Unitree Go2 Ent-Plus 4 (Télécommande d'écran Go2 (double caméra+lanceur de canon à filet de capture))

Go1 Air et Go1 Pro sont conçus pour les robots fans et les robots starters, positionnés dans les catégories des consommateurs, des robots fans.
La version Go1 Edu se concentre sur l'éducation et la recherche scientifique, le divertissement, le jeu cool, et les chercheurs et développeurs de robots.
AlienGo et B1, l'atterrissage principal de l'industrie (inspections tout-terrain, telles que les inspections de sous-stations, l'arpentage et la cartographie de la construction, etc.), notamment pour l'énergie électrique, la pétrochimie et le charbon, en tant que pré-recherche technologique industrielle tournée vers l'avenir.
Le bras robotique de la série Z1 est prêt à coopérer avec les robots quadrupèdes Aliengo et B1 (plus adaptés) et d'autres robots mobiles pour accomplir des tâches complexes et explorer divers scénarios d'application.

Avec le contrôleur par défaut, c'est comme se connecter à un point d'accès WIFI, la portée de la connexion du téléphone avec le chien robot est d'environ 50 mètres à 60 mètres. Avec un contrôleur amélioré, en l'absence d'obstacles et d'interférences, vous pouvez contrôler une distance maximale de 500 mètres à 1 km, mais dans des conditions normales, vous pouvez au moins contrôler une distance de 200 mètres.
Le contrôleur amélioré est une mini station au sol portable comme le DJI RC Pro pour les drones, c'est pourquoi il a une capacité de contrôle à distance beaucoup plus forte.

Tous sont capables de monter les escaliers, la hauteur maximale de montée est de
Go1 : 12cm (4.7 pouces)
AlienGo : 18cm (7 pouces)
B1 : 20cm (7.9 pouces)
Noté : Boston Dynamic spot : typiquement 7 pouces d'élévation pour 10-11 pouces.

Go1 : 4.7m/s (10.5 mph)
AlienGo : 2m/s (4.47 mph)
B1 : 1,8 m/s (4 mph)
Noté : Boston Dynamic spot : 1.6m/s

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

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

Pour Go1 Edu, nous fournissons Go1 Edu Explorer, Go1 Edu Explorer est basé sur Go1 Edu, il suffit d'ajouter quelques accessoires, tels que NVIDIA Jetson NX avec logiciel et Lidar avec logiciel.

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

Go1 Edu prend également en charge le système de transmission d'images haute définition (similaire aux drones DJI) et la fonction de suivi des personnes (adoption du système de positionnement vectoriel sans fil). Go1 Edu est capable de se déplacer sur des terrains accidentés et d'effectuer de nombreux mouvements, tels que rouler, sauter, se tenir debout à l'envers, marcher, marcher rapidement, courir, etc.

Le client peut également ajouter d'autres capteurs, comme un capteur de détection de gaz, un scanner laser, un haut-parleur, un feu d'avertissement, une caméra thermique et une lampe de recherche à haute puissance, etc.

Actuellement, seuls Go1 Edu 4G et B1 supportent la 4G et la 5G, et seul le B1 dispose d'un GNSS intégré pour supporter le GPS. Le client doit construire son propre serveur pour utiliser la fonction 4G ou 5G.

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

Go1 Edu avec une caméra fisheye à 5 groupes (caméra développée par Unitree Robotics).
AlienGo est équipé de 3 groupes de caméras, 2 groupes de détecteurs de profondeur D435, 1 groupe de caméras de kilométrage visuel T265.
B1 équipé de 5 groupes intel realsense D430.

Nous n'avons pas publié de SDK/API lié à la navigation sur github car la navigation est basée sur LiDAR, et nous envoyons normalement tous ces logiciels avec le chien robot. Pour unitree_legged_sdk est notre API de base pour le contrôle de haut niveau et le contrôle de bas niveau, cette API supporte tous les modèles.

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