Roboter Humanoid Unitree G1 Edu Flagship E-U7

Unitree G1 Edu Flagship E-U7 humanoider Roboter für Forschung und KI-Entwicklung

Unitree G1 Edu Flagship E-U7 ist ein humanoider Roboter, der für wissenschaftliche Forschung, Ausbildung, Entwicklung von KI-Algorithmen und Experimente mit Mensch-Roboter-Interaktion konzipiert ist. Er verfügt über 41 Freiheitsgrade, ein NVIDIA Jetson Orin NX 16GB Rechenmodul und zwei Revo 2 Basic fünfgliedrige Hände. Das Modell unterstützt die Sekundärentwicklung und arbeitet mit ROS2- und SDK2-Tools, was die Programmierung von Bewegungen, Navigation und Interaktion mit Objekten in Echtzeit ermöglicht. Ausgestattet mit einer Intel RealSense D435i Kamera, 3D LiDAR und jede Hand kann Lasten bis zu 3 kg tragen.

Vorteile und Merkmale des Unitree G1 Edu Flagship E-U7

• Freiheitsgrad und menschenähnliche Kinematik. Der humanoide Roboter Unitree G1 Edu Flagship E-U7 hat 41 Freiheitsgrade und unterstützt Erweiterungen auf 43 in der maximalen Konfiguration. Große Bewegungswinkel der Gelenke von Armen, Beinen und Körper ermöglichen komplexe Manipulationen, Balancieren und Fortbewegung in Forschungsprojekten.
• Menschenähnliche Hände Revo 2 Basic. Die Flaggschiff-Version ist mit zwei menschenähnlichen Händen mit Positions- und Kraftsteuerung ausgestattet. Die Manipulatoren können mit zerbrechlichen Gegenständen arbeiten und Lasten bis zu 3 kg heben.
• Hohe Rechenleistung. Das Onboard-Modul NVIDIA Jetson Orin NX 16GB mit über 100 TOPS ist für die Verarbeitung von Computer Vision, Simulationslernen und RL-Methoden optimiert. Es arbeitet mit multimodalen KI-Modellen UnifoLM.
• Umfassende Raumwahrnehmung. Ein 360°-Rundumblick wird durch den firmeneigenen LiDAR Unitree 4D LiDAR-L1, die Tiefenkamera Intel RealSense D435i und einen zusätzlichen 3D LiDAR für Navigation und 3D SLAM gewährleistet. Ein Array aus 4 Mikrofonen ist für die Spracherkennung verantwortlich. Dies ermöglicht den Aufbau dreidimensionaler Raumkarten, die Erkennung von Hindernissen und die Arbeit mit Sprachbefehlen.
• Flexibles Programmieren. Vollständige Low- und High-Level-Steuerung der Antriebe über unitree_sdk2 (C++/Python) ist offen. Der Roboter ist vollständig kompatibel mit ROS2 und verfügt über fertige digitale URDF-Modelle für Simulationen in Gazebo und Isaac Sim, was das Testen von Algorithmen vor dem Einsatz auf realer Hardware erleichtert.
• Zuverlässige Antriebsmechanik. Die Knieantriebe entwickeln ein Drehmoment von bis zu 120 Nm, und industrielle Rollenlager sind für den Langzeitbetrieb ausgelegt. Der abnehmbare 9000 mAh Akku bietet bis zu 2 Stunden Autonomie, und das faltbare Gehäuse von 690x450x300 mm erleichtert den Transport zwischen Laboren und Schulungszentren.
• Offizielle erweiterte Garantie. Die Edu-Serie des Robotikkomplexes hat eine offizielle Garantie von 18 Monaten, die vollständigen technischen Support und Service bietet.

