UNITREE Go2 EDU U1 – robot cu patru picioare cu SDK deschis și modul 40 TOPS

UNITREE Go2 EDU U1 este o versiune de dezvoltare a robotului cvadruped Go2 cu 12 motoare articulare, modul de calcul NVIDIA Jetson Orin Nano (40 TOPS), cameră de adâncime Intel RealSense D435i și SDK deschis, conceput pentru educația în robotică și cercetarea locomoției în universități și echipe de cercetare și dezvoltare. Spre deosebire de Go2 Air și Pro, acesta permite dezvoltare secundară, inclusiv control articular la nivel scăzut, și are senzori de forță în picioare, o baterie de 15.000 mAh și un încărcător rapid. Este configurația entry-level a seriei EDU - fără LiDAR suplimentar și cu o putere de calcul mai mică decât versiunea cu Hesai XT16 LiDAR.

Ce oferă

• Open SDK și suport ROS 2– acces la datele senzorilor și controlul articulațiilor individuale (C++, Python)
• NVIDIA Jetson Orin Nano cu 40 TOPS– rularea locală a rețelelor neuronale, detectarea obiectelor și SLAM direct pe robot
• Cameră de adâncime Intel RealSense D435i+ LiDAR 4D L1 cu câmp vizual de 360° × 90° și cameră HD cu unghi larg
• Senzori de forță în picioare– feedback de contact cu piciorul pentru algoritmi de mers personalizați
• Baterie de 15.000 mAhcu o durată de viață a bateriei de aproximativ 2–4 ore și un încărcător rapid de 33,6 V / 9 A
• Viteză de până la 3,7 m/s, capacitate portantă ≈ 8 kg (max. aprox. 12 kg), trepte până la aprox. 16 cm, pante de până la 40°

Mediul de programare și dezvoltare

Diferența cheie dintre Go2 EDU și versiunile pentru consumatori ale Air/Pro constă în ceea ce robotul îți permite să faci. În timp ce Air și Pro sunt controlate doar printr-o aplicație și un controller, EDU U1 expune interfața Unitree SDK2 (comunicare prin DDS) și pachete oficiale pentru ROS 2. Acest lucru îți permite să citești date brute de la IMU, LiDAR, camere și encodere articulare, să trimiți comenzi de nivel înalt (viteză, direcție, atitudine) și comenzi de nivel scăzut către motoare individuale - adică să-ți testezi propriile controlere de mers, de exemplu, politici învățate prin învățare prin consolidare în simulare.

Modulul de calcul NVIDIA Jetson Orin Nano cu 40 TOPS rulează pe Ubuntu și este conceput pentru cod utilizator - detectarea obiectelor, segmentarea semantică, odometria vizuală sau maparea. Controlul mișcării rămâne pe procesorul intern cu 8 nuclee al robotului, astfel încât o eroare în program nu va afecta stabilizarea.

Senzorii și percepția mediului înconjurător

Capul robotului găzduiește un senzor LiDAR L1 4D cu unghi ultra-larg, cu un câmp vizual de 360° × 90°, utilizat pentru detectarea și evitarea obstacolelor și pentru cartografierea împrejurimilor imediate. Acesta este completat de o cameră HD cu unghi larg și, în configurația EDU, de o cameră stereo de adâncime Intel RealSense D435i cu IMU integrat - un standard familiar majorității laboratoarelor de cercetare și pentru care există numeroase pachete ROS predefinite. Senzorii de forță din capetele picioarelor oferă informații despre contactul cu solul, informații utilizate în estimarea stării și în învățarea mersului pe teren accidentat.

Mecanică și mișcare

Go2 EDU U1 are 12 motoare articulare din aliaj de aluminiu (3 pe picior) cu un cuplu maxim de aproximativ 45 Nm, răcirea articulațiilor fiind realizată prin conducte de căldură și cabluri trase în interiorul articulației genunchiului. Amplitudinea mișcării este de la –48° la 48° la șold (abducție), de la –200° la 90° la coapsă și de la –156° la –48° la gambă. Robotul măsoară 70 × 31 × 40 cm în picioare, cântărește aproximativ 15 kg cu bateria și poate merge cu o viteză de până la 3,7 m/s, poate urca scări cu o viteză de până la aproximativ 16 cm și poate urca pante cu o înclinație de până la 40°.

Baterie și încărcare

Versiunea EDU este dotată cu o baterie inteligentă extinsă de 15.000 mAh (în loc de 8.000 mAh la Air și Pro), care durează aproximativ 2-4 ore în funcționare normală. Un încărcător rapid cu parametri de 33,6 V / 9 A scurtează pauzele dintre măsurători. Go2 EDU este compatibil și cu o stație de încărcare, ceea ce este o condiție prealabilă pentru experimentele autonome pe termen lung.

