Unitree Go2 Edu Plus Hesai XT16 Quadruped Robot

Unitree Go2 Edu Plus Hesai XT16 หุ่นยนต์สี่ขา

สัมผัสอนาคตของหุ่นยนต์ด้วย Unitree Go2 หุ่นยนต์สุนัขอัจฉริยะที่มีความก้าวหน้าและหลากหลาย หุ่นยนต์สี่ขานี้กำหนดขอบเขตของสิ่งที่เป็นไปได้ใหม่ โดยมอบความคล่องตัว ความสามารถในการปรับตัว และปัญญาที่ไม่มีใครเทียบได้ ไม่ว่าคุณจะเป็นผู้ที่หลงใหลในเทคโนโลยี นักวิจัย หรือเพียงแค่กำลังมองหาสหายที่สร้างสรรค์ Go2 ถูกออกแบบมาเพื่อสร้างความประทับใจ   

“EDU Plus” การกำหนดชื่อที่ใช้กันทั่วไปสำหรับรุ่นที่เน้น การพัฒนารอง, การรับรู้ที่ขยายออก และตัวเลือกการคอมพิวเตอร์ที่สูงกว่ารุ่นพื้นฐานสำหรับผู้บริโภค

คุณสมบัติที่โดดเด่นของ Hesai XT16 รุ่นคือการรวมของ เซ็นเซอร์ LiDAR 3D 360° สำหรับการทำแผนที่ การรับรู้ และการระบุตำแหน่งและการทำแผนที่พร้อมกัน (SLAM) เอกสารสำหรับนักพัฒนาของ Unitree ระบุว่าแพลตฟอร์ม Go2 เข้ากันได้กับ ตัวเลือก LiDAR สองตัว—MID-360 และ Hesai XT16—ที่ใช้สำหรับการนำทาง SLAM, ทำให้ XT16 เป็นตัวเลือกที่เหมาะสมสำหรับทีมที่ให้ความสำคัญกับการรับรู้ 3D ที่เชื่อถือได้และการทำงานนำทาง

ในสภาพแวดล้อมการวิจัยและการศึกษา การกำหนดค่านี้มักถูกวางตำแหน่งเป็นระบบ “หุ่นยนต์สุนัข” ขนาดกะทัดรัดสำหรับการทำงานเชิงปฏิบัติใน การเคลื่อนที่อัตโนมัติ การเรียนรู้เชิงเสริม ท่อการรับรู้ การควบคุมที่ใช้ ROS และการทดสอบในสนามจริง.

การออกแบบและคุณสมบัติ

แพลตฟอร์มการเคลื่อนที่สี่ขา

ซีรีส์ Go2 ใช้โครงสร้างสี่ขา (quadruped) เพื่อเดินทางในสภาพแวดล้อมที่ท้าทายหุ่นยนต์ล้อ เช่น พื้นในร่มที่ไม่เรียบ ขอบทาง พื้นที่กลางแจ้งที่เรียบ และการจัดเรียงในห้องปฏิบัติการที่ยุ่งเหยิง รายการผลิตภัณฑ์ค้าปลีกสำหรับรุ่น Go2 EDU มักจะอธิบายขนาดที่กะทัดรัดและพื้นที่พกพาสำหรับการใช้งานในวิทยาเขตหรือห้องปฏิบัติการ

การพัฒนาแนวทาง EDU Plus

การติดป้าย EDU Plus มักเกี่ยวข้องกับคุณสมบัติการพัฒนาที่เช่น ความสามารถในการพัฒนารอง, การสนับสนุนการเขียนโปรแกรมและการรวมเข้าด้วยกัน และความเข้ากันได้กับโมดูลการรับรู้ระดับสูง ผู้ค้าปลีกหลายรายวางตำแหน่ง Go2 EDU/EDU Plus เป็นแพลตฟอร์มที่มุ่งเป้าไปที่ การศึกษาและการวิจัย, รวมถึงการทำงานที่สามารถโปรแกรมได้และการปรับปรุงอย่างต่อเนื่องผ่านการอัปเดตซอฟต์แวร์