Konstruktion und Hardware

Die robotische Plattform hat eine stabile Architektur mit einer Höhe von 1320 mm und einem Gesamtgewicht von etwa 35 kg, die für langwierige Experimente und intensive dynamische Belastungen ausgelegt ist. Die beweglichen Kniegelenke sind mit hocheffizienten Permanentmagnetmotoren (PMSM) mit geringer Trägheit ausgestattet, die ein Drehmoment von bis zu 120 Nm erzeugen, um die Körperhaltung, das Laufen oder das Überwinden von Hindernissen sofort zu stabilisieren.

Große Abweichungswinkel der Becken-, Knie- und Taillengelenke ermöglichen die Umsetzung komplexer Bewegungsszenarien, die für die meisten anderen humanoiden Plattformen nicht zugänglich sind. Alle beweglichen Gelenke des Mechanismus sind mit industriellen Kreuzrollenlagern für hohe Positionierungsgenauigkeit ausgestattet. Die Kabelverlegung erfolgt verdeckt innerhalb der hohlen Rahmenelemente, was die Kommunikationsleitungen vollständig vor mechanischem Verschleiß schützt. Ein wichtiger technischer Vorteil ist der 5-Watt-Lautsprecher, der in den Kopf integriert ist und zusammen mit dem Mikrofonarray eine vollständige bidirektionale Sprachkommunikation ermöglicht. Für den bequemen Transport zwischen Laboren oder Hörsälen lässt sich das Gehäuse auf kompakte Abmessungen von 690×450×300 mm zusammenklappen.

Präzise Arbeit mit Gegenständen dank robotischer Hände

Die Flaggschiff-Ausstattung des Unitree G1 Edu Flagship E-U7 ist mit zwei vollwertigen humanoiden Manipulatoren mit 5 Fingern an jeder Hand ausgestattet, deren Konstruktion der Kinematik des menschlichen Körpers nahekommt. Das Hauptmerkmal der Revo 2 Basic Hände ist die integrierte hybride Steuerung von Kraft und Position der Gelenke, wodurch das Gerät die Interaktionskraft mit der Umgebung genau berechnet. Dies ermöglicht es dem Roboter, feinfühlig mit Gegenständen verschiedener geometrischer Formen, Dichten, Zerbrechlichkeit von Glasgeschirr und Werkzeugen zu arbeiten.

Die anatomische Struktur der Manipulatoren unterstützt die Erfassung von Daten über die Anpresskraft und den Materialwiderstand in Echtzeit, was Forschern hilft, präzise Greifszenarien zu entwickeln. Die Tragfähigkeit jeder Hand beträgt bis zu 3 kg, was die Anforderungen der meisten Forschungs-, Logistik- und Bildungsaufgaben zur Objektbewegung vollständig abdeckt.

Steuerungssysteme und Rechenressourcen

Für Ingenieure und Entwickler bietet der Unitree G1 Edu Flagship E-U7 vollständige Low-Level- und High-Level-Kontrolle über Antriebe und Sensoren über die offene Schnittstelle unitree_sdk2 in den Programmiersprachen C++ und Python. Die vollständige Integration mit dem Betriebssystem ROS2 vereinfacht die Verbindung von Drittanbieter-Softwaremodulen und Plugins. Die detaillierten digitalen URDF-Modelle ermöglichen es, das physische Verhalten des Humanoiden in virtuellen Umgebungen wie Gazebo und NVIDIA Isaac Sim präzise zu simulieren, bevor Algorithmen auf realer Hardware getestet werden.

Auf dem Rücken des Roboters sind standardisierte Öffnungen für die sichere Befestigung zusätzlicher Geräte vorgesehen. Für den Anschluss von Fremdsensoren und Nutzlasten sind Stromleitungen mit unterschiedlichen Spannungen von 12V, 24V und 58V sowie schnelle Ingenieurschnittstellen: Gigabit Ethernet RJ45, USB-C und industrielle Busse GPIO, I²C und UART verfügbar.

