Imagine um robô entrando em um escritório cheio de caixas. Em vez de simplesmente seguir uma linha imaginária até o destino, ele precisa perceber que seus braços podem bater em um objeto, que o tronco precisa mudar de posição e que talvez seja necessário se abaixar para atravessar determinado espaço.
É justamente esse tipo de situação que uma nova abordagem de inteligência artificial para robôs humanoides pretende resolver. O sistema, chamado TANGO, permite que o robô considere o próprio corpo como parte do problema de navegação.
Para um humanoide, chegar ao destino é só metade do desafio
Robôs com rodas podem ser programados para seguir trajetórias relativamente simples. Um humanoide, porém, possui dezenas de articulações que mudam continuamente sua posição e ocupam espaço enquanto ele caminha.
Por isso, uma passagem aparentemente livre pode não ser realmente transitável. Um braço estendido, por exemplo, pode colidir com uma caixa mesmo quando os pés conseguem passar pelo local.
O TANGO foi desenvolvido justamente para lidar com essa complexidade. Em vez de produzir apenas uma rota bidimensional, o sistema prevê diretamente os movimentos das 29 articulações do robô, permitindo que diferentes partes do corpo se adaptem aos obstáculos.
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Entrar no Canal do WhatsAppUma IA que transforma comandos em movimentos de corpo inteiro
O funcionamento combina três componentes principais. Primeiro, um modelo de visão e linguagem interpreta a instrução recebida e as imagens captadas pelas câmeras do robô.
Depois, um módulo especializado transforma essas informações em pequenos segmentos de movimento. Por fim, um controlador executa as ações no hardware.
Assim, uma instrução como atravessar uma área cheia de objetos não precisa ser convertida manualmente em uma sequência de comandos. O sistema pode determinar como o corpo deve se posicionar para realizar a tarefa.
Entre os comportamentos possíveis estão:
- encolher os braços para passar por espaços estreitos;
- inclinar ou abaixar o tronco diante de obstáculos;
- mudar a orientação do corpo para atravessar uma abertura;
- adaptar os passos diante de objetos no chão.
65 mil trajetórias ajudaram a ensinar o robô
Treinar esse tipo de sistema diretamente em ambientes reais seria caro e demorado. Por isso, os pesquisadores criaram um método de geração de dados em simulação.
O processo produziu aproximadamente 65 mil trajetórias verificadas. Os movimentos eram planejados em ambientes virtuais, modificados para incluir comportamentos de corpo inteiro e posteriormente avaliados em simulações físicas.
Trajetórias que provocavam colisões ou quedas eram descartadas antes de serem utilizadas no treinamento.
Esse processo permitiu ensinar ao TANGO diferentes formas de contornar obstáculos sem depender de uma enorme quantidade de demonstrações coletadas no mundo real.
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O teste com um robô humanoide chamou atenção
O sistema também foi colocado à prova em um Unitree G1, um robô humanoide real. Nos experimentos descritos pelos pesquisadores, o G1 conseguiu percorrer trajetos de aproximadamente 30 metros em um escritório desorganizado, passando por corredores estreitos, contornando obstáculos e adaptando o corpo durante o deslocamento.
Em comparação com uma abordagem modular utilizada como referência, os testes iniciais reduziram a taxa de colisões de aproximadamente 16% para 10%. Outro resultado mostrou a importância de controlar o corpo inteiro: quando o próprio TANGO foi limitado a produzir apenas uma trajetória plana em duas dimensões, seu desempenho físico caiu de cerca de 53% para 27%.
O estudo “TANGO: Humanoid Navigation in Cluttered Environments with a Whole-Body Vision-Language-Action Model”, liderado por Anqi Li, foi publicado como pré-print no arXiv em 8 de setembro de 2026. O trabalho apresenta a navegação humanoide baseada em visão, linguagem e ações de corpo inteiro, incluindo testes do sistema no Unitree G1.
Os resultados ainda são experimentais, mas apontam para uma mudança importante na maneira de pensar a navegação robótica. Para atuar em casas, escritórios e outros ambientes imprevisíveis, um humanoide não precisa apenas saber para onde ir. Ele também precisa saber como posicionar o próprio corpo para chegar lá sem colidir com o mundo ao redor.