การรวม LiDAR ของ Hesai XT16

Hesai XT16 เป็น LiDAR 3D แบบหลายลำแสงที่ใช้กันทั่วไปสำหรับ SLAM การตรวจจับวัตถุ และการทำแผนที่ ข้อมูลจำเพาะที่เผยแพร่ที่สำคัญ ได้แก่:

• 16 ช่อง (ลำแสงเลเซอร์)

• มุมมอง (FOV): 360° แนวนอน × 30° แนวตั้ง

• อัตราจุด: ~320,000 จุด/วินาที (การกลับคืนครั้งเดียว)

• ความแม่นยำในการวัดระยะ: ±1 ซม. (มักจะระบุ)

ใน Go2 EDU Plus XT16 การกำหนดค่านี้ LiDAR จะถูกใช้เพื่อสนับสนุน การรับรู้สิ่งแวดล้อม 3D, ช่วยให้นักวิจัยสามารถสร้างสแต็กการนำทางที่พึ่งพาคลาวด์พ้อยแทนที่จะใช้การรับรู้ที่อิงจากการมองเห็นเพียงอย่างเดียว

เทคโนโลยีและข้อมูลจำเพาะ

การรับรู้และการนำทาง (3D SLAM)

แรงจูงใจทางเทคนิคหลักในการเลือก Hesai XT16 รุ่นคือการนำทาง SLAM โดยใช้คลาวด์พ้อยที่หนาแน่น เอกสารสำหรับนักพัฒนาของ Unitree อ้างอิงการนำทางที่ใช้ LiDAR อย่างชัดเจนและระบุว่า Go2 สามารถติดตั้งได้ด้วย MID-360 หรือ Hesai XT16 LiDAR สำหรับ SLAM.

ในกระบวนการหุ่นยนต์ที่ใช้งานจริง ข้อมูล LiDAR XT16 อาจถูกใช้สำหรับ:

• การทำแผนที่และการระบุตำแหน่ง (วิธีการ SLAM 2D/3D)

• การตรวจจับและหลีกเลี่ยงอุปสรรค

• การวางแผนเส้นทางอัตโนมัติในพื้นที่ที่มีโครงสร้าง (ห้องปฏิบัติการ ทางเดิน คลังสินค้า)

• การเก็บข้อมูลชุดข้อมูล สำหรับการทดลองการรับรู้และการเรียนรู้ที่มีตัวตน

แบตเตอรี่และระยะเวลาการทำงาน

คำอธิบายผลิตภัณฑ์ Go2 EDU มักจะระบุว่าใช้ แบตเตอรี่ 15,000 mAh และช่วงระยะเวลาการทำงานที่สามารถเข้าถึง สูงสุด ~4 ชั่วโมง, ขึ้นอยู่กับความเข้มของการเคลื่อนไหว น้ำหนักบรรทุก และภาระการคอมพิวเตอร์

ความเร็วและการเคลื่อนที่ (ตามที่ผู้ขายระบุ)

รายการค้าปลีกสำหรับรุ่น Go2 EDU Plus มักจะอ้างถึงความเร็วสูงสุดในการวิ่งในช่วง ~3.7 m/s สำหรับการกำหนดค่าบางอย่าง
(หมายเหตุ: ความเร็วในโลกจริงขึ้นอยู่กับสภาพพื้นผิว การเลือกท่าทาง เฟิร์มแวร์ และขีดจำกัดด้านความปลอดภัย)

รายละเอียดการชาร์จและพลังงาน (ค่าที่ระบุทั่วไป)

บางแผ่นข้อมูลของ EDU Plus ระบุส่วนประกอบการชาร์จเร็ว เช่น 33.6 V / 9 A และเวลาชาร์จประมาณ ~1.5 ชั่วโมง, สะท้อนให้เห็นถึงการออกแบบที่เน้นการเปลี่ยนแปลงในห้องปฏิบัติการอย่างรวดเร็ว

