Unitree G1-D Standard A U1 Fixed Base Dual-Arm Wheeled Humanoid Robot (Coming Soon)

Unitree G1-D Tiêu chuẩn A U1 Cơ sở cố định Robot hình người hai tay bánh xe (Sắp ra mắt)

Thay vì được tiếp thị chỉ như một "hình người" độc lập, G1-D được định hình như một hệ thống tích hợp kết hợp một mobile base, a cột thẳng đứng có thể nâng lên, và hai cánh tay 7-DoF (với các hiệu ứng cuối tùy chọn), cùng với một quy trình phần mềm hỗ trợ xử lý dữ liệu, đào tạo mô hình, đánh giá mô phỏng và triển khai.

Trong danh sách sản phẩm thông thường, thuật ngữ “robot hình người có bánh xe với hai cánh tay cố định” thường đề cập đến nền tảng của cấu hình hoạt động trên mặt đất có bánh xe (as opposed to legged locomotion). Trong các thông số của Unitree, khả năng di chuyển bằng bánh xe và cảm biến điều hướng phong phú hơn được liên kết với việc G1-D Flagship cấu hình, bao gồm một cơ sở lái di chuyển khác biệt và các cảm biến gắn trên cơ sở bổ sung.

Là một hệ thống robot hóa thân, G1-D thường được sử dụng cho các nhiệm vụ như "pick-and-place", lấy hàng, sử dụng công cụ, nhận thức đa camera, học bắt chước, và đào tạo chính sách để thao tác—đặc biệt là khi các thử nghiệm thực tế lặp đi lặp lại và việc thu thập tập dữ liệu có thể mở rộng là những yêu cầu chính.

Thiết kế và Tính năng

Kiến trúc cơ khí

Thiết kế cơ khí cốt lõi của G1-D được xây dựng xung quanh ba hệ thống con chính:

• Cơ sở di động + cột nâng: Unitree liệt kê hai kích thước phong bì tùy thuộc vào việc cột ở chiều cao tối thiểu hay tối đa (khoảng 1260 mm đến 1680 mm chiều cao).

• Điều khiển bằng hai tay: Cả hai cấu hình đều liệt kê 7 độ tự do mỗi cánh tay (không bao gồm bộ truyền động cuối).

• Khớp hông: Unitree chỉ định 2 DoF eo hông, với một không gian chuyển động khớp rộng (bao gồm Z ±155° và một khoảng trục Y).

Cấu trúc này hỗ trợ một mẫu “manipulation di động” chung: cơ sở xử lý vị trí thô, trong khi cột nâng và cánh tay xử lý tầm với, sự khéo léo và tương tác chính xác.

Tùy chọn tải trọng và hiệu ứng cuối

Unitree liệt kê một tải trọng tối đa một tay khoảng ~3 kg (nhận thấy rằng tải trọng thay đổi đáng kể tùy thuộc vào tư thế duỗi tay).

Các hiệu ứng cuối được trình bày như các tùy chọn có thể chọn, bao gồm:

• Gripper hai ngón tay

• Ba ngón tay khéo léo (không cảm ứng)

• Ba ngón tay khéo léo (cảm ứng)

• Bàn tay khéo léo năm ngón

Những tùy chọn này cho phép G1-D được cấu hình cho các mục tiêu nghiên cứu khác nhau—từ việc nắm bắt công nghiệp mạnh mẽ đến thao tác khéo léo và học tập xúc giác.

Công nghệ và Thông số kỹ thuật

Cấu hình: Chung vs Cao cấp

Unitree công bố các tham số riêng biệt cho:

• G1-D Tổng quát (通用版): Khoảng. 50 kg, 17 DoF (không bao gồm các hiệu ứng cuối), và không liệt kê tốc độ/các tham số lái của cơ sở có bánh xe.

• G1-D Flagship (Phiên bản flagship): Khoảng. 80 kg, 19 DoF (excluding end effectors), và bao gồm một ngăn xếp di động có bánh xe được chỉ định.

Di chuyển và cảm biến cơ sở (Flagship)

Cho cái này Cờ hiệu cơ sở, Unitree liệt kê:

• Tốc độ cơ bản: 1.5 m/s

• Lái xe: dẫn động vi sai bánh đôi, hỗ trợ 360° xoay tại chỗ

• Cảm biến cơ bản: 1× LiDAR, 2× camera độ sâu cơ sở, cộng với nhiều cảm biến nhận diện va chạm/chướng ngại vật (bao gồm cảm biến va chạm vật lý và cảm biến nhận diện chướng ngại vật thấp).

Gói cảm biến này đặc trưng cho các nền tảng thao tác di động trong nhà phải định vị, tránh chướng ngại vật và lập kế hoạch cho các quỹ đạo tiếp cận trong khi duy trì các vùng an toàn của cánh tay.

