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 fünffingrige Revo 2 Basic Hände. Das Modell unterstützt die Weiterentwicklung 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

• Freiheitsgrade 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 Rumpf ermöglichen komplexe Manipulationen, Balancieren und Fortbewegung in Forschungsprojekten.
• Menschenähnliche Revo 2 Basic Hände. Die Flaggschiff-Version ist mit zwei menschenähnlichen Händen ausgestattet, die Positions- und Kraftsteuerung unterstützen. 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 zuständig. Dies ermöglicht den Aufbau dreidimensionaler Raumkarten, die Erkennung von Hindernissen und die Arbeit mit Sprachbefehlen.
• Flexibles Programmieren. Vollständige, offene Low- und High-Level-Steuerung der Antriebe über unitree_sdk2 (C++/Python). Der Roboter ist vollständig kompatibel mit ROS2 und verfügt über fertige digitale URDF-Modelle zur Simulation in Gazebo und Isaac Sim, was das Testen von Algorithmen vor dem Einsatz auf realer Hardware vereinfacht.
• 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 zusammenklappbare 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 Wartung 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 Hüft-, Knie- und Beckengelenke ermöglichen die Umsetzung komplexer Bewegungsabläufe, die für die meisten anderen humanoiden Plattformen nicht zugänglich sind. Alle beweglichen Gelenke des Mechanismus sind mit industriellen Kreuzrollenlagern für hohe Positionierungsgenauigkeit ausgestattet. Die Verkabelung ist versteckt innerhalb der hohlen Rahmenelemente verlegt, was die Kommunikationsleitungen vollständig vor mechanischem Verschleiß schützt. Ein wichtiger technischer Vorteil ist der integrierte 5-Watt-Lautsprecher im Kopf, der zusammen mit dem Mikrofonarray eine vollständige bidirektionale Sprachkommunikation ermöglicht. Für den bequemen Transport zwischen Laboren oder Hörsälen kann das Gehäuse auf kompakte Abmessungen von 690×450×300 mm zusammengeklappt werden.

Präzise Arbeit mit Objekten dank robotischer Hände

Die Flaggschiff-Ausstattung des Unitree G1 Edu Flagship E-U7 ist mit zwei vollwertigen menschenähnlichen 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 Gelenkposition, wodurch das Gerät die Interaktionskraft mit der Umgebung genau berechnet. Dies ermöglicht es dem Roboter, mit Objekten unterschiedlicher geometrischer Form, Dichte, Zerbrechlichkeit von Glasgeschirr und Werkzeugen sorgfältig zu arbeiten.

Die anatomische Struktur der Manipulatoren unterstützt die Erfassung von Daten über die Druckkraft und den Materialwiderstand in Echtzeit, was Forschern hilft, präzise Greifszenarien zu entwickeln. Die Tragfähigkeit jeder Hand beträgt bis zu 3 kg, was die Bedürfnisse der meisten Forschungs-, Logistik- und Ausbildungsaufgaben im Umgang mit Objekten 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 genau zu simulieren, bevor Algorithmen auf der realen Hardware getestet werden.

Auf dem Rücken des Roboters sind standardisierte Öffnungen für die sichere Befestigung zusätzlicher Ausrüstung vorgesehen. Für den Anschluss von Fremdsensoren und Nutzlasten sind Stromleitungen mit unterschiedlichen Spannungen von 12V, 24V und 58V sowie schnelle Ingenieurschnittstellen: Gigabit Ethernet RJ45 Ports, 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 der komplexen Kombination moderner maschineller Sehsensoren. In den Kopf des Roboters ist der firmeneigene Rundum-LiDAR Unitree 4D LiDAR-L1 integriert, der 21.600 Laserscans pro Sekunde durchführt und eine hochpräzise Umweltscannung ohne tote Winkel ermöglicht.

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, ohne Verzögerung 3D-Karten mit der SLAM-Technologie zu erstellen, Objekte auf dem Weg zu erkennen und Hindernisse dynamisch zu umgehen. Für die Erfassung und Analyse akustischer Informationen ist ein Array aus 4 integrierten Mikrofonen verantwortlich, mit denen 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 der Bordcomputer 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 eines menschlichen Operators) und Verstärkungslernen (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 die Programmierung eines vollständig autonomen Verhaltens des Roboters, die Erkennung komplexer sequentieller Ingenieursbefehle und die Interaktion mit Menschen ohne die Notwendigkeit einer ständigen Verbindung zu Cloud-Servern.

Anwendungsbereiche

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

• Wissenschaftliche Forschung und R&D: Entwicklung von KI-Algorithmen, Testen von Verstärkungslernmethoden (Reinforcement Learning) und Modellierung der Mensch-Maschine-Interaktion.
• Navigation und Raumwahrnehmung: Forschung zur autonomen Navigation, Computer Vision, Erstellung dreidimensionaler Raumkarten und SLAM-Algorithmen.
• Manipulation und Bewegungssteuerung: Ausarbeitung des präzisen Greifens von Objekten, Testen von Gehmustern und Algorithmen zur dynamischen Bewegungssteuerung.
• Bildung und angewandte Anwendungen: Ausbildung von Studenten in Robotik und Mechatronik, Durchführung von universitären Laborprojekten und Entwurf von Servicerobotern.

Kompatibilität mit Lernplattformen

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

Der humanoide Roboter unterstützt die Arbeit mit:

• ROS 2;
• Python;
• C++;
• NVIDIA JetPack;
• externen Kameras;
• zusätzlichen LiDAR-Sensoren;
• Labor-Datenerfassungssystemen;
• 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 technischer Dokumentation und Entwicklerwerkzeuge ermöglicht es, schnell mit der Arbeit an eigenen Forschungsaufgaben zu beginnen.

Lieferumfang Unitree G1 Edu Flagship E-U7

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

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

Technische Spezifikationen des Unitree G1 EDU

Tipps zur Nutzung

• Stromversorgungskontrolle: 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-, Stabilisations- und Balancealgorithmen zu üben.
• Systemaktualisierungen: Aktualisieren Sie regelmäßig die Software und Bewegungspakete über die offiziellen drahtlosen Tools (OTA) von Unitree.
• Entwicklungsökosystem: Für die Erstellung eigener Algorithmen, Simulationen und Weiterentwicklungen wird empfohlen, die offiziellen Umgebungen ROS2 und unitree_sdk2 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 sollten nur an einem Schutzgestell oder auf einem speziellen Stuhl erfolgen.
• Grobe Installation des Akkus. Vermeiden Sie es, die Batterie 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 integrierten Bewegungscontroller, was zu starkem Zittern (Jitter) und Schäden an den Antrieben führt.
• Überlastung. Es ist nicht erlaubt, die robotischen Revo 2 Basic Hände mit einem Gewicht von mehr als 3 kg zu belasten. Eine Überlastung führt zu einer kritischen Überhitzung der Servoantriebe und zum Ausfall der Getriebe.
• Heißes Anschließen von Sensoren. Das Anschließen oder Trennen von Fremdsensoren und Erweiterungsmodulen an die GPIO-, I²C-, UART-Schnittstellen auf dem Rücken des Roboters ist ausgeschlossen, 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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