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Un robot humanoide chino bate récord al caminar más de 100 kilómetros

Innovación al límite: AgiBot A2 completa sin paradas la ruta entre Suzhou y Shanghái

AgiBot A2 recorrió 106 kilómetros por las calles de la ciudad sin apagarse y manteniendo su funcionamiento. Su hazaña ha sido reconocida por el Libro Guinness de los Récords.

En China concluyó un experimento único: el robot humanoide AgiBot A2 recorrió a pie más de 100 kilómetros sin realizar ninguna parada forzada. La ruta iba desde el lago Jingji en Suzhou hasta el famoso malecón Bund en Shanghái. Este logro fue oficialmente registrado como el récord mundial de la distancia más larga recorrida por un robot humanoide.

La distancia total del trayecto fue de 106,286 kilómetros. El AgiBot A2 se desplazó por calles concurridas, atravesó barrios urbanos, pasó junto a monumentos emblemáticos y circuló por autopistas. Durante todo el recorrido, el robot respetó estrictamente las normas de tráfico, lo que subrayan especialmente sus desarrolladores.

El elemento clave del éxito fue el sistema innovador de baterías intercambiables, que permitió al dispositivo no apagarse durante todo el trayecto. A pesar de la distancia considerable, el estado técnico de AgiBot A2 se mantuvo prácticamente inalterado. La única señal visible del largo viaje fue el leve desgaste en las suelas de goma.

Desde la compañía AgiBot destacan que, para la prueba, se utilizó la versión comercial estándar del robot, sin ninguna modificación personalizada. Este modelo es idéntico al que reciben los clientes. Antes del comienzo, los ingenieros equiparon al AgiBot A2 con un sistema GPS dual, además de un lidar y cámaras de profundidad infrarrojas. Este conjunto de sensores permitió una navegación segura incluso en condiciones urbanas complejas y durante la noche.

Superar la ruta no solo ha sido un logro tecnológico, sino también una demostración del potencial de los sistemas robóticos modernos para operar en condiciones reales de una gran ciudad. Los desarrolladores destacan que pruebas como estas permiten perfeccionar los algoritmos de movilidad autónoma y la adaptación a situaciones impredecibles en el trayecto.

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