แอปพลิเคชันและกรณีการใช้งาน

การศึกษาเกี่ยวกับหุ่นยนต์และห้องปฏิบัติการของมหาวิทยาลัย

Go2 EDU Plus XT16 ถูกทำการตลาดอย่างกว้างขวางสำหรับการใช้งานทางวิชาการ ซึ่งสามารถทำหน้าที่เป็นแพลตฟอร์มที่ใช้งานได้จริงสำหรับหลักสูตรและโครงการของนักเรียนที่เกี่ยวข้องกับ:

• พื้นฐานหุ่นยนต์เคลื่อนที่

• การพัฒนา SLAM และการนำทาง

• การวางแผนการเคลื่อนไหวและการควบคุม

• วิศวกรรมการรับรู้โดยใช้คลาวด์พ้อย LiDAR

การวิจัย SLAM และการทดลองการทำแผนที่

เนื่องจาก Hesai XT16 ให้การสแกนรอบด้านเต็มรูปแบบ มันสนับสนุนการทดลองที่เกี่ยวข้องกับ:

• การทำแผนที่ 3D ในร่ม

• การระบุตำแหน่งในทางเดิน

• พฤติกรรมการปิดลูปในท่อ SLAM

• การเปรียบเทียบประสิทธิภาพการนำทาง LiDAR เท่านั้นกับ LiDAR+การมองเห็น

การสร้างต้นแบบอิสระสำหรับแนวคิดการตรวจสอบและลาดตระเวน

ใน R&D ที่ประยุกต์ใช้ หุ่นยนต์สี่ขามักถูกประเมินสำหรับการสร้างต้นแบบพฤติกรรมที่คล้ายกับการตรวจสอบ: การสแกนห้อง การติดตามเส้นทาง การระบุอุปสรรค และการนำทางในพื้นที่ที่มีพลศาสตร์ซึ่งหุ่นยนต์ล้ออาจประสบปัญหา

กระบวนการรวมที่เป็นมิตรกับนักพัฒนา

เอกสารสำหรับนักพัฒนาของ Go2 และการวางตำแหน่งในตลาด EDU สนับสนุนการทำงานรวมเช่น:

• ท่อที่ใช้ ROS

• การบันทึกข้อมูลและการสร้างชุดข้อมูล

• การทดลองอิสระบนหุ่นยนต์โดยใช้สแต็กที่เน้น LiDAR

ข้อดี / ประโยชน์

เหมาะสมอย่างยิ่งสำหรับการพัฒนาความเป็นอิสระที่ใช้ LiDAR

ตัวเลือก Hesai XT16 ให้โปรไฟล์ข้อมูลจำเพาะของ LiDAR ที่รู้จัก—การรับรู้ 360° 16 ช่อง และความหนาแน่นของจุดสูง—ช่วยให้การทดลอง SLAM และการทำแผนที่มีความสม่ำเสมอ

การเคลื่อนที่สี่ขาในสภาพแวดล้อมจริง

เมื่อเปรียบเทียบกับแพลตฟอร์มที่ใช้ล้อเพียงอย่างเดียว หุ่นยนต์สี่ขาสามารถถูกประเมินในพื้นผิวที่ไม่เรียบ การเปลี่ยนแปลง และพื้นที่ทดสอบในร่ม/กลางแจ้งที่ผสมผสาน—มีประโยชน์สำหรับห้องปฏิบัติการหุ่นยนต์ที่ต้องการความสมจริงโดยไม่ต้องใช้หุ่นยนต์ในสนามขนาดเต็ม

การวางตำแหน่ง EDU Plus สำหรับเซสชันยาว

ความจุแบตเตอรี่ที่เผยแพร่และการอ้างสิทธิ์ระยะเวลาการทำงาน (15,000 mAh; สูงสุด ~4 ชั่วโมงในบางรายการ) สนับสนุนเซสชันในห้องปฏิบัติการที่ยาวนานและรอบการทดสอบที่สามารถทำซ้ำได้

ส่วนคำถามที่พบบ่อย

Unitree Go2 EDU Plus (Hesai XT16) คืออะไร?

