Robot humanoidalny Unitree G1 Edu Flagship E-U7

Unitree G1 Edu Flagship E-U7 robot humanoidalny do badań i rozwoju AI

Unitree G1 Edu Flagship E-U7 to robot humanoidalny przeznaczony do badań naukowych, edukacji, rozwoju algorytmów sztucznej inteligencji oraz eksperymentów z interakcją człowiek-robot, z 41 stopniami swobody, modułem obliczeniowym NVIDIA Jetson Orin NX 16GB oraz dwoma pięciopalczastymi dłońmi Revo 2 Basic. Model wspiera rozwój wtórny oraz pracę z narzędziami ROS2 i SDK2, co pozwala na programowanie ruchów, nawigacji i interakcji z obiektami w czasie rzeczywistym. Wyposażony w kamerę Intel RealSense D435i, 3D LiDAR i każda ręka jest zdolna do utrzymania i przenoszenia ładunku o wadze do 3 kg.

Zalety i cechy Unitree G1 Edu Flagship E-U7

• Stopień swobody i humanoidalna kinematyka. Robot humanoidalny Unitree G1 Edu Flagship E-U7 ma 41 stopni swobody i wspiera rozszerzenie do 43 w maksymalnej konfiguracji. Duże kąty ruchu stawów rąk, nóg i tułowia zapewniają wykonywanie skomplikowanych manipulacji, balansowanie i poruszanie się w warunkach projektów badawczych.
• Humanoidalne dłonie Revo 2 Basic. Wersja flagowa jest wyposażona w dwie humanoidalne dłonie z obsługą kontroli pozycji i siły. Manipulatory mogą pracować z delikatnymi przedmiotami i podnosić ładunki o masie do 3 kg.
• Wysoka moc obliczeniowa. Moduł pokładowy NVIDIA Jetson Orin NX 16GB ponad 100 TOPS zoptymalizowany do przetwarzania widzenia komputerowego, nauki symulacyjnej i metod z wzmocnieniem RL. Działa z multimodalnymi modelami AI UnifoLM.
• Wszechstronne postrzeganie przestrzeni. Przegląd 360° zapewniają firmowy lidar Unitree 4D LiDAR-L1, kamera głębi Intel RealSense D435i oraz dodatkowy 3D LiDAR do nawigacji i 3D SLAM. Zestaw 4 mikrofonów odpowiada za rozpoznawanie komend. To pozwala na budowanie trójwymiarowych map pomieszczeń, rozpoznawanie przeszkód i pracę z komendami głosowymi.
• Elastyczne programowanie. Otwarta pełna kontrola niskiego i wysokiego poziomu nad napędami przez unitree_sdk2 (C++/Python). Robot jest w pełni kompatybilny z ROS2 i posiada gotowe cyfrowe modele URDF do symulacji w Gazebo i Isaac Sim, co ułatwia testowanie algorytmów przed uruchomieniem na rzeczywistym sprzęcie.
• Niezawodna mechanika siłowa. Napędy kolanowe rozwijają moment obrotowy do 120 Nm, a przemysłowe łożyska wałeczkowe są przeznaczone do długotrwałej eksploatacji. Wyjmowana bateria 9000 mAh zapewnia do 2 godzin pracy autonomicznej, a składana obudowa 690x450x300 mm ułatwia transport między laboratoriami i centrami edukacyjnymi.
• Oficjalna rozszerzona gwarancja. Na zrobotyzowany kompleks serii Edu obowiązuje oficjalna gwarancja na okres 18 miesięcy, która zapewnia pełne wsparcie techniczne i serwisowe.

Konstrukcja i sprzęt

Platforma robotyczna ma stabilną architekturę o wysokości 1320 mm i całkowitej wadze około 35 kg, która jest przeznaczona do długotrwałych eksperymentów i intensywnych dynamicznych obciążeń. Ruchome węzły kolanowe są wyposażone w wydajne silniki z magnesami trwałymi (PMSM) o niskiej inercji, które generują moment obrotowy do 120 Nm do natychmiastowej stabilizacji pozycji ciała, biegu czy pokonywania przeszkód.

Duże kąty odchylenia stawów biodrowych, kolanowych i pasowych pozwalają na realizację skomplikowanych scenariuszy ruchu, niedostępnych dla większości innych platform humanoidalnych. Wszystkie ruchome połączenia mechanizmu są wyposażone w przemysłowe krzyżowe łożyska wałeczkowe dla wysokiej precyzji pozycjonowania. Okablowanie jest prowadzone w sposób ukryty wewnątrz pustych elementów ramy, co całkowicie chroni linie komunikacyjne przed mechanicznym zużyciem. Ważną zaletą inżynieryjną jest obecność wbudowanego w głowę głośnika o mocy 5 W, który wraz z zestawem mikrofonów zapewnia pełnowartościową dwukierunkową komunikację głosową. Dla wygodnego transportu między laboratoriami czy audytoriami obudowa składa się do kompaktowych rozmiarów — 690×450×300 mm.

