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

Unitree G1 Ultimate B 휴머노이드 로봇, 촉각 센서가 장착된 3 손가락 손 (G1EDU-U4)

G1 라인업 내에서 "EDU" 변형은 다음과 같은 실험실 사용 사례를 위해 위치해 있습니다.로봇 학습, 강화 학습, 인간-로봇 상호작용, 그리고 모바일 조작, 개발자들은 기본 구성에 비해 더 풍부한 감지, 확장된 자유도, 그리고 더 높은 온보드 컴퓨팅 능력의 혜택을 누립니다.

"Ultimate B" 패키지 라벨은 리셀러들이 EDU 구성에 대해 설명할 때 일반적으로 사용됩니다. 촉각 지원이 가능한 능숙한 손 (종종 참조되는 것으로 Dex3-1 촉각 센서 배열) 및 더 높은 자유도 설정을 갖춘. 유니트리(Unitree)는 G1 EDU 변형이 지원한다고 설명합니다. 힘 제어 세 손가락 능숙한 손 옵션 및 메모는 Dex3-1은 선택적으로 촉각 센서 배열과 함께 설치할 수 있습니다., 접촉이 풍부한 조작 연구를 가능하게 합니다.

디자인 및 기능

휴머노이드 형태와 기계적 배치

G1 플랫폼은 안정적인 이족 보행 및 조작 연구를 위해 설계된 컴팩트한 휴머노이드입니다. 유니트리는 접힌 "쭈그리고 앉은" 형태의 형태를 발표합니다. 690 × 450 × 300 mm 그리고 스탠딩 폼 팩터의 ["1320 × 450 × 200 mm"] (치수는 일반적으로 차트 맥락에 따라 길이 × 너비 × 두께/높이로 표시됩니다). 발표된 무게는 약 35kg (배터리 포함), 구성에 따라 다름.

자유도 및 모듈 구성

EDU 구성의 정의적인 특징은 그들의 범위입니다. 총 자유도 (DoF). 유니트리(Unitree)는 기본 G1 구성 목록을 다음과 같이 제공합니다. ["23 DoF"], EDU 구성은 범위를 설정합니다 ["23–43 DoF"] 옵션에 따라 (예: 허리 및 손/손목 모듈).
Unitree는 능숙한 손 설정에 대해 설명합니다. Dex3-1 세 손가락 손과 7 DoF, 추가 선택 가능한 손목 자유도와 함께, 손가락 DoF 분포를 지정합니다 (엄지: 3개의 활성 DoF; 검지: 2; 중지: 2).

능숙한 손과 촉각 감지

"Ultimate B / U4" 개념은 중심에 있습니다. 촉각 지원 조작—조합의 힘 제어 그리고 촉각 센서 배열 손에 내장되어 있습니다. Unitree는 명시적으로 다음과 같이 말합니다. Dex3-1은 선택적으로 촉각 센서 배열과 함께 설치할 수 있습니다., 일반적으로 더 강력한 픽 앤 플레이스, 도구 사용 및 순응 삽입 작업을 위한 접촉 위치, 미끄러짐 및 잡기 안정성을 추정하는 데 사용됩니다.

기술 및 사양

구동 및 조인트 설계

Unitree의 발표된 G1 사양은 동적 움직임과 반복 가능한 제어를 지원하기 위한 관절 및 구동계 선택을 강조합니다. 회사는 산업용 크로스 롤러 베어링 그리고 이중 인코더 공동 스택에서, 그리고 ["PMSM (영구 자석 동기 모터)"] 건축물의 반응 및 열 처리.

로봇 공학 및 AI를 위한 온보드 컴퓨팅

컴퓨팅을 위해 Unitree는 기본 및 EDU 컴퓨팅 리소스를 구분하고 EDU 옵션을 나열합니다. NVIDIA 제트슨 오린 모듈(실시간 인식, 센서 융합 및 딥 러닝 추론에 일반적으로 사용됨).
전형적인 EDU Ultimate 패키지는 로봇 공학 유통업체를 통해 판매되며, 구성은 종종 다음과 같이 설명됩니다. 제트슨 오린 NX (16 GB) 및 ~100 TOPS 클래스 기능, 로봇에서 더 높은 처리량의 인식 및 정책 추론을 실행하는 목표에 맞춰 조정됨.

모빌리티 및 페이로드 고려사항

Unitree는 G1 플랫폼의 최고 속도가 최대임을 제공합니다. 2 m/s (구성 및 테스트 조건에 따라 다름). 또한 EDU 암 최대 하중을 다음과 같이 나열합니다. 약 3kg (소형 휴머노이드 및 실험실 조작을 위한 일반적인 페이로드 계층).
배급업체에 나열된 “Ultimate B (U4)” 패키지에서는 사양이 일반적으로 다음과 같이 제시됩니다. ~3 kg 최대 팔 하중, 이는 중량물 리프트보다는 테이블탑 및 경량 산업 테스트 고정구에 대한 EDU 포지셔닝과 일치합니다.

