Produktbeschreibung: Vierbeinige Laufplattform - Robohund - Unitree Go2 Edu
Unitree Go2 Edu ist das Flaggschiff der nächsten Generation von vierbeinigen Lernrobotern und bietet enorme Forschungs- und Programmiermöglichkeiten in den Bereichen mobile Robotik, maschinelle Wahrnehmung und künstliche Intelligenz. Ausgestattet mit einem leistungsstarken Rechenmodul(Jetson Orin), umfangreichen Sensoren (LiDAR 4D, Tiefenkamera) und einem hochmodernen ISS2.0-Trackingsystem ermöglicht die Plattform fortgeschrittene Tests in den Bereichen Navigation, SLAM, Bildverarbeitung und Bewegungsautonomie.
Die vierbeinige Laufplattform - ein Robohund - Unitree Go2 Edu.
Eine der größten Stärken des Go2 Edu ist seine offene Architektur, die maximale Freiheit und Erweiterbarkeit für Bildungs- und Forschungsanwendungen bietet.
Die wichtigsten Merkmale von Go2 Edu
- Fortschrittliche Bildungsplattform: entwickelt für Lernen, Forschung und Implementierung von KI- und Robotiksystemen
- Leistungsstarke NVIDIA Jetson Orin-Recheneinheit: bietet immense Leistung für die Verarbeitung von KI-Algorithmen
- Ultra-Weitwinkel 4D LiDAR: 360° x 90° Erkennung, minimaler toter Winkel und präzise Ortung, Erkennungsabstand ab 0,05 m
- 12 kraftgesteuerte Motoren: präzise und stabile Bewegungen, Drehmoment bis zu 45 N*m
- Verdeckte Verkabelung und Wärmerohre: erhöhte Haltbarkeit und Komponentensicherheit
- Intelligente Hindernisvermeidung: dynamischeObjektvermeidung dank 3D-Scanning
- OTA - Remote-Software-Updates: immer auf dem neuesten Stand der Roboterfähigkeiten
- Grafische Programmierung: Drag & Drop-Umgebung ideal zum Lernen
- ISS 2.0 - intelligentes Seitenverfolgungssystem: Verfolgung mit Vektorgenauigkeit und einer Reichweite von mehr als 30 m
- Verbesserte Konnektivität: WiFi 6, Bluetooth 5.2, 4G LTE, Ethernet-Anschluss
- Optimierte Gangalgorithmen: Rückwärtsgehen, Rollen, Klettern und Springen
- Leistungsstarker Akku: bis zu 4 Stunden Betriebsdauer
Erweiterte Tracking-, Positionierungs- und AI-Funktionen
Go2 Edu verwendet das fortschrittliche ISS2.0-Trackingsystem, das auf der drahtlosen Vektortechnologie basiert und es ihm ermöglicht, dem Bediener in dynamischen Umgebungen mit einer Reichweite von mehr als 30 m präzise zu folgen. Der Roboter ist in der Lage, eine Vielzahl von Positionen und Bewegungen auszuführen - vom Rückwärtsgehen und Überschlagen bis hin zum Tanzen, Hinsetzen und Springen. Dank seiner hohen Flexibilität behält er in schwierigem Gelände das Gleichgewicht und die Stabilität, und seine KI-Algorithmen ermöglichen eine autonome Navigation und Anpassung an die Umgebung.
Intelligenz unterstützt durch Hardware
Der Go2 Edu ist mit 12 Präzisionsmotoren mit einem Drehmoment von bis zu 45 Nm ausgestattet, was zu äußerst wendigen und geschmeidigen Bewegungen führt. Das Chassis aus Aluminium-Verbundwerkstoff sorgt für Langlebigkeit bei geringem Gewicht (15 kg). Für die Wahrnehmung sind das halbkugelförmige 4D-LiDAR, die Intel RealSense-Tiefenkamera, das Mikrofon und die Kraftsensoren der Gliedmaßen zuständig. Der 15.000-mAh-Akku bietet eine Betriebszeit von bis zu vier Stunden, und die 33,6-V/9-A-Ladung ermöglicht eine schnelle Wiederaufnahme des Betriebs.
Durch groß angelegte Simulationen mit künstlicher Intelligenz hat der Go2-Roboter fortschrittliche Bewegungsabläufe erlernt, wie z. B. das Gehen auf dem Kopf, adaptives Taumeln und Hindernisvermeidung.
Eine optimierte Strategie zur Hindernisvermeidung bedeutet, dass der Roboter besser in komplexem Gelände navigieren kann.
