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Le LORIA et le LAAS-CNRS utilisent respectivement les robots humanoïdes Unitree G1 et Unitree H1 pour mener des recherches en locomotion, apprentissage et interaction humain-robot.
Ces deux retours d’expérience font ressortir plusieurs points communs :
Pour une équipe de recherche, l’intérêt d’un robot humanoïde réside, entre autres, dans sa capacité à exécuter rapidement des algorithmes développés en simulation.
Le LORIA, laboratoire de recherche en informatique, a choisi le Unitree G1 pour travailler sur des algorithmes d’apprentissage et des projets d’interaction humain-robot.
Le LAAS-CNRS utilise un robot Unitree H1 pour des recherches consacrées à la génération de marche, à l’apprentissage par renforcement, à l’apprentissage automatique et aux méthodes de contrôle basées sur des modèles.
Ces deux projets illustrent des approches complémentaires : le G1 sert notamment de support pour l’apprentissage et l’interaction, tandis que le H1 est utilisé pour développer des politiques de locomotion dynamique sur un robot humanoïde de taille humaine.
Les critères de sélection n’étaient pas forcément les mêmes pour les 2 laboratoires.
Le LORIA a retenu le Unitree G1 pour la qualité et la résistance du hardware, l’accès au code, son rapport entre performances et budget, ainsi que l’existence d’une communauté d’utilisateurs.
Au LAAS-CNRS, le choix s’est porté sur le Unitree H1. Entre 2024 et 2026, cette plateforme constitue une référence du marché pour la recherche en locomotion humanoïde. L’équipe recherchait un robot puissant, de taille humaine et adapté au développement de mouvements dynamiques.
Dans les deux cas, l’objectif était de disposer d’un robot programmable sur lequel les chercheurs puissent déployer leurs propres algorithmes, et non d’un robot limité à une série de démonstrations préconfigurées.
Le LORIA et le LAAS-CNRS nous ont tous les deux indiqué qu’il leur avait fallu une seule journée pour mettre le robot en marche et le prendre en main.
Le laboratoire LORIA nous a indiqué que le robot humanoïde G1 était simple à démarrer et rapidement exploitable. Les chercheurs ont ainsi pu commencer leurs développements rapidement, sans consacrer plusieurs semaines à l’installation et à la configuration de la plateforme robotique.
Le retour du LAAS-CNRS est similaire. L’équipe a apprécié le fait que le Unitree H1 puisse marcher quasiment immédiatement en téléopération, même si la marche arrière n’est pas disponible dans cette configuration initiale.
Les deux équipes ont ensuite progressé par étapes : lecture de la documentation, vérification des conditions de sécurité, identification du modèle du robot et maîtrise de la chaîne de programmation.
Les deux robots ont permis aux chercheurs de confronter plus rapidement leurs développements aux contraintes physiques d’une plateforme humanoïde réelle.
Le LORIA a déployé des politiques de marche bipède à partir des outils fournis par Unitree. Le laboratoire nous a signalé l’intérêt de l’apprentissage par renforcement en simulation pour préparer les tests sur le G1 réel.
Le LAAS-CNRS met en avant la rapidité de transfert des politiques de marche sur le Unitree H1. Cette vitesse de déploiement facilite les itérations entre simulation, programmation et expérimentation.
Le laboratoire résume le niveau de performance du robot ainsi :
« Notre grue ne va pas assez vite pour les politiques de marche que nous avons développées pour le robot. »
Ce témoignage montre que les mouvements testés peuvent dépasser les capacités de certains équipements de sécurisation habituellement utilisés pendant les essais de locomotion.
Les retours sur la fiabilité des deux robots sont globalement positifs.
Pour le LORIA, le Unitree G1 est un robot fiable. L’équipe a cependant signalé quelques difficultés avec les mains, un élément à prendre en compte pour les projets de manipulation ou d’interaction avec des objets.
Le LAAS-CNRS souligne, quant à lui, la robustesse du Unitree H1. Malgré l’exécution de commandes particulièrement « violentes », le robot a continué à fonctionner normalement.
Cette résistance est importante pour les travaux de locomotion fondés sur l’apprentissage par renforcement. Les politiques générées peuvent entraîner des mouvements rapides, dynamiques et difficiles à anticiper avant leur exécution sur le robot réel.
La puissance et la vitesse des robots humanoïdes imposent de définir un environnement d’essai adapté et cadré.
Le LORIA et le LAAS-CNRS relèvent notamment l’absence d’un bouton d’arrêt d’urgence intégré qui répondrait à leurs besoins en matière de sécurité.
Dans tous les cas, il est impératif de cadrer les tests de robots humanoïdes dès le début du projet :
AUTRE LECTURE
le Booster T1 fournit une base matérielle et logicielle prête, pour consacrer plus de temps à l’algorithmique et à l’expérimentation.
Le LORIA envisage d’étendre son dispositif à plusieurs robots. Cette évolution pourrait permettre de développer des protocoles impliquant plusieurs humanoïdes ou de comparer différents comportements sur des plateformes identiques.
Le LAAS-CNRS prévoit, quant à lui, de mener des essais autour des modèles VLA — Vision-Language-Action.
Un modèle vision-langage-action est un réseau neuronal qui prend en entrée des observations visuelles, comme des images de caméra, et des instructions en langage naturel, afin de générer un large éventail de tâches physiques exécutées par un robot.
Ces perspectives montrent que le G1 et le H1 peuvent accompagner plusieurs étapes d’un programme de recherche, depuis la locomotion jusqu’à des approches plus larges d’intelligence artificielle incarnée.
Les expériences du LORIA et du LAAS-CNRS montrent que les robots humanoïdes Unitree G1 et H1 peuvent être intégrés rapidement dans un environnement de recherche, sur des projets variés.
Dans les deux projets, la mise en route rapide, la simplicité de programmation et la robustesse facilitent le passage de la simulation aux essais réels. L’intégration doit toutefois inclure dès le départ les dispositifs nécessaires à la sécurité des chercheurs et du matériel.
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Vanessa Mazzari
Responsable Marketing chez Génération Robots
