Os cortadores de grama robóticos já existem há algum tempo, mas acho que 2026 será o ano em que eles se tornarão verdadeiramente populares. A mudança dos fios de delimitação para o corte sem fio eliminou uma grande barreira à entrada e agora os robôs de relva estão preparados para se tornarem ainda mais fáceis de utilizar.
Vi os lançamentos da maioria das marcas em CESe houve três tendências principais que se destacaram. É um momento emocionante para os cortadores de grama robóticos – aqui estão as grandes atualizações que chegarão a um quintal perto de você este ano.
#1. Navegação baseada em LiDAR
A tendência de destaque é o uso de LiDAR para navegação. Este tem sido o padrão em aspiradores robóticos por alguns anos, e agora está chegando aos gramados. O LiDAR funciona refletindo feixes de luz em objetos, registrando quanto tempo esses feixes levam para retornar e usando essas informações para construir um mapa 3D da área.
Isso significa que é perfeito para pátios menores e fechados com muitos obstáculos. Não depende de um bom sinal de satélite, funciona em áreas fechadas ou cobertas e no escuro e não requer um sinal separado Receptor RTK para operar. Em alguns casos, você poderá simplesmente colocar o gramado em um gramado e ele será capaz de descobrir o que está ao seu redor e começar a cortar a grama, sem necessidade de mapeamento prévio ou configuração complicada (as marcas estão chamando isso de ‘soltar e cortar’).
Praticamente todas as marcas de gramados que vi na CES apresentavam pelo menos um modelo baseado em LiDAR – desde o Segway Navimow i2 LiDARpara o CABRA Ecovacs LIDARpara o Robororck X1 LadAR e o Antbot M5 LiDAR. A abordagem da Mammotion é combinar vários métodos de navegação diferentes – LiDAR incluído – para que quando um falhar, outro possa assumir.
Isso é particularmente inteligente porque o LiDAR não é ideal para todos os cenários – em espaços grandes e abertos, não há nada para a luz refletir, então a navegação por satélite é a melhor opção. Porém, para pequenos estaleiros é perfeito – e nesta situação elimina uma grande barreira de entrada. Poderia ser uma verdadeira virada de jogo.
#2. Tração integral
Os gramados com tração nas quatro rodas (AWD) foram outra tendência importante. Existem alguns grandes benefícios nesta configuração. A primeira é que permite ao bot enfrentar terrenos realmente difíceis e irregulares. Assim como um carro com tração nas quatro rodas, ter cada roda acionada individualmente proporciona mais tração e aderência. Isso significa que se uma, duas ou até três rodas saírem do chão, ainda há uma maneira de o robô sair da situação.
O outro grande benefício da tração integral é que ela pode ser mais suave no gramado. Se as rodas puderem se mover de forma independente, há menos chance de agitar a grama quando o gramado precisar girar. Um exemplo interessante nesta área é o Segway Navimow i2 AWD. Este é um gramado compacto com três rodas, portanto não é adequado para terrenos realmente difíceis. Em vez disso, o AWD foi projetado para proteger a grama em quintais pequenos – a roda dianteira pode girar 180 graus para guiar o robô em curvas fechadas (aquelas necessárias para fazer listras perfeitas) sem arrastar a grama.
3. Módulos de corte de bordas
A grande desvantagem de um cortador de grama robótico é que, tradicionalmente, eles só conseguiam chegar tão perto das bordas do gramado. Isso significa que você sempre precisará usar um aparador de bordas para limpar o perímetro. No entanto, as marcas Lawnbot estão começando a encontrar maneiras de resolver o problema. Muitos dos novos modelos que vi na CES tinham algum tipo de módulo de corte de bordas, seja como um extra opcional ou integrado na máquina principal como padrão. Este módulo inclui lâminas menores para complementar a plataforma de corte principal e foi projetado para cortar com precisão, bem próximo às bordas do gramado.
Esses tipos de acréscimos dependem parcialmente de um forte reconhecimento de objetos. Felizmente, isso também já percorreu um longo caminho. Muitos gramados modernos implantam visão de câmera, muitas vezes reforçada por IA, para identificar obstáculos de maneira confiável e precisa, para que saibam o que cortar e o que evitar.
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