Nhận thức, tính toán và kết nối

Unitree danh sách:

• Tính toán (cơ sở): 8-core CPU hiệu suất cao ```json [ "(cả hai phiên bản)" ] ```

• Cảm biến nhận thức: ["1× camera stereo đầu"] và ["2× camera đeo tay"]

• Không dây: Wi-Fi 6 và Bluetooth 5.2

• Mô-đun tính toán cao: NVIDIA Jetson Orin NX 16GB (100 TOPS) ```json [ "liệt kê cho cả hai" ] ```

Năng lượng và thời gian chạy

Unitree danh sách:

• Pin: a pin nhanh cho pin trên cơ thể (9Ah) và (đối với cơ sở) một ắc quy khung bên trong (30Ah)

• Thời gian chạy: khoảng 2 giờ (Giáo dục chung) vs ["6 giờ"] (Flagship)

Các tính năng phát triển và vòng đời

Nền tảng được mô tả là hỗ trợ:

• Cập nhật OTA

• Phát triển thứ cấp (khả năng cho phép nhà phát triển)

• Một quy trình làm việc rộng hơn trải dài ["xử lý dữ liệu", "đào tạo", "đánh giá mô phỏng", "triển khai"].

Các ứng dụng và trường hợp sử dụng

Dữ liệu thu thập AI thể hiện và học bắt chước

G1-D được định vị như một hệ thống để xây dựng các tập dữ liệu thế giới thực—ghi lại các luồng đồng bộ từ camera đầu và cổ tay, cảm biến cơ sở (Flagship), và nhật ký trạng thái/hành động của robot để đào tạo các chính sách thao tác. Sự kết hợp của cơ sở di động, hai cánh tay, và các hiệu ứng đầu có thể cấu hình hỗ trợ thu thập dữ liệu tương tác đa dạng trên các bàn, kệ, thùng, và môi trường trong nhà.

Nghiên cứu robot và các phòng thí nghiệm đại học

Người dùng điển hình bao gồm các phòng thí nghiệm robot và các nhóm R&D cần:

• Một nền tảng thao tác di động có thể lặp lại

• Đa camera cảm nhận để nắm bắt và ước lượng tư thế

• Một con đường từ “chính sách nguyên mẫu” đến “triển khai robot” sử dụng công cụ tích hợp

Cảnh báo dịch vụ và công nghiệp nhẹ

Trang của Unitree nổi bật với các lĩnh vực ứng dụng rộng lớn như dịch vụ, sinh hoạt, thương mại và công nghiệp, nhất quán với các ứng dụng thao tác di động như lấy hàng, quét kệ, hỗ trợ xử lý và tương tác với môi trường.

Lợi ích / Ưu điểm

• Mobile manipulation in one platform: Điều hướng di chuyển khác biệt (Flagship) kết hợp với khả năng với tay đôi cho phép thực hiện các nhiệm vụ mà các cánh tay công nghiệp cố định không thể thực hiện mà không có băng tải hoặc thiết bị định vị lại.

• Khả năng linh hoạt có thể cấu hình: Các tùy chọn từ kẹp 2 ngón tay đến tay 5 ngón (bao gồm các biến thể cảm ứng) hỗ trợ một phổ rộng các nghiên cứu về nắm bắt và thao tác khéo léo.

• Bố cục nhận thức phong phú: Các camera stereo đầu và camera cổ tay cung cấp các góc nhìn bổ sung, cải thiện thành công trong việc nắm bắt và cho phép học hỏi từ các quan sát trực quan.

