Unitree G1 Ultimate B Humanoid Robot with 3 Finger Hands with Tactile Sensor (G1EDU-U4)

Unitree G1 Ultimate B Humanoid Robot ជាមួយដៃ 3 ចង្ក្រានដែលមានសេនស័រ Tactile (G1EDU-U4)

ក្នុងបន្ទាត់ G1 ទាំងមូល ការប្រែប្រួល “EDU” ត្រូវបានដាក់នៅសម្រាប់ករណីប្រើប្រាស់ក្នុងLaboratory ដូចជារ៉ូបូតរៀន, ការសិក្សាដែលមានការបន្ថែម, អន្តរកម្មមនុស្ស–រ៉ូបូត, និង ចលនាដោយទូរស័ព្ទ, ដែលអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ទទួលបានអត្ថប្រយោជន៍ពីការស្គាល់ដែលមានសម្បត្តិច្រើន, កម្រិតសេរីភាពដែលពង្រីក, និងសមត្ថភាពកុំព្យូទ័រនៅលើក្បាលដែលខ្ពស់ជាងការកំណត់មូលដ្ឋាន។

"ស្លាកកញ្ចប់ “Ultimate B” ត្រូវបានប្រើប្រាស់យ៉ាងទូលំទូលាយដោយអ្នកលក់ឡើងវិញដើម្បីពិពណ៌នាអំពីកំណត់រចនាសម្ព័ន្ធ EDU ដែលរួមមាន" ដៃដែលមានសមត្ថភាពប៉ះពាល់ (គេហៅថា Dex3-1 ជាមួយអារ៉ាយសេនស័រតាក់តិល) និងការកំណត់ដែលមានអត្រាសេរីភាពខ្ពស់។ Unitree ពិពណ៌នាអំពីអនុវត្តន៍ G1 EDU ថាជួយគាំទ្រការប្រើប្រាស់មួយ កម្លាំងគ្រប់គ្រងដៃប៉ុន្មានដៃដែលមានភាពច្នៃប្រឌិត ជម្រើស និងកំណត់ចំណាំថា អ្នក Dex3-1 អាចត្រូវបានដំឡើងជាជម្រើសជាមួយអារ៉ាយសេនស័រតាក់តិក, អនុញ្ញាតឱ្យមានការស្រាវជ្រាវអំពីការប manipul ទំនាក់ទំនងដែលមានសារៈសំខាន់។

ការរចនា និងលក្ខណៈពិសេស

រាងកាយមនុស្ស និងការរៀបចំម៉ាស៊ីន

[ "វេទិកា G1 គឺជាមនុស្សរាងកាយតូចមួយដែលត្រូវបានរចនាឡើងសម្រាប់ការដើរដោយជើងពីរដែលមានស្ថិរភាព និងការស្រាវជ្រាវអំពីការប្រើប្រាស់។ Unitree បង្ហោះទម្រង់ \"កាន់កាប់\" ដែលត្រូវបានបត់" ] 690 × 450 × 300 មម និងទម្រង់ដែលឈរនៅលើ 1320 × 450 × 200 មម (dimensions are typically presented as length × width × thickness/height depending on the chart context). ទម្រង់ទំងន់ដែលបានបោះពុម្ពគឺ ប្រហែល ៣៥ គីឡូក្រាម (with battery), កំពុងបម្លែងដោយការកំណត់។

អត្រាសេរីភាព និងកំណត់រចនាសម្ព័ន្ធម៉ូឌុល

អត្តសញ្ញាណដែលកំណត់របស់ការកំណត់ EDU គឺជាពន្លឺរបស់ពួកវា សមាសភាពសេរីភាពសរុប (DoF). Unitree បញ្ជាក់ពីកំណត់រចនាសម្ព័ន្ធ G1 មួយនៅក្នុង 23 DoF, ខណៈដែលការកំណត់ EDU ពង្រីក 23–43 DoF អាស្រ័យលើជម្រើស (ឧ. ម៉ូឌុលខ្សែចង្កេះ និងដៃ/កណ្តាលដៃ)។
សម្រាប់ការកំណត់ដៃឌីកស្ត័រ Unitree បានពិពណ៌នាអំពី Dex3-1 ដៃបីម្រាមជាមួយ 7 DoF, ជាមួយនឹងកម្រិតសេរីដៃបន្ថែមជាជម្រើស និងកំណត់ការចែកចាយ DoF នៃម្រាមដៃ (ម្រាមជើង: ៣ DoF សកម្ម; ម្រាមបង្ហាញ: ២; ម្រាមកណ្តាល: ២)

