données de position pour cela. Après 15 passages, le cube se trouvait en moyenne à 17 millimètres de la cible prédéfinie.

À long terme, le principe pourrait rendre les robots plus flexibles. Les chercheurs décrivent par exemple un bras robotique qui dépose sa main dans un endroit difficile d'accès. De là, elle pourrait ramper de manière autonome vers un interrupteur ou un objet, accomplir sa tâche, puis revenir.

Photo d’en-tête : ETH Zurich / Laboratoire de robotique souple

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