• Định hướng quy trình đào tạo: Trang sản phẩm nhấn mạnh quy trình làm việc từ đầu đến cuối bao gồm đánh giá dựa trên mô phỏng và triển khai, phù hợp với các chu kỳ phát triển AI hiện hữu.

```json [ "Phần Câu Hỏi Thường Gặp" ] ```

Robot hình người hai tay bánh xe cố định Unitree G1-D là gì?

The Unitree G1-D là một nền tảng thao tác hai cánh tay di động thiết kế cho thu thập dữ liệu và đào tạo mô hình trong AI thể hiện. Nó kết hợp một cơ sở có bánh xe (Flagship), cột nâng, hai cánh tay 7-DoF, nhiều camera và tay khéo léo tùy chọn.

Làm thế nào để Unitree G1-D hoạt động?

G1-D hoạt động như một cần cẩu di động: vị trí cơ sở định vị robot trong môi trường, trong khi cột nâng và cánh tay thực hiện thao tác. Các cảm biến của nó (camera stereo đầu, camera cổ tay, và—trên Flagship—LiDAR và camera độ sâu cơ sở) cung cấp đầu vào cảm nhận cho điều khiển từ xa, tự động hoặc điều khiển dựa trên học tập.

Tại sao Unitree G1-D lại quan trọng?

G1-D nhắm đến một thách thức lớn trong lĩnh vực robot: thu thập dữ liệu tương tác thực tế chất lượng cao và nhanh chóng lặp lại các mô hình. Unitree trình bày một quy trình tích hợp từ xử lý dữ liệu để đào tạo, đánh giá mô phỏng và triển khai, hỗ trợ các chu kỳ thử nghiệm nhanh hơn.

Lợi ích của Unitree G1-D là gì?

Lợi ích chính bao gồm manipulation bằng hai tay, tùy chọn "bàn tay khéo léo/cảm nhận", nhận thức đa chiều (đầu + cổ tay), và—trong Flagship—["1.5 m/s di chuyển di động dẫn động khác nhau"] với LiDAR và camera độ sâu để điều hướng.

Tóm tắt

The Unitree G1-D là một nền tảng thao tác di động với hai cánh tay, được tối ưu hóa cho thu thập dữ liệu và đào tạo AI thể chất, được cung cấp trong Chung --- và Cờ hiệu cấu hình. Với các hiệu ứng đầu cuối có thể chọn (bao gồm tùy chọn cảm ứng và năm ngón tay), khả năng nhận diện đa camera, và sự nhấn mạnh chính thức vào quy trình đào tạo từ đầu đến cuối, nó được định vị cho các nhóm nghiên cứu và các nhà phát triển xây dựng các chính sách thao tác trong thế giới thực và hành vi tương tác di động.

MÔ TẢ:

Kích thước (Chiều cao tối thiểu): Khoảng 1260x500x500mm
Kích thước (Chiều cao tối đa): Khoảng 1680x500x500mm
[ "Trọng lượng với pin: Khoảng 50kg" ]
Tổng số bậc tự do (Không bao gồm đầu cuối): 17 (Cánh tay đơn 7*2 + Eo 2 + Cột 1 = 17)
Số bậc tự do của cánh tay đơn (Không bao gồm hiệu ứng đầu cuối): 7
Tải trọng tối đa của cánh tay: Khoảng 3kg
"Độ dài cánh tay (không bao gồm bộ phận cuối): Khoảng 0,45m"
Độ tự do của eo: 2
Phạm vi chuyển động khớp hông: Z±155°, Y -2.5°~+135°
Lifting Stroke: 500mm; Lifting Accuracy: 1mm; Lifting Speed: Max 60mm/s
Chiều cao hoạt động tối đa: khoảng 2m
Được trang bị nhiều cảm biến cảm ứng
Hệ thống làm mát: Làm mát không khí cục bộ
Cung cấp điện: Nguồn pin hoặc kết nối cáp nguồn trực tiếp
Thời gian sử dụng pin: 2 giờ
Công suất tính toán cơ bản: CPU hiệu suất cao 8 lõi
Mô-đun tính toán hiệu suất cao: NVIDIA Jetson Orin 16G (100 TOPS sức mạnh tính toán)
[ "Bộ thu âm 4 microphone: Hỗ trợ" ]
["Loa 5W: Được hỗ trợ"]
Wi-Fi 6, Bluetooth 5.2: Hỗ trợ
Pin thông minh (tháo nhanh): 9000mAh
Sạc: 54V 5A
Điều khiển từ xa cầm tay: Bao gồm
Cập nhật OTA thông minh: Hỗ trợ
Phát triển thứ cấp: Được hỗ trợ
```json ["Máy tính hình ảnh: Đã bao gồm"] ```

Dex1-1 Gripper Phiên bản Nâng cao*2
Kích thước: 143x78x67mm
Cân nặng: 550g
Đột quỵ: 90mm
Độ phân giải vị trí (Mẹo): 0.1mm
Lực kẹp: Điều chỉnh 5~120N
Tải trọng kẹp (Tuân thủ): 20kg
Tải trọng kẹp (Ma sát): 5kg
Thời gian đóng tối thiểu toàn bộ: 0.24s
Chiều dài kẹp: 80mm
Giao thức giao tiếp: 485 Tốc độ cao

Hệ thống Nhận thức Đa cảm biến
Camera ống nhòm độ phân giải cao gắn đầu*1:
“FOV: H:115° V:80° D:125°; Độ phân giải: 3840×1200”
Camera độ phân giải cao gắn trên cổ tay*2:
“Góc nhìn: Ngang:130° Dọc:60° Độ sâu:160°; Độ phân giải: 1920×1080”

Tổng số bậc tự do: 19 (Cánh tay đơn 7×2 + Eo 2 + Cột 1 + Kẹp 1×2 = 19)