ដៃដែលមានជំនាញជាមួយការស្គាល់តាក់តាល់

គំនិត “Ultimate B / U4” ផ្តោតលើ ការបញ្ជូនដោយមានការប៉ះពាល់—ការរួមបញ្ចូលនៃ កម្លាំងគ្រប់គ្រង និង អារ៉ាយសេនស័រ៉ូតិច embedded in the hand. Unitree explicitly states that Dex3-1 អាចត្រូវបានដំឡើងជាជម្រើសជាមួយអារ៉ាយសេនស័រតាក់តិក, ដែលត្រូវបានប្រើប្រាស់ជាទូទៅដើម្បីវាយតម្លៃទីតាំងទំនាក់ទំនង ការលិច និងស្ថិរភាពនៃការចាប់យកសម្រាប់ការងារចាប់ និងដាក់ ឧបករណ៍ប្រើប្រាស់ និងការបញ្ចូលដែលមានភាពអន្ដរាយ។

បច្ចេកវិទ្យា និងសេចក្តីលម្អិត

ការបង្កើត និងការរចនាភ្ជាប់

Unitree’s published G1 specifications emphasize joint and drivetrain choices intended to support dynamic motion and repeatable control. The company lists កង់រ៉ូឡ័រ​កាត់​បន្ថែម​កម្រិតឧស្សាហកម្ម និង ឌូអាល់អេនកូឌ័រ នៅក្នុងស្តុករួម ក៏ដូចជាការមួយ ["ម៉ូទ័រ PMSM (ម៉ូទ័រ ស៊ីនខ្រូនូស ដែលមានម៉ាញេទិកថេរ)"] ស្ថាបត្យកម្មសម្រាប់ការឆ្លើយតប និងការដោះស្រាយកម្តៅ។

កុំព្យូទ័រ​នៅ​លើ​កប៉ាល់​សម្រាប់​រ៉ូបូត និង AI

សម្រាប់ការគណនា, Unitree បំបែកធនធានគណនាដើម និង EDU ហើយបញ្ជីជម្រើស EDU ដែលមានមុខងារ... NVIDIA Jetson Orin មូឌុល (ដែលប្រើប្រាស់យ៉ាងទូលំទូលាយនៅក្នុងរ៉ូបូតសម្រាប់ការយល់ដឹងពេលវេលាពិតប្រាកដ ការរួមបញ្ចូលឧបករណ៍ និងការប៉ាន់ស្មានរ៉ូបូតជ្រៅ)
ក្នុងកញ្ចប់ EDU Ultimate ដែលត្រូវបានលក់តាមរយៈអ្នកចែកចាយរ៉ូបូត សេចក្តីកំណត់ត្រូវបានពិពណ៌នាដោយសារតែ Jetson Orin NX (16 GB) និង ~100 TOPS class capability, aligned with the goal of running higher-throughput perception and policy inference on the robot.

ការពិចារណាអំពីចលនានិងទម្ងន់

Unitree ផ្តល់នូវលេខកំណត់ល្បឿនកំពូលសម្រាប់វេទិកា G1 រហូតដល់ 2 ម/វិនាទី (ផ្លាស់ប្តូរតាមការកំណត់ និងលក្ខខណ្ឌការប្រឡង)។ វាក៏បញ្ជាក់ពីទម្ងន់អតិបរិមាដៃ EDU ដូចជា ប្រហែល 3 គីឡូក្រាម (ជួរទំាងសារពើភ័ណ្ឌទូទៅសម្រាប់មនុស្សរាងតូច និងការប្រតិបត្តិការលាប)
ក្នុងកញ្ចប់ដែលមានបញ្ជីអ្នកចែកចាយ “Ultimate B (U4)”, ស្តង់ដារត្រូវបានបង្ហាញជាទូទៅថា ~3 គីឡូក្រាម បន្ទុកដៃអតិបរិមា, ដែលស្របគ្នាជាមួយនឹងការកំណត់ទីតាំង EDU សម្រាប់ឧបករណ៍សាកល្បងតុ និងឧបករណ៍ឧស្សាហកម្មស្រាល ជាងការលើកទំងន់ធ្ងន់។

កម្មវិធី និងករណីប្រើប្រាស់

ការស្រាវជ្រាវអំពីការប manipulasi ទូរស័ព្ទចល័ត

មួយដៃដែលមានសមត្ថភាពប៉ះពាល់ និងគ្រប់គ្រងកម្លាំងដោយមានមុខងារចំនួនបីគឺសមស្របជាពិសេសសម្រាប់ ចលនាដោយទូរស័ព្ទ ស្រាវជ្រាវ—ភារកិច្ចដែលរ៉ូបូតត្រូវតែដើរទៅកាន់កន្លែងធ្វើការ, យល់ដឹងអំពីវត្ថុ, ចាប់យកវាដោយទំនុកចិត្ត, និងដាក់វាជាមួយការទំនាក់ទំនងដែលគ្រប់គ្រង។ ការស្គាល់តាក់តិកជួយដោះស្រាយភាពមិនប្រាកដដែលការមើលតែម្ដងមិនអាចដោះស្រាយបាន (ឧ. វត្ថុបញ្ចេញពន្លឺ, ការបិទនៅពេលទំនាក់ទំនង, និងការលេចឡើងនៅពេលលើក)។

