Le robot humanoïde KAIST v0.7 maîtrise le moonwalk et le football — percée coréenne

Le DRCD Lab de KAIST dévoile son humanoïde v0.7, entièrement développé en interne, capable de courir à 12 km/h, de gravir des marches de 30 cm et de réaliser un moonwalk — grâce à une architecture QDD et du deep reinforcement learning.

Le robot humanoïde KAIST v0.7 frappe le ballon sur un terrain de football

Le laboratoire DRCD (Dynamic Robot Control & Design Lab) de l’Institut coréen des sciences et technologies avancées (KAIST) vient de publier une vidéo impressionnante de son robot humanoïde v0.7 : celui-ci court, saute, tire au but et… exécute un moonwalk parfait sur un terrain de football.

Un robot entièrement indépendant

Dirigé par le professeur Hae-Won Park, le v0.7 est une machine de 75 kg pour 1,65 m de hauteur. Sa particularité tient dans son indépendance totale sur le plan matériel : contrairement à la plupart des robots qui utilisent des composants du commerce, le DRCD Lab a conçu et fabriqué lui-même les moteurs, réducteurs et drivers moteur, optimisant chaque composant pour des performances maximales.

Architecture QDD et performances dynamiques

L’actionnement du robot repose sur une architecture QDD (Quasi-Direct Drive) — moteurs à couple élevé couplés à de faibles rapports de démultiplication — qui confère une réactivité et une précision de contrôle remarquables. L’actionneur du genou atteint jusqu’à 320 Nm de couple de pointe, tandis que l’actionneur de la cheville est optimisé pour la stabilité en mouvement rapide.

Concrètement, le robot peut :

  • Courir à 12 km/h en terrain plat (objectif : 14 km/h)
  • Gravir des marches de plus de 30 cm de hauteur
  • Navigator sur terrain accidenté par proprioception seule, sans capteurs visuels

Deep Reinforcement Learning + données de mouvement humain

Pour des mouvements naturels, l’équipe a combiné l’apprentissage par renforcement profond (DRL) avec des données de mouvements humains comme prior comportemental. Cette approche hybride — appelée modular residual learning — intègre un modèle MOR (Motor Operating Region) qui contraint la simulation aux limites physiques réelles du matériel. Résultat : des mouvements fluides, sans les à-coups typiques des systèmes purement IA.

Prochaines étapes

Le professeur Park envisage d’étendre le robot au-dessus de la taille pour en faire un humanoïde complet capable de répondre aux exigences complexes des sites industriels réels. L’objectif est de développer un robot qui « peut travailler aux côtés des humains » avec la même polyvalence.

Cette réalisation marque une indépendance à la fois matérielle et logicielle rare dans le domaine — et positionne la Corée du Sud parmi les nations les plus avancées dans la course aux robots humanoïdes.

Source : Interesting Engineering, 21 mars 2026 — KAIST DRCD Lab

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