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Die Unitree Go2 Edu Plus mit D1-Roboterarm stellt den nächsten Schritt in der Entwicklung der mobilen Robotik dar: den Übergang von der Beobachtung zur Interaktion. Während sich die meisten vierbeinigen Roboter darauf beschränken, in ihrer Umgebung zu navigieren, ermöglicht diese Konfiguration dem Roboter, physisch mit der Welt zu interagieren. Durch die Kombination der sportlichen Beweglichkeit des Go2 mit der Präzision des D1 servogesteuerter Arm, entwickelt einen “mobilen Manipulator”, der Objekte greifen, Türen öffnen oder Proben sammeln kann. Diese Plattform ist der Goldstandard für Forscher, die an Verkörperte KI, wo die Software nicht nur lernt zu schauen, sondern auch zu handeln.
| Produkt | Unitree Go2 Edu Plus - D1 Arm |
| EAN | DDG_PRO_801053 |
| Abmessungen | L: 70 cm × B: 31 cm × H: 40 cm |
| Material | Aluminiumlegierung + technischer Kunststoff |
| Spannung | 28-33,6 V |
| Max. Leistung | 3.000 W |
| Nutzlast | 8-12 kg |
| Max. Geschwindigkeit | 3,7-5 m/s |
| Max. Steigwinkel | 40° |
| Max. Hindernishöhe | 16 cm |
| Max. Drehmoment | 45 N.m |
| Umfang der Bewegung | Körper -48~48°, Oberschenkel -200~90°, Unterschenkel -156~48° |
| Intelligente Batterie | 15.000 mAh |
| Lebensdauer der Batterie | 2-4 Stunden |
| Schnelles Ladegerät | 33,6 V, 9 A |
| Produkt | Unitree D1 Arm |
| Abmessungen | L: 30 cm × B: 15 cm × H: 20 cm |
| Grad der Freiheit | 6 |
| Laden Sie | 500 g (Idealgewicht) |
| Strom | 60 W |
| Ernährung | 24 V 2,5 A (MAX. 5 A) |
| 1 × Unitree Go2 Edu Plus Roboterhund |
| 1 × Unitree D1 Servo-Roboterarm |
| 1 × Zusätzliche Jetson Orin NX-Platine |
| 1 × Intra-Joint-Kreislauf (Knie) |
| 1 × Joint Heat Pipe Kühler |
| 1 × Modul zur drahtlosen Vektor-Positionsbestimmung |
| 1 × 4G-Modul |
| 1 × Sprachmodul |
| 1 × ISS 2.0 Intelligentes Seitenführungssystem |
| 1 × Fernbedienung |
| 1 × HD-Weitwinkelkamera |
| 1 × Kraftmessung am Fußende |
| 1 × RTT 2.0 Bildübertragung |
| 1 × Vordere Lampe |
| Go2 Edu-Reihe |
| Go2 Edu Plus Reihe |
| Go2 Ent-Serie |
| Unitree Go2-Fernbedienung |
| Unitree Go2 Ladestation |
| Unitree Go2 Standard-Akku (8000 mAh) |
| Unitree Go2-Akku mit langer Lebensdauer (15000 mAh) |
| Unitree Erweiterungsdock - NVIDIA Jetson Orin NX |
| Intel RealSense D435i Tiefenkamera |
| Unitree-Doppelkameramodul |
| Unitree-Schutzbügel |
Der Go1 Air und der Go1 Pro sind für Roboter-Enthusiasten und Roboter-Einsteiger gedacht und gehören zum Verbrauchermarkt.
Die Go1 Edu-Version richtet sich an Bildung und wissenschaftliche Forschung, Unterhaltung, Spielspaß sowie Roboterforscher und -entwickler.
Der AlienGo und der B1 sind vor allem für industrielle Anwendungen (Inspektionen vor Ort, wie z. B. Inspektionen von Umspannwerken, Vermessung und Kartierung im Bauwesen usw.), z. B. in der Elektrizitätswirtschaft, der petrochemischen Industrie und der Kohleindustrie, als zukunftsweisende Industrietechnik gedacht.
Die Z1-Roboterarmserie eignet sich ideal für die Zusammenarbeit mit dem AlienGo und B1 (dem am besten geeigneten Roboter), vierbeinigen Robotern und anderen mobilen Robotern, um komplexe Aufgaben auszuführen und verschiedene Anwendungsszenarien zu erkunden.