Sensoren für Navigation und Objekterkennung

Die räumliche Orientierung und Kartenerstellung im dreidimensionalen Raum basiert auf einer komplexen Kombination moderner maschineller Sehsensoren. Im Kopf des Roboters ist der firmeneigene Rundum-LiDAR Unitree 4D LiDAR-L1 integriert, der 21.600 Laserscans pro Sekunde durchführt und eine hochpräzise Umgebungserfassung ohne blinde Flecken gewährleistet.

Das Wahrnehmungssystem wird durch eine Tiefen-RGB-D-Kamera Intel RealSense D435i und einen zusätzlichen Langstrecken-3D-LiDAR ergänzt. Ein solches hybrides Sensorarray ermöglicht es dem Roboter, 3D-Karten mit der SLAM-Technologie ohne Verzögerungen zu erstellen, Objekte auf dem Weg zu erkennen und dynamisch Hindernisse zu umgehen. Für die Erfassung und Analyse akustischer Informationen ist ein Array aus 4 integrierten Mikrofonen verantwortlich, mit dem Algorithmen zur genauen Lokalisierung der Schallquelle im Raum und zur Erkennung von Sprachbefehlen des Benutzers implementiert werden.

Plattform für maschinelles Lernen und autonome Systeme

Der Hauptrechenknoten des Unitree G1 Edu Flagship E-U7 ist ein Onboard-Computer auf Basis des NVIDIA Jetson Orin NX Moduls mit 16 GB Kapazität. Mit einer Rechenleistung von über 100 TOPS ist die Plattform ideal für die lokale Verarbeitung schwerer neuronaler Netze und Computer-Vision-Algorithmen direkt an Bord des Roboters optimiert.

Das Modell unterstützt fortschrittliche Methoden des maschinellen Lernens - Simulationslernen (basierend auf den Aktionen des menschlichen Bedieners) und Training mit Verstärkung (Reinforcement Learning). Die Softwarefähigkeiten und Bewegungsmuster werden regelmäßig über drahtlose OTA-Pakete aktualisiert. Die Hardware ist vollständig für die lokale Arbeit mit großen multimodalen KI-Modellen UnifoLM angepasst. Dies ermöglicht es, das vollständig autonome Verhalten des Roboters zu programmieren, komplexe sequentielle technische Befehle zu erkennen und mit Menschen zu interagieren, ohne dass eine ständige Verbindung zu Cloud-Servern erforderlich ist.

Anwendungsbereiche

Unitree G1 Edu Flagship E-U7 wurde für wissenschaftliche und Bildungsprojekte entwickelt. Die Plattform ermöglicht Experimente mit autonomer Mobilität, Low-Level-Antriebssteuerung und Manipulatorsteuerung in folgenden Bereichen:

• Wissenschaftliche Forschung und F&E: Entwicklung von KI-Algorithmen, Testen von Verstärkungslernmethoden (Reinforcement Learning) und Modellierung der Mensch-Maschine-Interaktion.
• Navigation und Raumwahrnehmung: Erforschung autonomer Navigation, Computer Vision, Erstellung dreidimensionaler Raumkarten und SLAM-Algorithmen.
• Manipulation und Bewegungssteuerung: Üben des sanften Greifens von Gegenständen, Testen von Gehmustern und dynamischen Bewegungssteuerungsalgorithmen.
• Bildung und angewandte Anwendungen: Ausbildung von Studenten in Robotik und Mechatronik, Durchführung von Universitätslaborprojekten und Entwurf von Servicerobotern.

Kompatibilität mit Bildungsplattformen

Unitree G1 Edu Flagship E-U7 ist für den Einsatz in Universitäten, Forschungslaboren und Schulungszentren angepasst. Die offene Architektur vereinfacht die Integration mit zusätzlicher Hardware und Softwarekomplexen.

