Cette séance de cours traite des défis de 6N-DoF pose tracking pour les robots de tension, qui sont composés d'éléments compressifs et flexibles. La méthode proposée implique un processus itératif d'optimisation imposant des contraintes physiques pour améliorer la fidélité, obtenant en moyenne moins de 1 cm d'erreur de traduction et 3 degrés d'erreur de rotation. Les résultats montrent la robustesse du bruit des capteurs et des auto-occlusions, permettant des tâches en aval comme real2sim2 real, le contrôle des retours et la coordination multi-robots.