ការអប់រំរ៉ូបូត និងមន្ទីរពិសោធន៍មេរៀន

សាកលវិទ្យាល័យ និងកម្មវិធីបណ្តុះបណ្តាលប្រើប្រាស់វេទិកាមនុស្សដូចជា G1 EDU ដើម្បីបង្រៀន:

• កម្រិតនិងឌីណាមិចរបស់រ៉ូបូត (ការកំណត់ម៉ូដែល DoF, ការគ្រប់គ្រងរាងកាយទាំងមូល)

• ការប៉ាន់ប្រមាណបណ្ដាញ (depth cameras, LiDAR-based mapping when available, and sensor fusion)

• ការគ្រប់គ្រងដោយផ្អែកលើការសិក្សា (ការសិក្សាដោយការចម្លង, ការសិក្សាដោយការលើកទឹកចិត្ត, និងការផ្ទេរពីពិភពនិមិត្តទៅពិភពពិត)

អន្តរកម្មមនុស្ស–រ៉ូប និងការស្គាល់ចលនាដោយស្មារតី

ការកំណត់ប៉ារ៉ាម៉ែត្រប៉ូល U4 គាំទ្រ haptics និងការសិក្សាអន្តរកម្ម, ដូចជា ការចាប់ដៃដែលគ្រប់គ្រងបាន ការផ្ទេរដែលអនុលោម និងអាកប្បកិរិយាការកែប្រែចាប់ដែលបានជំរុញដោយការបញ្ចេញអារម្មណ៍។ នេះគឺជាទិសដៅស្រាវជ្រាវទូទៅសម្រាប់ “AI រាងកាយ” ដែលមានការសង្កេតឆាប់រហ័សដែលពាក់ព័ន្ធនឹងការទំនាក់ទំនងដើម្បីរៀនជំនាញការបញ្ជូនដែលរឹងមាំនៅក្នុងបរិយាកាសដែលមិនមានកំណត់។

ការប្រឡងគំរូសម្រាប់សេវាកម្ម និងគំនិតឧស្សាហកម្មស្រាល

នៅwhile មិនមែនជាដៃរ៉ូបូតឧស្សាហកម្មដែលបានបញ្ជូនទេ G1 EDU Ultimate B អាចប្រើសម្រាប់ ការសាកល្បងបញ្ជាក់ពីគំនិត ក្នុងវិស័យរ៉ូបូតសេវាកម្ម (ការគ្រប់គ្រងមន្ទីរ, វិធីសាស្ត្រត្រួតពិនិត្យ, ការផ្លាស់ប្តូរទំនិញសាមញ្ញ)។ តម្លៃរបស់វាមักស្ថិតនៅក្នុងល្បឿននៃការប្រឡង និងភាពបត់បែននៃកម្មវិធី ជាងការផ្ទុកចេញ។

អត្ថប្រយោជន៍ / អត្ថប្រយោជន៍

ការប្រតិបត្តិការដែលមានទំនាក់ទំនងច្រើនតាមរយៈការស្គាល់អារម្មណ៍តាមស្បែក

[ "ឧបករណ៍អ៊ិចសែនសម្រាប់ការប៉ះពាល់ផ្តល់ព័ត៌មានដែលបន្ថែមពីការមើល៖ ការចែកចាយសម្ពាធ, ការលេចឡើងដំបូង, និងស្ថានភាពទំនាក់ទំនងពេលវេលាពិត។ Unitree បានចំណាំថា អារ៉ាយឧបករណ៍អ៊ិចសែនសម្រាប់ការប៉ះពាល់ជាជម្រើសសម្រាប់ Dex3-1 ដែលអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកអភិវឌ្ឍន៍អាចអនុវត្តន៍ការចាប់យកដែលមានស្ថិរភាព និងគោលការណ៍ការប Manipulation ដែលមានសុវត្ថិភាព។" ]

កម្រិតកំណត់ និងការពង្រីកខ្ពស់

កម្រិត DoF ទូលំទូលាយនៃការកំណត់ EDU (23–43) គាំទ្រការប្រតិបត្តិការបន្ថែមជាងនេះ។ whole-body motion, ក្បាលខ្នង, និង ដៃ/កណ្តាលដៃ—មានប្រយោជន៍សម្រាប់ក្រុមស្រាវជ្រាវដែលចង់មានវេទិកាមួយដើម្បីគ្របដណ្តប់គម្រោងជាច្រើន។