신청 및 사용 사례

모바일 조작 연구

촉각 기능이 있는 힘 제어 세 손가락 손은 특히 적합합니다 모바일 조작 연구—로봇이 작업 공간으로 걸어가고, 물체를 인식하며, 신뢰성 있게 잡고, 제어된 접촉으로 배치해야 하는 작업. 촉각 센싱은 시각만으로는 어려운 불확실성을 해결하는 데 도움을 줍니다 (예: 투명한 물체, 접촉 시 가림, 그리고 들어올릴 때 미끄러짐).

로봇 교육 및 커리큘럼 실험실

대학과 교육 프로그램은 G1 EDU와 같은 휴머노이드 플랫폼을 사용하여 가르칩니다:

• 로봇 운동학 및 역학 (DoF 모델링, 전신 제어)

• 지각 파이프라인 (depth 카메라, LiDAR 기반 매핑이 가능할 때, 및 센서 융합)

• 학습 기반 제어 (모방 학습, 강화 학습, 및 시뮬레이션-실제 전이)

인간-로봇 상호작용 및 햅틱

U4 스타일 촉각 구성은 지원합니다 촉각 및 상호작용 연구, 제어된 핸드쉐이크, 순응하는 핸드오버, 촉각 피드백에 의해 유도되는 그립 조정 행동과 같은. 이는 "물리적 AI"에 대한 일반적인 연구 방향으로, 접촉이 풍부한 센싱을 사용하여 제약이 없는 환경에서 강력한 조작 기술을 배우는 데 사용됩니다.

서비스 및 경량 산업 개념에 대한 프로토타입 테스트

G1 EDU Ultimate B는 전용 산업 로봇 팔은 아니지만 사용할 수 있습니다. proof-of-concept trials 서비스 로봇 공학(실험실 물류, 검사 루틴, 간단한 자재 이동)에서. 그 가치는 종종 처리량보다 실험 속도와 소프트웨어 유연성에 있습니다.

장점 / 혜택

촉각 감지를 통한 접촉이 풍부한 조작

촉각 센서는 시각을 보완하는 정보를 제공합니다: 압력 분포, 초기 미끄러짐, 그리고 실시간 접촉 상태. 유니트리(Unitree)는 Dex3-1에 대한 옵션으로 촉각 센서 배열을 언급하며, 개발자들이 더 안정적인 그립과 더 신뢰할 수 있는 조작 정책을 구현할 수 있도록 합니다.

더 높은 구성 가능성과 확장성

EDU 구성의 넓은 DoF 범위(23–43)는 더 많은 실험을 지원합니다. 전체 신체 운동, 허리 관절, 그리고 손/손목 손재주—여러 프로젝트를 포괄하는 하나의 플랫폼을 원하는 연구 그룹에 유용합니다.

AI 준비 완료 컴퓨팅 풋프린트

Jetson Orin 클래스 컴퓨팅의 존재는 EDU 지향 구성에서 로봇 내 추론을 지원합니다. 비전 모델, 포즈 추정, 그리고 정책 네트워크, 외부 워크스테이션에 대한 의존도를 줄이고 폐쇄 루프 행동에 대한 대기 시간을 낮춥니다.

```json [ "자주 묻는 질문 섹션" ] ```

Unitree G1 EDU Ultimate B (G1EDU-U4)는 무엇인가요?

The G1EDU-U4 는 a 연구/교육 구성 유니트리의 G1 휴머노이드 로봇 강조하는 능숙한 조작, 일반적으로 특징짓는 세 손가락 손에 촉각 센서 배열 연락이 풍부한 제어를 위해.

촉각 기능이 있는 세 손가락 손은 어떻게 작동하나요?

유니트리의 Dex3-1 손은 a 힘 제어 ["세 손가락 디자인과 함께 게시된"] 7 DoF 손가락 구조 (엄지 3 DoF, 검지 2, 중지 2). 유니트리(Unitree)는 선택적으로 설치할 수 있다고 언급합니다. 촉각 센서 배열, 접촉 피드백을 제공하여 그립 안정성과 정밀 조작을 개선합니다.

왜 촉각 감지가 인간형 조작에 중요한가요?

촉각 감지는 로봇이 감지하는 데 도움을 줍니다 연락처, 압력 분포, 그리고 미끄러짐, 더 신뢰할 수 있는 그립을 가능하게 하여—특히 접촉 순간에 시각이 가려질 때. 이는 물체를 집거나, 놓거나, 삽입하거나, 사람에게 물체를 건네는 것과 같은 작업에 매우 중요합니다.

G1EDU-U4의 기본 휴머노이드 구성과 비교했을 때의 이점은 무엇인가요?

주요 이점은 일반적으로 다음과 같습니다 더 높은 DoF 옵션, "능숙한 손", 그리고 촉각 감지 조작 연구를 위한, 추가 제트슨 오린 클래스 컴퓨트 많은 EDU 구성에서 실시간 AI 작업을 지원합니다.

요약

The Unitree G1 EDU Ultimate B (G1EDU-U4) 촉각 기능이 있는 연구 중심의 G1 휴머노이드 플랫폼 구성 요소를 나타냅니다. 재주 있는 세 손가락 손, 옵션 터치 센서 배열, 그리고 AI 중심의 온보드 컴퓨팅 현대 휴머노이드 로봇 공학 R&D를 지원하기 위해—특히 조작, 촉각, 및 인간-로봇 상호작용 분야에서.