Cum diferă EDU U1 de alte versiuni?

• Comparativ cu Go2 Pro– adaugă dezvoltare secundară (SDK, control de nivel scăzut), modul Jetson Orin Nano 40 TOPS, cameră de adâncime D435i, senzori de forță a piciorului, baterie de 15.000 mAh, încărcător rapid și telecomandă manuală; Pro este conceput pentru control prin aplicație.
• Comparativ cu Go2 EDU cu Hesai XT16 LiDAR– nu are un LiDAR suplimentar cu 16 canale pentru rază lungă de acțiune și are 40 TOPS în loc de 100 TOPS. Acest lucru este suficient pentru predarea locomoției și a elementelor de bază ale percepției, dar nu și pentru cartografierea 3D precisă a spațiilor mari.
• Comparativ cu Go2-W U1– aceeași putere de calcul ca 40 TOPS, dar șasiu clasic de mers fără roți: greutate mai mică (15 kg vs. 18 kg), viteză de mers mai mare (3,7 m/s) și unghi de urcare mai mare (40° vs. 35°).

La ce este bun?

• Instruire în robotică mobilă– exerciții de cinematică, control, ROS 2 și SLAM pe hardware real în loc de simulare
• Cercetare locomotorie și simulare în realitate– transferul politicilor de mers antrenate în simulator către robotul real prin intermediul unei interfețe de nivel scăzut
• Viziune computerizată la marginea rețelei– detectarea persoanelor și a obiectelor de la camera D435i procesată pe modulul Orin Nano
• Proiecte studențești și de diplomă– navigare în clădiri, urmărire persoane, comenzi vocale
• Prototipuri pentru integratori– demonstrarea conceptului pentru o sarcină de inspecție sau patrulare înainte de achiziționarea unei platforme mai scumpe

Pentru cine este?

• Universități și școli profesionale secundarecu predarea roboticii, mecatronicii și inteligenței artificiale
• Echipe de cercetarecare au nevoie de acces la controlul motorului și la datele brute ale senzorilor
• Dezvoltatori și integratoricare doresc să înceapă cu familia Go2 și ulterior să facă upgrade la o versiune LiDAR sau cu roți

Comparație cu familia UNITREE Go2

Linia evidențiată = acest produs. Date conform producătorului Unitree; durata de viață a bateriei depinde de sarcină, teren și modul de mișcare.

parametri tehnici

Întrebări frecvente

Care este diferența dintre Go2 EDU U1 și Go2 Pro?

Go2 EDU U1 este open-source, în timp ce Go2 Pro nu este. EDU include și un modul NVIDIA Jetson Orin Nano (40 TOPS), o cameră de adâncime Intel RealSense D435i, senzori de forță a piciorului, o baterie de 15.000 mAh și un încărcător rapid; Pro are o baterie de 8.000 mAh și este controlat prin intermediul unei aplicații.

Care este diferența dintre Go2 EDU U1 și versiunea Hesai XT16 LiDAR?

Versiunea cu Hesai XT16 are suplimentar un LiDAR 3D cu 16 canale, cu o rază de acțiune de până la 120 m, și un modul de calcul cu 100 TOPS. EDU U1 se bazează pe un LiDAR L1 încorporat și o cameră de adâncime, suficiente pentru predare, locomoție și navigație în interior.

Poate fi programat Go2 EDU U1 în ROS 2?

Da. Unitree oferă SDK2 bazat pe DDS și pachete oficiale pentru ROS 2, astfel încât robotul comunică direct cu nodurile ROS 2. Puteți programa atât în C++, cât și în Python.

Este posibil să controlezi motoarele individuale?

Da, versiunea EDU acceptă control de nivel scăzut - puteți trimite poziția, viteza și cuplul dorite pentru fiecare dintre cele 12 articulații. Recomandăm fixarea robotului pentru astfel de experimente, deoarece dezactivați stabilizarea încorporată.

Cât durează bateria Go2 EDU U1?

Cu o baterie de 15.000 mAh, robotul poate rezista aproximativ 2-4 ore, în funcție de sarcină, teren și stilul de mișcare. Configurația EDU include un încărcător rapid de 33,6 V / 9 A.

Este Go2 EDU U1 potrivit pentru universitate?

Da, este conceput pentru predare și cercetare. Are o interfață deschisă, suport ROS 2, o cameră de adâncime și o putere de calcul suficientă pentru sarcini de viziune computerizată, fiind în același timp ușor (15 kg) și sigur de utilizat în laborator.

Poate fi mărită puterea de calcul ulterior?

Producătorul listează mai multe opțiuni de module de calcul pentru Go2 EDU în intervalul de aproximativ 40–100 TOPS. Dacă intenționați să realizați cartografiere 3D solicitantă sau modele mari de la început, luați în considerare versiunea cu 100 TOPS.