Der humanoide Roboter unterstützt die Arbeit mit:

• ROS 2;
• Python;
• C++;
• NVIDIA JetPack;
• externen Kameras;
• zusätzlichen LiDAR-Sensoren;
• Laborsystemen zur Datenerfassung;
• Forschungsplattformen für maschinelles Lernen;
• Netzwerk-Ethernet-Geräten;
• GPIO-Modulen und Peripheriegeräten.

Dank standardisierter Anschluss-Schnittstellen lässt sich die Plattform leicht an verschiedene wissenschaftliche und Bildungsprojekte anpassen. Die Verfügbarkeit von technischer Dokumentation und Entwickler-Tools ermöglicht es, schnell mit der Arbeit an eigenen Forschungsaufgaben zu beginnen.

Lieferumfang des Unitree G1 Edu Flagship E-U7

Das Gerät wird in zusammengebautem Zustand geliefert und ist nach dem Auspacken bereit für den ersten Start. Das Basispaket enthält alle notwendigen Elemente für die autonome Stromversorgung und die drahtlose Steuerung.

1. Humanoider Roboter Unitree G1 Edu Flagship E-U7.
2. Schnellwechselbarer Lithium-Akku mit 9000 mAh Kapazität.
3. Netzteil mit 54 V, 5 A.
4. Drahtlose Handfernbedienung.
5. Betriebsanleitung und technischer Pass.

Technische Spezifikationen des Unitree G1 EDU

Tipps zur Verwendung

• Stromkontrolle. Überprüfen Sie vor jedem Start unbedingt den Ladezustand des Akkus, um ein plötzliches Ausschalten des Roboters während der Bewegungen zu vermeiden.
• Vorbereitung der Oberfläche. Verwenden Sie ausschließlich eine ebene, trockene und rutschfeste Oberfläche, um Geh-, Stabilitäts- und Balancealgorithmen zu üben.
• Systemaktualisierung. Aktualisieren Sie regelmäßig die Software und Bewegungspakete über die offiziellen drahtlosen Tools (OTA) von Unitree.
• Entwicklungsökosystem. Für die Erstellung eigener Algorithmen, Simulationen und Sekundärentwicklung wird empfohlen, die offiziellen ROS2- und unitree_sdk2-Umgebungen zu verwenden.

 Warnungen und Sicherheit

• Start ohne Unterstützung. Es ist nicht erlaubt, die Stromversorgung des Unitree G1 Edu einzuschalten, wenn er auf dem Boden liegt oder sich in einer instabilen Position ohne Unterstützung befindet. Der erste Start und die Kalibrierung müssen nur auf einem Schutzgestell oder einem speziellen Stuhl erfolgen.
• Raues Einsetzen des Akkus. Vermeiden Sie es, den Akku mit übermäßiger physischer Kraft in den Rumpf zu drücken. Wenn der Block nicht sanft in die Schlitze einrastet, stoppen Sie den Vorgang sofort, um die internen Stromanschlüsse nicht zu beschädigen.
• Programmierung ohne Debug-Modus. Es ist verboten, eigene Befehle über das SDK zu senden, ohne den Roboter zuvor in den Entwicklungsmodus (L2 + R2) zu versetzen. Die Missachtung dieser Regel führt zu einem harten Konflikt mit dem eingebauten Bewegungscontroller, was zu starkem Zittern (Jitter) und Schäden an den Antrieben führt.
• Überlastung. Es ist nicht erlaubt, die robotischen Hände Revo 2 Basic mit einem Gewicht von mehr als 3 kg zu belasten. Eine Überlastung führt zu einer kritischen Überhitzung der Servoantriebe und einem Ausfall der Getriebe.
• Heißes Anschließen von Sensoren. Es ist ausgeschlossen, Fremdsensoren und Erweiterungsmodule an die GPIO-, I²C-, UART-Schnittstellen auf dem Rücken des Roboters anzuschließen oder abzutrennen, wenn das System eingeschaltet ist und Spannung an die Ports angelegt wird. Alle Manipulationen mit der Nutzlast werden nur an einem stromlosen Gerät durchgeführt.

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