Mit dem Standard-Controller ist es so, als würde man sich mit einem Wi-Fi-Hotspot verbinden. Die Reichweite für die Telefonverbindung zum Roboterhund beträgt etwa 50 bis 60 Meter. Mit dem erweiterten Steuergerät können Sie den Roboterhund unter ungehinderten und störungsfreien Bedingungen bis zu 500 Meter bis 1 Kilometer weit steuern, aber unter normalen Bedingungen ist eine Reichweite von mindestens 200 Metern erreichbar.
Bei dem verbesserten Controller handelt es sich um eine Mini-Handheld-Bodenstation, ähnlich der DJI RC Pro für Drohnen, die die Fernsteuerungsfähigkeiten deutlich verbessert.
Alle Treppenläufer können Treppen steigen, die maximale Höhe, die sie überwinden können, ist:
Go1: 12 cm (4,7 Zoll)
AlienGo: 18 cm (7 Zoll)
B1: 20 cm (7,9 Zoll)
Hinweis: Boston Dynamic Spot: typische 7-Zoll-Steigung für 10-11-Zoll
Go1: 4,7 m/s (10,5 mph)
AlienGo: 2 m/s (4,47 mph)
B1: 1,8 m/s (4 mph)
Anmerkung: Boston Dynamische Werbung: 1,6 m/s
Nur B1 wird unterstützt, andere Modelle werden nicht unterstützt.
Go1: 3-5 kg (6.6-11 lbs)
AlienGo: 10 kg (22 lbs)
B1: 104 kg (229 lbs)
Hinweis: Boston Dynamic Spot: 14 kg (30.9 lbs)
Für Go1 Edu bieten wir Go1 Edu Explorer an. Go1 Edu Explorer basiert auf Go1 Edu, wird aber durch Zubehör wie NVIDIA Jetson NX mit Software und Lidar mit Software ergänzt.
Nach der Installation von Lidar unterstützt Go1 Edu Explorer dynamische Hinderniserkennung, Navigationsplanung, Kartenerstellung und Selbstpositionierung. Nach der Installation von NX unterstützt Go1 Edu Explorer Gestenerkennung, VSLAM und professionelle Sekundärentwicklung (maschinelles Lernen, etc.).
Der Go1 Edu unterstützt außerdem ein hochauflösendes Bildübertragungssystem (ähnlich wie bei DJI-Drohnen) und eine Personenverfolgungsfunktion (über ein drahtloses Vektorpositionierungssystem). Der Go1 Edu kann mit unebenem Gelände umgehen und verschiedene Bewegungen ausführen, wie z. B. Rollen, Springen, Überkopfgehen, Gehen, schnelles Gehen, Laufen usw.
Der Kunde kann auch andere Sensoren, wie z. B. Gasdetektionssensor, Laserscanner, Lautsprecher, Warnlampe, Wärmebildkamera und leistungsstarke Suchlampe usw., für verschiedene Anwendungen hinzufügen.
Derzeit unterstützen nur der Go1 Edu 4G und der B1 4G und 5G, und nur der B1 hat integriertes GNSS für GPS-Unterstützung. Kunden müssen ihren eigenen Server bauen, um die 4G- oder 5G-Funktionalität zu nutzen.
Normalerweise benötigen wir eine stabile DC-Stromversorgung (24V, 20A-30A) für das Go1 Edu, und der Anschluss für das Kabel ist XT30 oder XT30U.
Go1 Edu mit 5-Gruppen-Fisheye-Kamera (Kamera entwickelt von Unitree Robotics).
AlienGo ist mit 3-Gruppen-Kameras, 2-Gruppen-Tiefensensoren (Intel RealSense D435) und 1-Gruppe visueller Fernkamera (T265) ausgestattet.
B1 ausgestattet mit 5-Gruppen-Sensoren (Intel RealSense D430).
Wir haben kein SDK/API für die Navigation auf GitHub veröffentlicht, da die Navigation LiDAR-basiert ist und wir normalerweise alle Software zusammen mit dem Roboterhund ausliefern. Unitree_legged_sdk ist unsere Kern-API für High-Level- und Low-Level-Steuerung, und diese API unterstützt alle Modelle.
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