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ZMP et marche dynamique

Le ZMP est le point au sol où s’équilibrent les moments des forces — critère classique de stabilité de la marche bipède des humanoïdes.

Le ZMP (zero moment point, en français point de moment nul) est le critère fondamental de stabilité dynamique de la marche bipède. C’est un point au sol, sous le pied du robot, où les composantes horizontales des moments dus aux forces d’inertie et de gravité s’annulent mutuellement. Tant que ce point reste à l’intérieur de ce que l’on appelle le polygone de sustentation — la surface délimitée par les pieds au sol — le robot ne bascule pas et reste en équilibre, même en mouvement.

C’est précisément là que réside la différence entre la marche statique et la marche dynamique. Dans l’équilibre statique, la projection verticale du centre de gravité doit rester en permanence à l’intérieur de la surface de sustentation, si bien que le robot marche lentement et prudemment. La marche dynamique exploite l’inertie et la quantité de mouvement : le robot peut « tomber » un instant vers l’avant et faire un pas à temps, à la manière d’un humain. La théorie du ZMP permet de piloter ce mouvement de façon à le garder sous contrôle — le robot planifie à l’avance où poser le pied et comment déplacer le centre de gravité.

Le concept a été popularisé par Honda avec son robot ASIMO, qui, autour de l’an 2000, fut l’un des premiers à démontrer une marche dynamique fluide, virages compris, grâce à la prédiction des mouvements futurs et au déplacement actif du centre de gravité. Le ZMP reste aujourd’hui encore un pilier de la commande de nombreux humanoïdes, en particulier des machines de recherche et industrielles, comme PAL TALOS, Fourier GR-1 ou UBTech Walker S1. Pour estimer précisément l’inclinaison et le mouvement du corps, le robot a besoin d’une centrale inertielle (IMU) de qualité et d’une commande prédictive (MPC) rapide.

Ces dernières années, le ZMP est toutefois concurrencé. Des robots comme Atlas et la nouvelle génération de machines commandées par apprentissage par renforcement maîtrisent la marche et même l’acrobatie sans planificateur ZMP explicite — ils apprennent l’équilibre directement à partir de données et de simulations. Le ZMP cesse ainsi d’être la seule recette, mais en tant que critère clair et physiquement compréhensible, il demeure une base importante pour comprendre comment fonctionne réellement la marche bipède.

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