Verbesserte Steuerungsmöglichkeiten und Schnittstellen
Sie können den Roboter mit dem mitgelieferten drahtlosen Controller oder über eine spezielle mobile App steuern. Go2 Edu unterstützt auch Sprachbefehle, und mit optionalen Erweiterungen können Sie autonome Bewegungsabläufe erstellen. Dank des Vorhandenseins von Ethernet-Anschlüssen, USB Typ C und drahtloser Konnektivität (WiFi 6, Bluetooth 5.2, 4G - eSIM) kann der Roboter leicht in externe IoT-Systeme und Plattformen integriert werden. Die Edu-Version ermöglicht zusätzlich den Anschluss einer Dockingstation mit E/A-Anschlüssen und Erweiterungen (z. B. D1-Arm, andere LiDARs).
Software und offene Architektur für den Bildungsbereich
Unitree Go2 Edu unterstützt die Programmierung in C++ und Python sowie die Integration mit den Frameworks ROS und ROS 2. Die offene API ermöglicht die Bewegungssteuerung auf niedriger Ebene und den Zugriff auf Sensor-Rohdaten. Mit der Dokumentation und einer grafischen Entwicklungsumgebung können Sie Ihre eigenen Anwendungen in den Bereichen Computer Vision, SLAM, Hinderniserkennung oder Bilderkennung erstellen.
Inhalt des Kits
- Unitree Go2 Edu Roboter
- 15000 mAh-Akku
- Schnellladegerät (300 W)
- Satz Fußpads (4 Stück)
- Werkzeug zur Kalibrierung der Beine
- Serviceständer
- USB Typ A / USB Typ C Kabel
- Tragetasche
- Kabellose Fernsteuerung
- Manuelle Steuerung
Der Go2 ist mit einem 4D-LIDAR L1 mit einem ultraweiten Sichtfeld von 360° x 90° ausgestattet.
| Technische Daten und Vergleich der Unitree Go2-Roboter | |||
|---|---|---|---|
| Parameter | AIR | PRO | EDU |
| Werkstoff | Aluminiumlegierung + technischer Kunststoff | Aluminiumlegierung + technischer Kunststoff | Aluminiumlegierung + technischer Kunststoff |
| Versorgungsspannung | 28 V bis 33,6 V | 28 V bis 33,6 V | 28 V bis 33,6 V |
| Maximale Leistung | ca. 3000 W | ca. 3000 W | ca. 3000 W |
| Belastbarkeit | ~7 kg (max. 10 kg) | ~8 kg (max. 10 kg) | ~8 kg (max. 12 kg) |
| Geschwindigkeit | 0 m/s bis 2,5 m/s | 0 m/s bis 3,5 m/s | 0 m/s bis 3,7 m/s (max. 5 m/s) |
| Max. Stufenhöhe | ca. 15 cm | ca. 16 cm | ca. 16 cm |
| Max. Neigungswinkel | 30° | 40° | 40° |
| Motoren (Gelenke) | 12 Stk. | 12 Stk. | 12 Stk. |
| Bewegungsbereich | Körper: von -48° bis 48°; Oberschenkel: von -200° bis 90°; Unterschenkel: von -156° bis -48°. | Körper: von -48° bis 48°; Oberschenkel: von -200° bis 90°; Unterschenkel: von -156° bis -48° | Körper: von -48° bis 48°; Oberschenkel: von -200° bis 90°; Unterschenkel: von -156° bis -48° |
| Drehmomente | - | ca. 45 N*m | ca. 45 N*m |
| LiDAR-Modul | ja | ja | ja |
| Modul für drahtlose Vektorverfolgung | nein | ja | ja |
| HD-Weitwinkelkamera | ja | ja | ja |
| Tiefenkamera-Modul | nein | ja | ja |
| Verfolgungsmodul ISS2.0 | nein | ja | ja |
| Sprachfunktionalität | nein | ja | ja |
| WiFi-Konnektivität | WiFi 6 (Dual-Band) | WiFi 6 (Dual-Band) | WiFi 6 (Dual-Band) |
| Bluetooth | 5.2 / 4.2 / 2.1 | 5.2 / 4.2 / 2.1 | 5.2 / 4.2 / 2.1 |
| 4G-Modul | nein | ja | ja |
| Manuelle Steuerung | wahlweise | optional | enthalten |
| Automatische Ladefunktion | keine | nein | ja (Kompatibilität) |
| Grafische Programmierung | ja | ja | ja |
| OTA-System | ja | ja | ja |
| Recheneinheit | keine | keine | Nvidia Jetson Orin |
| Akku | 8000 mAh | 8000 mAh | 15000 mAh |
| Betriebsdauer | ca. 1-2 h | ca. 1-2 h | ca. 2-4 h |
| Aufladen | Standard (33,6 V / 3,5 A) | Standard (33,6 V / 3,5 A) | schnell (33,6 V / 9 A) |
| Abmessungen (aufrecht) | 70 x 31 x 40 cm | 70 x 31 x 40 cm | 70 x 31 x 40 cm |
| Abmessungen (zusammengeklappt) | 76 x 31 x 20 cm | 76 x 31 x 20 cm | 76 x 31 x 20 cm |
| Gewicht (mit Batterie) | ca. 15 kg | ca. 15 kg | ca. 15 kg |
