Unitree G1 EDU | U1-U14 | Nền tảng phát triển robot hình người

G1 EDU Standard | 23 DOF | cơ sở của các phiên bản Professional --> Dummy Hand | EDU-U1
G1 EDU Plus | 29 DOF | cơ sở cho các phiên bản Ultimate --> Dummy Hand | EDU-U2

G1 EDU- Professional (nền tảng 23 DOF)

• Professional A → Dex3-1 | 3 ngón | EDU-U9

• Professional B → Dex3-1 | 3 ngón có cảm biến xúc giác | EDU-U10

• Professional E → BrainCo Revo 2 Basic | 5 ngón | EDU-11

• Professional F → BrainCo Revo 2 Touch | 5 ngón có cảm biến xúc giác | EDU-12

• Professional G → Dex2/5 | 5 ngón | EDU-14

• Professional H → Dex1-1 Gripper Plus

• Professional I → Wuji Hand 2 | 5 ngón

G1 EDU- Ultimate (nền tảng 29 DOF)

• Ultimate A → Dex3-1 | 3 ngón | EDU-U3

• Ultimate B → Dex3-1 | 3 ngón có cảm biến xúc giác | EDU-U4

• Ultimate C → Inspire DFQ | 5 ngón | EDU-U5

• Ultimate D → Inspire E2 | 5 ngón | có cảm biến xúc giác | EDU-U6

• Ultimate E → BrainCo Revo 2 Basic | 5 ngón | EDU-U7

• Ultimate F → BrainCo Revo 2 Touch | 5 ngón có cảm biến xúc giác | EDU-U8

• Ultimate G → Dex2/5 | 5 ngón | EDU-13

• Ultimate H → Dex1-1 Gripper Plus

• Ultimate I → Wuji Hand 2 | 5 ngón

Unitree G1 EDU U1 mang đến một nền tảng nhỏ gọn để phát triển các ứng dụng robot hình người. Động học toàn thân cho phép nghiên cứu thực tế về di chuyển, thăng bằng, các chuỗi chuyển động phối hợp và tương tác với môi trường. Đối với các trường đại học, viện nghiên cứu và bộ phận phát triển, điều này tạo ra một môi trường thử nghiệm vật lý, nơi các thuật toán không chỉ được mô phỏng mà còn được kiểm tra trong điều kiện thực tế. Thiết kế nhỏ gọn giúp việc sử dụng trong phòng thí nghiệm, phòng đào tạo và khu vực trình diễn trở nên thuận tiện. Không gian chuyển động, điều kiện mặt sàn và khoảng cách an toàn cần được tính đến ngay từ giai đoạn lập kế hoạch dự án để đảm bảo các thí nghiệm có thể được thực hiện một cách lặp lại và có kiểm soát.

Để nhận biết không gian, Unitree G1 EDU U1 kết hợp cảm biến LiDAR 3D với camera chiều sâu. Nhờ đó robot có thể phát hiện cấu trúc, vật cản và khoảng cách, đồng thời cung cấp dữ liệu cảm biến cho điều hướng, định vị, lập bản đồ hoặc lập kế hoạch chuyển động tự động. Nhà phát triển có thể thử nghiệm các phương pháp phân tích môi trường và nhận dạng vật thể của riêng mình trên một nền tảng robot hình người thực tế, thay vì chỉ làm việc với dữ liệu ghi sẵn hoặc mô phỏng. Điều này đặc biệt có lợi cho các dự án nghiên cứu và giảng dạy xem xét nhận thức và chuyển động trong mối liên hệ với nhau. Trước khi triển khai, cần xác thực phạm vi phát hiện, điều kiện ánh sáng, bề mặt phản xạ và tốc độ cho phép phù hợp với từng ứng dụng cụ thể.

Phiên bản EDU của Unitree G1 U1 được thiết kế cho nghiên cứu và phát triển thêm theo yêu cầu riêng. Phiên bản này cho phép triển khai các chức năng riêng, chẳng hạn như nhận thức hỗ trợ AI, điều khiển chuyển động hoặc tương tác giữa người và robot. Các tùy chọn giao tiếp như Wi-Fi 6 và Bluetooth 5.2 giúp đơn giản hóa việc cấu hình, trao đổi dữ liệu và tích hợp vào các thiết lập thử nghiệm. Nhờ đó, robot có thể được kết hợp với tài nguyên tính toán nội bộ hoặc bên ngoài như một nền tảng thực thi thực tế. Để đảm bảo tích hợp ổn định, người mua nên kiểm tra phạm vi giao hàng, phần cứng tính toán hiện có, giao diện lập trình, các tùy chọn tay kẹp và công cụ phát triển được hỗ trợ, vì những đặc điểm này quyết định công sức tích hợp và các ứng dụng khả thi.

RBTX hỗ trợ khách hàng không chỉ ở việc lựa chọn robot hình người mà còn cung cấp dịch vụ hỗ trợ, đào tạo và tích hợp. Các nhóm nhận được hỗ trợ thiết thực trong việc đưa vào vận hành, vận hành và tích hợp Unitree G1 EDU U1 vào môi trường nghiên cứu, giáo dục hoặc phát triển. Các khóa đào tạo giúp tiếp cận có cấu trúc và giúp người dùng hiểu rõ chức năng, giao diện và quy trình làm việc an toàn. Ngoài ra, RBTX cung cấp một loạt phụ kiện cho robot hình người, cho phép mở rộng nền tảng theo nhu cầu và điều chỉnh cho phù hợp với ứng dụng dự kiến. Cách tiếp cận tổng thể này, bao gồm phần cứng, phụ kiện, đào tạo và hỗ trợ kỹ thuật, giúp giảm công sức phối hợp và mang lại một đầu mối liên hệ duy nhất cho việc triển khai dự án robot.