Unitree G1 Dex3-1 Force Control Three Finger Agile Hand (Version tactile)

Conçus pour les amateurs et les débutants en robotique, le Go1 Air et le Go1 Pro s'inscrivent dans le marché grand public.

La version Go1 Edu est destinée à l'éducation et à la recherche scientifique, au divertissement, à l'amusement et aux chercheurs et développeurs de robots.

Les AlienGo et B1 sont principalement destinés à des applications industrielles (inspections de sites, telles que les inspections de sous-stations, levés et cartographie dans la construction, etc.), par exemple dans les industries de l'électricité, de la pétrochimie et du charbon, en tant que technologie industrielle tournée vers l'avenir.

La série de bras robotiques Z1 est parfaitement adaptée pour travailler avec les robots AlienGo et B1 (le robot le plus adapté), les robots quadrupèdes et d'autres robots mobiles afin d'effectuer des tâches complexes et d'explorer divers scénarios d'application.

Avec le contrôleur standard, c'est comme si vous vous connectiez à un point d'accès Wi-Fi. La portée de la connexion téléphonique au chien robot est d'environ 50 à 60 mètres. Avec le contrôleur amélioré, dans des conditions sans obstacles et sans interférences, vous pouvez contrôler le chien robot jusqu'à un maximum de 500 mètres à 1 kilomètre, mais dans des conditions normales, une portée d'au moins 200 mètres est possible.

Le contrôleur amélioré est une mini-station au sol portable, similaire au DJI RC Pro pour les drones, ce qui renforce considérablement les capacités de contrôle à distance.

Tous les coureurs d'escaliers peuvent monter des escaliers, mais la hauteur maximale qu'ils peuvent atteindre est la suivante :
Go1 : 12 cm (4.7 pouces)
AlienGo : 18 cm (7 pouces)
B1 : 20 cm (7,9 pouces)
Note : Boston Dynamic spot : élévation typique de 7 pouces pour 10-11 pouces.

Go1 : 4,7 m/s (10,5 mph)
AlienGo : 2 m/s (4.47 mph)
B1 : 1,8 m/s (4 mph)
Note : Publicité dynamique à Boston : 1,6 m/s

Seul le modèle B1 est pris en charge, les autres modèles ne le sont pas.

Go1 : 3-5 kg (6.6-11 lbs)
AlienGo : 10 kg (22 lbs)
B1 : 104 kg (229 lbs)
Note : Boston Dynamic spot : 14 kg (30.9 lbs)

Pour Go1 Edu, nous proposons Go1 Edu Explorer. Go1 Edu Explorer est basé sur Go1 Edu, mais complété par des accessoires tels que NVIDIA Jetson NX avec logiciel et Lidar avec logiciel.

Après l'installation du lidar, Go1 Edu Explorer prend en charge la détection dynamique des obstacles, la planification de la navigation, la construction de cartes et l'autopositionnement. Après l'installation de NX, Go1 Edu Explorer prend en charge la reconnaissance gestuelle, le VSLAM et le développement secondaire professionnel (apprentissage automatique, etc.).

Le Go1 Edu prend également en charge un système de transfert d'images haute résolution (similaire aux drones DJI) et une fonction de suivi de personne (utilisant un système de positionnement vectoriel sans fil). Le Go1 Edu peut évoluer sur un terrain accidenté et effectuer divers mouvements, tels que rouler, sauter, se mettre à l'envers, marcher, marcher rapidement, courir, etc.

Le client peut également ajouter d'autres capteurs, tels qu'un capteur de détection de gaz, un scanner laser, un haut-parleur, une lampe d'avertissement, une caméra thermique et une lampe de recherche puissante, etc. pour diverses applications.

Actuellement, seuls le Go1 Edu 4G et le B1 prennent en charge la 4G et la 5G, et seul le B1 dispose d'un GNSS intégré pour la prise en charge du GPS. Les clients doivent construire leur propre serveur pour utiliser les fonctionnalités 4G ou 5G.

Normalement, nous avons besoin d'une alimentation DC stable (24V, 20A-30A) pour le Go1 Edu, et le port de connexion pour le câble est XT30 ou XT30U.

Go1 Edu avec caméra fisheye à 5 groupes (caméra développée par Unitree Robotics).

AlienGo est équipé de caméras à 3 groupes, de capteurs de profondeur à 2 groupes (Intel RealSense D435) et d'une caméra visuelle à distance à 1 groupe (T265).

B1 équipé de capteurs à 5 groupes (Intel RealSense D430).

Nous n'avons pas publié de SDK/API relatif à la navigation sur GitHub, car la navigation est basée sur le LiDAR et nous livrons normalement tous les logiciels avec le chien robot. Unitree_legged_sdk est notre API de base pour le contrôle de haut et de bas niveau, et cette API prend en charge tous les modèles.