AI-ready compute footprint

ការបង្ហាញនៃកុំព្យូទ័រ Jetson Orin-class ក្នុងកំណត់រចនាសម្ព័ន្ធដែលមានគោលបំណង EDU គាំទ្រការប៉ាន់ស្មានលើរ៉ូបូតសម្រាប់ ម៉ូដែលវិស័យ, ការប៉ាន់ស្មានទីតាំង, និង បណ្តាញគោលនយោបាយ, កាត់បន្ថយការពឹងផ្អែកលើម៉ាស៊ីនការងារបរទេស និងកាត់បន្ថយពេលវេលាដើម្បីអនុវត្តន៍ការប្រតិបត្តិការបិទច្រក។

```json [ "ផ្នែកសំណួរញឹកញាប់" ] ```

អ្វីទៅជា Unitree G1 EDU Ultimate B (G1EDU-U4)?

The G1EDU-U4 គឺជា ការកំណត់ស្រាវជ្រាវ/ការអប់រំ នៃ Unitree’s G1 로봇មនុស្ស ដែលផ្តោតសំខាន់ ការប្រមូលផ្តុំដែលមានជំនាញ, ដែលមានលក្ខណៈពិសេសជាញឹកញាប់ ដៃបីម្រាមដែលមានអារម្មណ៍តាក់តិកសេនស័រ សម្រាប់ការគ្រប់គ្រងដែលមានទំនាក់ទំនងច្រើន។

វិធីដំណើរការនៃដៃបីម្រាមដែលមានសមត្ថភាពប៉ះពាល់គឺដូចម្តេច?

Unitree’s Dex3-1 ដៃគឺជា force-controlled ការរចនាដោយមានម្រាមដៃបីជាមួយនឹងការបោះពុម្ព 7 DoF សំណុំស្រទាប់ដៃ (ដៃក្រចក ៣ DoF, ដៃបង្ហាញ ២, ដៃកណ្តាល ២)។ Unitree បានកំណត់ថាវាអាចត្រូវបានដំឡើងជាជម្រើសជាមួយ អារ៉ាយសេនស័រ៉ូតិច, ដែលផ្តល់មតិយោបល់ទំនាក់ទំនងដើម្បីបង្កើនស្ថិរភាពនៃការចាប់យក និងការប្រព្រឹត្តិការណ៍យ៉ាងល្អ។

មូលហេតុអ្វីបានជា ការស្គាល់អារម្មណ៍តាមស្បែកមានសារៈសំខាន់សម្រាប់ការបញ្ជូនរបស់មនុស្ស?

ការស្គាល់តាមចំណុចជួយឱ្យរ៉ូបូតអាចរកឃើញ ទំនាក់ទំនង, សម្ពាធចែកចាយ, និង ស្លិប, អនុញ្ញាតឱ្យមានការចាប់យកដែលមានសុវត្ថិភាពជាងមុន—ជាពិសេសនៅពេលដែលការមើលមិនអាចធ្វើបាននៅពេលដែលមានការទាក់ទង។ នេះគឺសំខាន់សម្រាប់ភារកិច្ចដូចជា ការជ្រើសរើស ការដាក់ ការបញ្ចូល ឬការផ្តល់វត្ថុឱ្យមនុស្ស។

អត្ថប្រយោជន៍អ្វីខ្លះនៃ G1EDU-U4 ប្រៀបធៀបនឹងការកំណត់មនុស្សមូលដ្ឋាន?

អត្ថប្រយោជន៍សំខាន់ៗទូទៅរួមមាន ជម្រើស DoF ខ្ពស់, ដៃដែលមានជំនាញ, និង សញ្ញាដែលអាចចាប់អារម្មណ៍បាន សម្រាប់ការស្រាវជ្រាវការប្រើប្រាស់, បន្ថែម កុំព្យូទ័រ Jetson Orin-class ក្នុងការកំណត់ EDU ជាច្រើនដើម្បីគាំទ្រការងារប្រាក់ AI នៅពេលពិត។

សង្ខេប

The Unitree G1 EDU Ultimate B (G1EDU-U4) តំណាងឱ្យការកំណត់ដែលមានសមត្ថភាពប៉ះពាល់ និងផ្តោតលើការស្រាវជ្រាវនៃវេទិកាមនុស្ស G1 ដែលបញ្ចូលគ្នា ដៃបីម្រាមដែលមានជំនាញ, អារ៉ាយសេនស័រតាក់តិលជាជម្រើស, និង កុំព្យូទ័រ​ដែលមាន​បច្ចេកវិទ្យា AI ដើម្បីគាំទ្រការស្រាវជ្រាវ និងអភិវឌ្ឍន៍រ៉ូបូតមនុស្សសម័យថ្មី—ជាពិសេសក្នុងការបញ្ជូន, ការស្គាល់អារម្មណ៍, និងអន្តរកម្មមនុស្ស–រ៉ូបូត។