Fabriqués à partir de matériaux flexibles et souples, les robots mous gagnent en pertinence pour des tâches allant de la chirurgie mini-invasive à l’exploration des grands fonds marins, mais restent freinés par une contrainte fondamentale. Pour détecter leur environnement et réagir, la plupart des robots mous dépendent de capteurs électroniques séparés, de circuits de traitement du signal et d’actionneurs alimentés, le tout coordonné par des ordinateurs. Cette chaîne de composants ajoute du poids, de la complexité et des points de défaillance, en particulier dans des environnements humides, chauds ou à haute pression où l’électronique est très sensible aux perturbations.
Une équipe de recherche du College of Design and Engineering, National University of Singapore (NUS CDE), a développé un capteur de force mécanique souple qui élimine complètement cette chaîne électronique. Le capteur convertit une force appliquée directement en flux fluidique qui actionne des actuateurs, créant une boucle complète de détection à action sans calcul ni énergie externe. Cette approche pourrait conduire à des robots mous plus simples à construire et capables de fonctionner dans des environnements qui compromettent l’électronique conventionnelle.
Professeur Benjamin Tee du Department of Materials Science and Engineering et Professeure Cecilia Laschi du Department of Mechanical Engineering, tous deux du NUS CDE, ont dirigé l’étude, publiée dans Science Advances le 8 juillet 2026. Leur capteur, appelé ME-SOFS (mechanical soft force sensor), utilise une structure purement mécanique pour détecter et séparer les forces multiaxiales et les convertir directement en action fluidique.
Comment fonctionne le capteur
ME-SOFS est une structure souple et poreuse imprimée en 3D construite autour d’un pilier central relié à cinq chambres adjacentes remplies de fluide, dont quatre positionnées horizontalement et une verticalement. Lorsqu’une force est appliquée, le pilier s’incline dans cette direction, comprimant les chambres correspondantes et entraînant le fluide à travers des tubes souples vers les actuateurs à l’autre extrémité. Chaque chambre répond indépendamment, et ainsi le capteur peut détecter et séparer les forces selon trois directions : horizontale, latérale et verticale.
La poussée physique sur le capteur devient un mouvement de fluide, et ce mouvement de fluide devient actionnement, sans conversion électronique intermédiaire. Pour produire un signal électrique lisible parallèlement à cette sortie mécanique, l’équipe a intégré un circuit passif : le fluide déplacé déplace de petits aimants devant des arcs métalliques imprimés en 3D, et le flux magnétique changeant induit des impulsions de tension — le même principe qui fait qu’une dynamo de vélo génère de l’électricité à partir de la rotation de la roue. Le nombre d’impulsions correspond directement à l’amplitude de la force appliquée, fournissant une lecture mesurable sans nécessiter d’électronique alimentée.
Comme la conception du capteur est définie par des paramètres géométriques ajustables, principalement le diamètre des trous, l’épaisseur de la pente et l’angle de la pente de la mousse centrale, sa sensibilité peut être ajustée pour différentes tâches simplement en modifiant le plan d’impression 3D.
« Nous avons adopté une approche unique car nous nous sommes inspirés de la capacité de la nature à adapter les capteurs tactiles dans de nombreux environnements en utilisant simplement des cellules, qui sont essentiellement largement liquides. Nous nous sommes demandé si un canal rempli de liquide pouvait non seulement détecter le toucher mais aussi fournir directement un retour tactile à une autre personne. Il s’avère que cette architecture de conception peut être réalisée avec une robustesse extrême et peut être utilisée pour former des robots à des applications d’IA physique », a déclaré le professeur Tee.
Très polyvalent
Pour démontrer la polyvalence du capteur, l’équipe l’a intégré dans plusieurs plateformes robotiques. Un gant souple avec cinq unités ME-SOFS miniaturisées, chacune de la taille d’un petit pois, a été imprimé en 3D en un seul processus continu à partir d’un seul matériau, sans assemblage manuel. Porté à la main, le gant a détecté les forces de préhension au bout de chaque doigt et a prédit le poids des objets tenus, ouvrant la voie à des applications en prothétique et en interaction homme-machine.
