北京亦庄半马全流程全要素夜测：机器人奔跑速度大幅提升 陪跑工程师得坐电瓶车跟跑

来源：滚动播报

（来源：千龙网）

从4月11日晚上到12日凌晨，北京经开区迎来一场机器人组团“夜跑”——人形机器人半程马拉松举行全流程全要素测试活动，全面模拟赛道通行、流程调度、设备协同、应急保障等核心场景，为4月19日的正式比赛进行实战化演练。

赛队数量增长近5倍

报名半马的超百支赛队中有70余支参加了此次测试，其中包含4支国际赛队，自主导航赛队和遥控赛队同场夜测。记者在现场看到，随着技术迭代升级，不少机器人的跑步速度大幅提升，赛场上已经看不到去年陪着机器人一起跑的工程师了。

11日晚10点，亦庄通明湖畔科创十七街附近的起跑点上，大大小小的机器人依序排开，各赛队工作人员进行着最后的调试准备。

虽然是第一次组队参加人形机器人半马，但宇树科技派出的是位老“运动员”——曾在去年人形机器人运动会上斩获多项冠军的H1。

半马测试赛场上，H1一袭黑装，跑起来保持很强的冲劲儿。在一些路段上，它一度超越了多辆保障运行的电瓶车。“我们在续航等方面进行了调整，从而应对马拉松路途比较长、有坡有弯等情况。”宇树科技市场经理初阳说，对机器人来说，此次测试的路段是比较陌生的，天气情况、夜晚能见度等都有一定影响，后续赛队会根据结果进行调整。

本次赛事从规模、技术创新到组织保障要求都达到新的高度。相比去年，参赛队伍数量增长近5倍、超百支，涵盖自主导航、遥控两大类别，参赛数量、技术类型、测试范围均创历史新高。

更快

速度有望接近人类精英选手

11日23点左右，测试活动拉开帷幕，采用机器人按顺序单独起跑的形式。伴随着哨声响起、角旗挥动，一号机器人稳稳地从起点处跑了出去，只见它起跑两步稍稍调整方向后，很快开始提速，双腿高频率摆动。

由于机器人速度大幅提升，今年赛场上将不再出现工程师在机器人身旁陪跑的景象。测试现场，各赛队的工作人员都是乘坐电瓶车跟随。

对于北京人形机器人创新中心的天工来说，今年的半马是冠军卫冕之战。今年创新中心派出的选手型号依旧是天工Ultra，身高1.8米，体重接近成年男性，但外观上已从去年的黑色改为白色。

过了一年，天工很直观的变化就是跑得更快了，这得益于软硬件上的升级。北京人形机器人创新中心资深工程师赵文介绍，这款天工Ultra全身16个关节都是自研，使机器人的动力速度要比去年人形机器人半马和运动会都有明显提升。软件层面也采用全自主方案，通过多传感器融合让机器人自主决策，更精准识别地形和避障。

机器人跑步，散热性能是关键之一。据悉，今年天工的关节散热区别于去年的风冷散热技术，部分采用了液冷散热，散热性能更好，能让机器人持续保持高功率输出。此外，天工在跑步时变成了站着换电池，不需要关机重启，也节省了一部分时间。

“去年人形机器人运动会时，它的速度差不多可以跑到5米/秒，当时是短跑，马拉松跟短跑虽然不一样，但速度还是会提升。”初阳也说。

本次测试成绩仅作演练参考，不计入正式排位及比赛成绩。虽然测试期间各赛队的速度表现、运行数据等还不代表正式比赛水平，但多款机器人的速度都大幅提升，部分赛队预测半马成绩有望接近人类精英选手水平。

更强

约四成赛队机器人“自己跑”

去年的机器人半马上，天工是唯一没有使用遥控操作，而是跟随信号发射器的“半自主”选手。今年，北京人形机器人创新中心自己组建的三支队伍均采用全自主模式，让机器人“自己跑”。

赵文解释，运动会赛场上场地比较单一，但是马拉松则是在实际道路上，不仅有上下坡，还有拐弯，路上还会遇到其他赛队的机器人，甚至是路人等，这对机器人感知和导航系统挑战很大。

“今年的赛队大约有40%是自主导航。”中国电子学会副秘书长梁靓说。自主导航技术的首次规模化应用成为一大亮点与挑战。机器人面临复杂环境感知与决策难题，对计算能力构成巨大挑战，长距离奔跑对续航能力提出了严苛考验，机器人也需时刻保持动态平衡，特别是在高速奔跑或急转弯时，对自适应步态与毫秒级姿态校正的要求极高，避免因重心偏移而摔倒。

更难

南海子公园挑战“最难的弯”

今年的赛道也有所升级。记者注意到，虽然赛道大多都在公开道路上，但机器人在抵达终点前，会先冲进南海子公园，这段路相对较窄。

赛道弯角和坡度也比去年要难。比如，南海子公园里有一个“最难的弯”：不仅是下坡，还带个90度的弯角。“这对于人类跑马拉松都是高难度的，对机器人来说更是如此。”梁靓说。

随着赛事推进，稍晚进入赛道的机器人也有不少身形迷你的可爱身影。来自荣耀的一款小型机器人穿着色彩鲜明的彩色运动鞋稳稳开跑。“我们这款机器人相对便宜，可能没有前面的大机器人跑得快，但这是一款家用级机器人，希望它在赛事中展现自己的活力。”工作人员告诉记者。

半马为人形机器人落地提供了真实场景。作为一场对综合性能与复杂地形适应能力进行极限测试的比赛，这场人机共跑半程马拉松将为机器人产业提供更多发展助力，加速人形机器人从实验室走向应用。