Precyzyjna praca z przedmiotami dzięki robotycznym dłoniom

Flagowa konfiguracja Unitree G1 Edu Flagship E-U7 jest wyposażona w dwa pełnowartościowe humanoidalne manipulatory z 5 palcami na każdej ręce, których konstrukcja jest zbliżona do kinematyki ludzkiego ciała. Główną cechą dłoni Revo 2 Basic jest zintegrowane hybrydowe sterowanie siłą i pozycją stawów, dzięki czemu urządzenie precyzyjnie oblicza siłę interakcji z otoczeniem. To pozwala robotowi delikatnie pracować z przedmiotami o różnej geometrii, gęstości, kruchości szklanych naczyń i narzędzi.

Anatomiczna struktura manipulatorów wspiera zbieranie danych o sile nacisku i oporze materiału w czasie rzeczywistym, co pomaga badaczom opracowywać precyzyjne scenariusze chwytania. Udźwig każdej dłoni wynosi do 3 kg, co w pełni zaspokaja potrzeby większości zadań badawczych, logistycznych i edukacyjnych związanych z przemieszczaniem obiektów.

Systemy sterowania i zasoby obliczeniowe

Dla inżynierów i deweloperów w Unitree G1 Edu Flagship E-U7 otwarty jest pełny niski i wysoki poziom kontroli nad napędami i sensorami przez otwarty interfejs unitree_sdk2 w językach programowania C++ i Python. Pełna integracja z systemem operacyjnym ROS2 upraszcza podłączanie zewnętrznych modułów programowych i wtyczek. Obecność szczegółowych cyfrowych modeli URDF pozwala na uruchamianie dokładnej symulacji fizycznego zachowania humanoida w wirtualnych środowiskach Gazebo i NVIDIA Isaac Sim przed testowaniem algorytmów na rzeczywistym sprzęcie.

Na plecach robota przewidziano standaryzowane otwory do bezpiecznego mocowania dodatkowego sprzętu. Do podłączenia zewnętrznych czujników i ładunku użytkowego wyprowadzono linie zasilania o różnych napięciach na 12V, 24V i 58V, a także szybkie interfejsy inżynieryjne: porty Gigabit Ethernet RJ45, USB-C i przemysłowe magistrale GPIO, I²C i UART.

Czujniki do nawigacji i rozpoznawania obiektów

Orientacja przestrzenna i budowa map w trójwymiarowej przestrzeni opiera się na kompleksowym połączeniu nowoczesnych czujników widzenia maszynowego. W głowie robota zintegrowano firmowy okrągły lidar Unitree 4D LiDAR-L1, który wykonuje 21 600 skanów laserowych na sekundę, zapewniając bardzo dokładne skanowanie otoczenia bez martwych stref.

System percepcji uzupełnia kamera głębi RGB-D Intel RealSense D435i oraz dodatkowy dalekosiężny 3D LiDAR. Taki hybrydowy zestaw czujników pozwala robotowi bez opóźnień budować mapy 3D za pomocą technologii SLAM, rozpoznawać obiekty na drodze i dynamicznie omijać przeszkody. Za odbiór i analizę informacji akustycznej odpowiada zestaw 4 wbudowanych mikrofonów, za pomocą których realizowane są algorytmy precyzyjnej lokalizacji źródła dźwięku w pomieszczeniu oraz rozpoznawania komend głosowych użytkownika.

Platforma do uczenia maszynowego i systemów autonomicznych

Głównym węzłem obliczeniowym Unitree G1 Edu Flagship E-U7 jest komputer pokładowy oparty na module NVIDIA Jetson Orin NX o pojemności 16 GB. Z mocą obliczeniową ponad 100 TOPS platforma jest idealnie zoptymalizowana do lokalnego przetwarzania ciężkich sieci neuronowych i algorytmów widzenia komputerowego bezpośrednio na pokładzie robota.

Model wspiera nowoczesne metody uczenia maszynowego — uczenie symulacyjne (na podstawie działań operatora człowieka) oraz trening z wzmocnieniem (Reinforcement Learning). Możliwości programowe i wzorce ruchów są regularnie aktualizowane przez bezprzewodowe pakiety OTA. Sprzęt jest w pełni dostosowany do lokalnej pracy z dużymi multimodalnymi modelami sztucznej inteligencji UnifoLM. To pozwala na programowanie całkowicie autonomicznego zachowania robota, rozpoznawanie skomplikowanych sekwencyjnych komend inżynieryjnych oraz interakcję z ludźmi bez konieczności stałego połączenia z serwerami chmurowymi.

Obszary zastosowania

Unitree G1 Edu Flagship E-U7 został stworzony do projektów naukowych i edukacyjnych. Platforma pozwala na przeprowadzanie eksperymentów z autonomiczną mobilnością, niskopoziomową kontrolą napędów i sterowaniem manipulatorami w takich kierunkach:

• Badania naukowe i R&D: rozwój algorytmów sztucznej inteligencji, testowanie metod uczenia z wzmocnieniem (Reinforcement Learning) i modelowanie interakcji człowiek-maszyna.
• Nawigacja i percepcja przestrzeni: badania autonomicznej nawigacji, widzenia komputerowego, budowy trójwymiarowych map pomieszczeń i algorytmów SLAM.
• Manipulacja i sterowanie ruchem: opracowywanie delikatnego chwytania przedmiotów, testowanie wzorców chodzenia i algorytmów dynamicznego sterowania ruchem.
• Edukacja i zastosowanie praktyczne: nauczanie studentów robotyki i mechatroniki, prowadzenie projektów laboratoryjnych na uniwersytetach i projektowanie robotów serwisowych.

