De acordo com pt.wedoany.com-A empresa chinesa SLAMTEC lançou o chassi robótico omnidirecional Poseidon na Conferência Mundial de Inteligência Artificial de 2026 (WAIC 2026), visando atender às necessidades de atualização das capacidades subjacentes no processo de industrialização de robôs inteligentes incorporados, oferecendo soluções técnicas como movimento omnidirecional, fusão de múltiplos sensores e navegação SLAM 3D.
A Conferência Mundial de Inteligência Artificial de 2026 reuniu tecnologias de ponta e inovações no campo da inteligência artificial, onde a "inteligência incorporada" se tornou uma das palavras-chave mais comentadas no local.
Chen Shikai, fundador e CEO da SLAMTEC, fez um discurso principal e participou de uma mesa-redonda no "Fórum sobre a Implementação de Robôs Humanoides Incorporados e o Desenvolvimento de Componentes Principais". Em seu discurso intitulado "Construindo uma Plataforma de Percepção Espacial Multimodal e Ação Autônoma na Era da Inteligência Incorporada", Chen Shikai afirmou que robôs com rodas, que combinam eficiência de movimento e flexibilidade de aplicação, ainda são uma direção importante para a industrialização atual. No entanto, os robôs com rodas tradicionais enfrentam desafios como liberdade de movimento limitada, dependência de navegação a laser 2D e algoritmos SLAM tradicionais que não conseguem atender às demandas da era dos grandes modelos de IA.
O chassi robótico omnidirecional Poseidon lançado pela SLAMTEC adota uma arquitetura de quatro rodas com quatro direções / quatro rodas com oito acionamentos, suportando modos de translação lateral, rotação no local, movimento diagonal e estacionamento, visando resolver problemas de movimento flexível em espaços apertados e condições de trabalho complexas. O chassi vem equipado com dois LiDARs frontal e traseiro, visão estéreo dupla e sensores ultrassônicos, combinados com algoritmos SLAM proprietários para alcançar percepção de 360 graus. O sistema de navegação Slamware NX Edição Inteligente Incorporada foi atualizado de SLAM 2D a laser para SLAM 3D com fusão visual e laser, suportando aprendizado e correção autônomos online, fornecendo posicionamento estável mesmo quando a taxa de mudança ambiental excede 80%.
O chassi Poseidon adota uma arquitetura totalmente modular, suportando formas como chassi nu, carcaça personalizada e montagem completa, compatível com várias estruturas de montagem, como dobra, elevação e fuso, com altura mínima de instalação de 65 mm. O sistema é nativamente compatível com ROS/ROS2 e vem com SDK, permitindo reduzir o ciclo de desenvolvimento do robô completo para um mês.
Em resposta à tendência de robôs passarem de mapas geométricos 2D para mapas semânticos 3D, a SLAMTEC também apresentou a solução de posicionamento e mapeamento 3D da série Aurora. Esta solução integra visão estéreo, algoritmos de aprendizado profundo e tecnologia SLAM, permitindo posicionamento de alta precisão, mapeamento 3D em tempo real e percepção semântica, auxiliando robôs a compreender ambientes dinâmicos complexos.
Na sessão de mesa-redonda, Chen Shikai expressou suas opiniões sobre o controle autônomo e a aplicação em larga escala de componentes principais de robôs humanoides nacionais. Ele afirmou que, no campo dos LiDARs, a SLAMTEC já alcançou substituição nacional, com uma taxa de nacionalização de produtos superior a 99%. Ele acredita que o cenário industrial doméstico tem alta tolerância a novas tecnologias e forte disposição para tentativas e erros, resultando em uma velocidade de implementação e iteração tecnológica mais rápida do que no exterior. Chen Shikai previu que a popularização generalizada de robôs inteligentes incorporados ainda levará de 3 a 5 anos, mas a explosão em larga escala em cenários específicos pode começar no meio ou final do próximo ano; cenários de cauda longa em manufatura flexível e pequenas fábricas serão priorizados para aplicação em larga escala. Ao mesmo tempo, ele destacou que o principal desafio enfrentado pela indústria é a falta de poder de definição de padrões, e a SLAMTEC está participando da formulação de vários padrões de grupo para componentes principais de robôs inteligentes, avaliação de algoritmos e aplicações de cenários.