ตัวเลือก Unitree Go2 EDU Plus (Hesai XT16) เป็นการกำหนดค่าหุ่นยนต์สี่ขาที่มุ่งเน้นการวิจัยและการศึกษา ซึ่งรวมถึง Hesai XT16 3D LiDAR สำหรับการทำแผนที่ การรับรู้ และการทำงานนำทาง SLAM

LiDAR Hesai XT16 ช่วยให้หุ่นยนต์สุนัข Go2 ทำงานได้อย่างอิสระได้อย่างไร?

XT16 สร้าง คลาวด์พ้อย 3D 360° (มักจะระบุว่าเป็น 360° × 30° FOV โดยมีจุดประมาณ 320k จุด/วินาที) ซึ่งซอฟต์แวร์อิสระสามารถใช้สำหรับ SLAM การตรวจจับอุปสรรค และการวางแผนเส้นทาง.

ทำไม Go2 EDU Plus ถึงสำคัญสำหรับการศึกษาและการวิจัยด้านหุ่นยนต์?

ระบบสี่ขาที่มุ่งเน้นการศึกษาใช้เพื่อสอนและทดสอบระบบอิสระจริงในโลกทางกายภาพ เอกสารสำหรับนักพัฒนาของ Unitree เน้นตัวเลือก LiDAR ของ Go2 (รวมถึง XT16) สำหรับ การนำทาง SLAM, สนับสนุนการเรียนรู้และการทดลองที่มีโครงสร้าง

ข้อดีของการเลือกเวอร์ชัน Hesai XT16 มากกว่าตัวเลือกเซ็นเซอร์อื่น ๆ คืออะไร?

ข้อมูลจำเพาะที่เผยแพร่ของ XT16 (16 ช่อง 360° × 30° FOV และความหนาแน่นของจุดสูง) ทำให้มันเป็นตัวเลือกที่เหมาะสมสำหรับ SLAM และการทำแผนที่ที่เน้น LiDAR, โดยเฉพาะในท่อวิจัยที่ออกแบบรอบคลาวด์พ้อย

สรุป

ตัวเลือก Unitree Go2 EDU Plus (Hesai XT16) เป็นการกำหนดค่าหุ่นยนต์สี่ขา “หุ่นยนต์สุนัข” ที่สร้างขึ้นสำหรับ การศึกษา การวิจัย และการสร้างต้นแบบ AI ที่มีตัวตน, ซึ่งโดดเด่นด้วยการรวมของ Hesai XT16 3D LiDAR สำหรับการนำทาง SLAM และการรับรู้คลาวด์พ้อย ด้วยข้อมูลจำเพาะ LiDAR ที่เผยแพร่และการอ้างสิทธิ์เกี่ยวกับแบตเตอรี่/ระยะเวลาที่ถูกอ้างอิงอย่างกว้างขวาง มันถูกวางตำแหน่งเป็นแพลตฟอร์มที่ใช้งานได้จริงสำหรับทีมที่พัฒนาความเป็นอิสระในโลกจริง การทำแผนที่ และซอฟต์แวร์หุ่นยนต์ในห้องปฏิบัติการและสภาพแวดล้อมในสนามที่ควบคุม

คุณสมบัติหลัก:

• 1. ติดตั้งฟังก์ชันทั้งหมดของ Go2 Edu Plus (การคอมพิวเตอร์ 100 Tops)
  2. 3D LIDAR Mid-360 พร้อมอัลกอริธึมการนำทางและการสนับสนุนทางเทคนิค
  3. ให้ช่วงแรงดันไฟฟ้าจ่าย: 16V-60V, 1 USB3.0-Type A, 2 USB3.0-Type C และ 2 พอร์ต Ethernet ความเร็วสูง (RJ45 มาตรฐาน),
  ยังมี 1 100Gb Ethernet (GH1.25-4PIN) และ 1 อินเตอร์เฟซปลั๊กอากาศ M8
  4. แขนเซอร์โวแบบเลือกได้