Zgodność z platformami edukacyjnymi

Unitree G1 Edu Flagship E-U7 jest dostosowany do użytku w uniwersytetach, laboratoriach badawczych i centrach edukacyjnych. Otwarta architektura upraszcza integrację z dodatkowym sprzętem i kompleksami programowymi.

Robot humanoidalny wspiera pracę z:

• ROS 2;
• Python;
• C++;
• NVIDIA JetPack;
• zewnętrznymi kamerami;
• dodatkowymi czujnikami LiDAR;
• laboratoryjnymi systemami zbierania danych;
• platformami badawczymi uczenia maszynowego;
• urządzeniami sieciowymi Ethernet;
• modułami GPIO i sprzętem peryferyjnym.

Dzięki standaryzowanym interfejsom podłączenia platforma łatwo dostosowuje się do różnych projektów naukowych i edukacyjnych. Obecność dokumentacji technicznej i narzędzi dla deweloperów pozwala szybko rozpocząć pracę nad własnymi zadaniami badawczymi.

Kompletacja Unitree G1 Edu Flagship E-U7

Urządzenie dostarczane jest w stanie zmontowanym i gotowe do pierwszego uruchomienia po rozpakowaniu. Do podstawowego zestawu wchodzą wszystkie niezbędne elementy do autonomicznego zasilania i bezprzewodowego sterowania.

1. Robot humanoidalny Unitree G1 Edu Flagship E-U7.
2. Szybko wymienna bateria litowa o pojemności 9000 mAh.
3. Zasilacz sieciowy o parametrach 54 V, 5 A.
4. Bezprzewodowy ręczny pilot sterowania.
5. Instrukcja obsługi i paszport techniczny.

Specyfikacje techniczne Unitree G1 EDU

Porady dotyczące użytkowania

• Kontrola zasilania. Przed każdym uruchomieniem koniecznie sprawdź poziom naładowania baterii, aby uniknąć nagłego wyłączenia robota podczas wykonywania ruchów.
• Przygotowanie powierzchni. Używaj wyłącznie równej, suchej i nieśliskiej powierzchni do opracowywania algorytmów chodzenia, stabilizacji i balansowania.
• Aktualizacje systemu. Regularnie aktualizuj oprogramowanie i pakiety umiejętności ruchowych za pomocą oficjalnych narzędzi bezprzewodowych (OTA) od Unitree.
• Ekosystem rozwoju. Do tworzenia własnych algorytmów, symulacji i rozwoju wtórnego zaleca się stosowanie oficjalnych środowisk ROS2 i unitree_sdk2.

Ostrzeżenia i bezpieczeństwo

• Uruchomienie bez podparcia. Nie wolno włączać zasilania Unitree G1 Edu, gdy leży na ziemi lub znajduje się w niestabilnej pozycji bez podparcia. Pierwsze uruchomienie i kalibracja powinny odbywać się wyłącznie na ochronnym stojaku wiszącym lub na specjalnym krześle.
• Grube montowanie baterii. Unikaj wciskania baterii do kadłuba z użyciem nadmiernej siły fizycznej. Jeśli blok nie wchodzi płynnie po rowkach do kliknięcia, natychmiast przerwij proces, aby nie uszkodzić wewnętrznych złączy zasilania.
• Programowanie bez trybu Debug. Zabrania się wysyłania własnych komend przez SDK, nie przełączając wcześniej robota w tryb rozwoju (L2 + R2). Zaniedbanie tej zasady powoduje poważny konflikt z wbudowanym kontrolerem ruchów, co prowadzi do silnego drżenia (jitter) i uszkodzenia napędów.
• Przekroczenie obciążenia. Nie wolno obciążać robotycznych dłoni Revo 2 Basic wagą powyżej 3 kg. Przeciążenie spowoduje krytyczne przegrzanie serwomechanizmów i awarię przekładni.
• Gorące podłączanie czujników. Wykluczone jest podłączanie lub odłączanie zewnętrznych czujników i modułów rozszerzeń do interfejsów GPIO, I²C, UART na plecach robota, gdy system jest włączony i na porty podawane jest napięcie. Wszystkie manipulacje z ładunkiem użytkowym wykonuje się tylko na urządzeniu pozbawionym zasilania.

Kup Unitree G1 Edu Flagship E-U7 w Polsce

Zamów Unitree G1 Edu Flagship E-U7 można dla uniwersytetów, centrów naukowych, laboratoriów i firm zajmujących się robotyką i rozwojem systemów sztucznej inteligencji. Zapewniamy pełne dokumentacyjne wsparcie, konsultacje techniczne.