• 24.4.2026
  • Lesezeit: 2 Min.

Erfolg beim Roboter-Halbmarathon in Peking

TUM-Roboter gewinnt „Best International Team Award“

Beim Halbmarathon-Rennen für humanoide Roboter in Peking hat das Team der Technischen Universität München (TUM) den Preis als bestes internationales Team gewonnen. Für die 21 Kilometer lange Strecke benötigte der von TUM-Professor Gordon Cheng ins Rennen geschickte Roboter 3 Stunden und 35 Minuten. Es war damit das beste Team außerhalb von China und belegte insgesamt den 39. Platz. Etwa die Hälfte der 124 Teilnehmenden mussten aufgeben.

TUM
Forscher des ERC-Projektes "STROLL" von Professor Gordon Cheng haben den Roboter Tienkung Ultra in Peking betreut. Im Bild (von links nach rechts): Dr. Julio Rogelio Guadarrama Olivera, Simon Armleder, Prof. Gordon Cheng, Xiangyu Fu

Schnell laufen, aber nicht die Motoren überhitzen und auch nicht zu viel Energie verschwenden: Das war die Balance, die das dreiköpfige Forschungsteam um Prof. Gordon Cheng beim Pekinger Halbmarathon 2026 meistern musste. Schon in den Testläufen in den Nächten vor dem Wettkampf zeigte sich, dass eine Geschwindigkeit von zwei Metern pro Sekunde (7,2 km/h) die beste sein würde, um den robusten Roboter aus China nicht zu überfordern und dennoch sicher ins Ziel zu kommen. Im Gegensatz etwa zum späteren Gewinner „Blitz“ wird der Roboter der TUM nicht mit Wasser, sondern ausschließlich durch die vorbeiströmende Luft gekühlt. „Wie man die Hitze ableitet, das ist das Kernthema“, bemerkt TUM-Forscher Simon Armleder, der hier einen Vorteil beim individuell gefertigten Blitz sieht.

TUM-Team passte die Codes vor Ort an

Anders als diverse weitere Universitätsteams, die sich für die Hardwareplattform Tienkung Ultra aus dem Innovationszentrum X-Humanoid entschieden, setzten die Münchner nicht auf die Software, die schon an Bord war. „In unserem Labor arbeiten wir seit Jahren mit dem humanoiden Roboter REEM-C von PAL Robotics und bringen daher viel Erfahrung mit humanoiden Systemen mit“, erläutert Armleder. „Für das Rennen haben wir eine eigene Simulation aufgesetzt und die Bewegungsabläufe mittels Reinforcement Learning trainiert, um unsere Steuerung optimal auf die neue Plattform abzustimmen.“ 

Im Rennen fuhren die TUM-Forscher mit einem Golf-Cart direkt hinter dem Roboter her und steuerten ihn per remote control. Das Display eines Handys zeigte ständig den Ladestand der Batterien, die Temperatur in den Motoren und die Geschwindigkeit an. Dreimal während des Rennens wechselte das Team die Batterien. „Bei unserer Geschwindigkeit hätten sie etwa für zehn Kilometer gehalten, wir sind aber auf Nummer sicher gegangen“, so Armleder. Ein unplanmäßiger Stopp auf der Strecke etwa wegen vorzeitigen Batteriewechsels hätte eine Strafe nach sich gezogen.

Nur zwei Wochen Vorbereitungszeit

Prof. Gordon Cheng, der vom Chinese Institute of Electronics eingeladen worden war, ist sehr zufrieden mit seiner ersten Teilnahme beim Halbmarathon in Peking: „Erst zwei Wochen vor dem Rennen stand fest, dass wir dort starten würden. Und innerhalb von acht Tagen musste unser Software-Modell an den Roboter angepasst werden. Dass wir das hinbekommen haben, ist großartig. Mit mehr Vorbereitungszeit können wir sicher noch besser werden.“

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