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China: mais de 70 equipas de robôs preparam segunda meia maratona humanoide

China prepara segunda meia maratona de robôs com mais de 70 equipas; cerca de 40% apostam em navegação autónoma, enfrentando limites de energia e desempenho

Robôs na China treinam para meia maratona
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  • Em Pequim, mais de 70 equipas participaram num ensaio noturno que percorreu 21 quilómetros na zona de desenvolvimento de E-Town, preparando a meia-maratona de robôs prevista para 19 de abril.
  • A prova reproduziu cenários do evento oficial, incluindo navegação, coordenação de equipamentos e resposta a emergências.
  • Cerca de 40% das equipas aposta em navegação totalmente autónoma, um desafio significativo para os robôs, segundo os organizadores.
  • Foram criados novos prémios este ano, incluindo distinções para resistência e para quem conseguir chegar à meta.
  • A participação aumentou face ao ano passado, com o número de equipas a quase quintuplicar, e várias equipas consideram o ensaio também um laboratório de testes.

Mais de 70 equipas de robôs humanoides participaram num ensaio noturno da segunda meia maratona de robôs da China, em Pequim. A prova simula 21 quilómetros numa zona de desenvolvimento de E-Town, com vista à corrida principal marcada para 19 de abril.

A iniciativa envolve várias instituições chinesas, incluindo o Instituto Chinês de Eletrónica. Entre os participantes estiveram a Universidade Agrícola da China e a Genisom AI, que apresentou o robot com 1,3 metros de altura, entre outros.

O ensaio reproduziu a navegação, a coordenação de equipamentos e a resposta a emergências, preparando o terreno para a prova oficial. Cerca de 40% das equipas aposta na navegação autónoma, um desafio expresso pelos organizadores.

Progresso e desafios

Novos prémios foram introduzidos este ano, incluindo distinções pela resistência e pela conclusão da meta. Na edição de estreia, apenas seis dos 21 robôs conseguiram terminar a prova, evidenciando as dificuldades técnicas.

Algumas equipas destacaram contratempos como articulações sobreaquecidas e baterias que se descarregaram rapidamente. Os participantes afirmaram que a otimização de algoritmos poderá melhorar o desempenho nas próximas fases.

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