L’équipe a également connecté le capteur à un coussinet haptique souple porté sur le bout des doigts humains, créant un système de retour tactile. Un opérateur, les yeux couverts, a contrôlé la préhension d’un bras robotique uniquement par le toucher : la force détectée au niveau de la pince voyageait sous forme de pression fluidique vers le coussinet, donnant à l’opérateur une sensation directe de la fermeté avec laquelle le robot saisissait divers objets, allant d’un œuf à des blocs de bois en passant par une bouteille d’eau à moitié remplie. Les signaux enregistrés lors d’une préhension réussie ont ensuite été rejoués pour apprendre au robot à reproduire le mouvement de manière autonome, démontrant comment le capteur peut à la fois transmettre le toucher en temps réel et capturer des données pour un apprentissage ultérieur.
La même boucle de détection à action a également dirigé des gouttelettes de liquide individuelles à travers un mini contrôleur fluidique sans aucun logiciel — pertinent pour les diagnostics médicaux portables — et a actionné un ensemble de structures flexibles ressemblant à des cheveux qui se plient en réponse à la direction et à l’intensité de la force détectée.
ME-SOFS a maintenu des performances stables dans l’eau chaude (90 degrés Celsius) et sous haute pression équivalant à environ 11 mètres de profondeur. Ses canaux fluidiques ouverts s’équilibrent avec la pression de l’eau environnante, de sorte que le capteur ne lit que la force appliquée, pas les conditions ambiantes. Il ne contient aucun composant électronique, il n’est donc pas affecté par les interférences électromagnétiques qui peuvent perturber les capteurs conventionnels.
« Ce travail représente un exemple frappant de la façon dont le corps physique lui-même peut produire un comportement sensorimoteur sans avoir besoin d’un système de contrôle, que nous pouvons considérer comme une analogie avec le système nerveux en biologie. Cette forme d’intelligence incarnée, c’est-à-dire l’intelligence mécanique intégrée dans le corps lui-même, est largement observée dans la nature, à travers les espèces et les règnes », a partagé la professeure Laschi.
Les travaux futurs incluent l’exploration de diverses applications, grâce à l’évolutivité du système en termes de force d’actionnement et de miniaturisation. Une boucle directe de détection-action pourrait être intégrée de manière transparente dans le corps du robot mou, permettant à un agent intelligent de montrer un comportement presque instinctif dans des interactions dynamiquement changeantes. Les signaux dynamiques générés par ME-SOFS encodent également des informations plus riches sur les forces appliquées que de simples comptages d’impulsions, ce qui peut être exploité pour une détection plus nuancée dans des interactions robotiques complexes.
Le co-premier auteur, le Dr Yang Kelu, chercheur au Department of Materials Science and Engineering, a déclaré : « En transformant la force directement en action, sans dépendre de l’électronique ou d’une unité de traitement, ME-SOFS offre une gamme d’applications potentielles. Dans la formation médicale, cela pourrait permettre aux stagiaires de ressentir le même retour de force qu’un expert effectuant un mouvement complexe. Dans les soins aux personnes âgées assistés par robot, cela pourrait aider un bras robotique à réagir presque comme un réflexe, détectant une augmentation soudaine de la charge lors d’une chute et fournissant immédiatement un soutien plus fort. Cette réponse directe de détection à action est ce qui rend le système particulièrement prometteur pour les robots mous qui doivent interagir en toute sécurité avec les personnes. »
Article : Mechanical multiaxis force sensor for directly bridging sensing and fluidic actuation – Journal : Science Advances – Méthode : Experimental study – DOI : Lien vers l’étude
Source : NUS Singapore
