Unitree Go2 Edu Plus AI Quadruped Robot Dog

Robot bốn chân Unitree Go2 Edu Plus

Trong dòng sản phẩm Go2, các EDU biến thể được định vị như là cấp độ tập trung vào phát triển, dành cho các phòng thí nghiệm và đội ngũ kỹ thuật cần quyền truy cập phần mềm rộng hơn và các tùy chọn tích hợp hơn so với các mẫu tập trung vào người tiêu dùng. Các so sánh công khai về gia đình Go2 thường mô tả phiên bản EDU như là cấu hình mà "mở khóa" quyền truy cập phát triển như SDK và quy trình làm việc ROS 2 cho tự động hóa tùy chỉnh và các dự án nghiên cứu.

Trong khi nền tảng Go2 cơ bản nhấn mạnh sự linh hoạt và khả năng điều hướng trên mọi địa hình, cấu hình EDU Plus thường được tiếp thị xung quanh khả năng nhận thức nâng cao và sẵn sàng cho nghiên cứu, đặc biệt là bằng cách nhấn mạnhcảm biến dựa trên LiDAR và tài liệu cho nhà phát triển về lập bản đồ, điều hướng và tích hợp phần mềm trung gian.

Thiết kế và Tính năng

Hình dạng và khả năng di chuyển bốn chân

Go2 EDU Plus sử dụng thiết kế bốn chân có thể vượt qua các bề mặt mà robot bánh xe có thể gặp khó khăn—như mặt đất không bằng phẳng, bậc thang, mảnh vụn và sàn có độ bám khác nhau. Nền tảng Go2 nổi bật với các hành vi đi bộ tiên tiến được kích hoạt bởi đào tạo và điều khiển trên bo mạch, bao gồm các mẫu chuyển động thích ứng nhằm cải thiện độ ổn định trên địa hình thay đổi.

Trong nhiều danh sách sản phẩm EDU/EDU Plus, lớp Go2 được mô tả là có khả năng thực hiện các hành vi di chuyển linh hoạt (ví dụ: xử lý độ dốc và thương lượng chướng ngại vật), làm cho nó phù hợp như một nền tảng di động cho nghiên cứu nhận thức, thao tác (khi kết hợp với tải trọng) và các nhiệm vụ kiểm tra.

Ngăn xếp nhận thức và tự động hóa dựa trên cảm biến

Một tính năng trung tâm của các mẫu Go2 là việc bao gồm cảm biến môi trường dựa trên LiDAR, được sử dụng cho điều hướng, lập bản đồ và phát hiện chướng ngại vật. Tài liệu của Unitree về Go2 mô tả nền tảng được trang bị "LiDAR góc siêu rộng 4D," cùng với các chế độ như lập bản đồ LiDAR 3D.

Các mô tả bán lẻ về Go2 EDU Plus thường nhấn mạnh một hệ thống LiDAR 4D với phạm vi nhìn rộng được thiết kế để giảm điểm mù trong quá trình nhận diện địa hình và lập kế hoạch di chuyển.

Giao tiếp, vận hành từ xa và giám sát

Nền tảng Go2 được trình bày là hỗ trợ quy trình làm việc điều khiển từ xa và giám sát, bao gồm quản lý và tính năng kết nối dựa trên ứng dụng. Tài liệu công khai của Unitree tham chiếu đến các yếu tố truyền tải/giám sát HD và kết nối di động (bao gồm cả 4G/eSIM tích hợp trong một số ngữ cảnh) như một phần của hệ sinh thái Go2 rộng hơn.

Đối với các môi trường học thuật và phòng thí nghiệm, loại kết nối này có thể được sử dụng cho điều khiển từ xa có giám sát, thu thập dữ liệu và thử nghiệm lặp đi lặp lại các thuật toán tự động hóa trong khi duy trì giám sát an toàn.

Công nghệ và Thông số kỹ thuật

Khả năng nền tảng cốt lõi

Nền tảng Go2 được mô tả là hỗ trợ một loạt các chế độ hoạt động (bao gồm hành vi AI và lập bản đồ LiDAR). Tài liệu của Unitree cho nhà phát triển cũng tham chiếu đến một CPU hiệu suất cao trên bo mạch trong bối cảnh phát triển Go2.

Dịch vụ LiDAR và truy cập đám mây điểm

Tài liệu của Unitree cho nhà phát triển bao gồm các tham chiếu đến các dịch vụ liên quan đến LiDAR, bao gồm quy trình xuất bản đám mây điểm cho Go2. Điều này có ý nghĩa cho nghiên cứu vì đám mây điểm thô là một đầu vào phổ biến cho SLAM (định vị và lập bản đồ đồng thời), phát hiện chướng ngại vật, phân loại địa hình và quy trình tái tạo cảnh.

Hệ sinh thái ROS 2 và SDK

Một lý do chính khiến các robot bốn chân cấp EDU được sử dụng trong các trường đại học và đội ngũ R&D là khả năng tương thích phần mềm trung gian và quyền truy cập điều khiển.

• Unitree duy trì một cổng thông tin cho nhà phát triển và tài liệu bao gồm giao diện liên quan đến ROS 2 và các dịch vụ cho giao tiếp và điều khiển.

• Unitree cũng nhấn mạnh các tài nguyên phát triển mã nguồn mở và ROS 2, bao gồm các gói ROS 2 phù hợp với các giao diện SDK của nó.

• Sự hiện diện rộng hơn của Unitree trên GitHub tham chiếu đến các SDK và công cụ phát triển cho các robot loại Go2.

Trong giáo dục robot thực tiễn, điều này cho phép các dự án như:

• các ngăn xếp điều hướng (SLAM + lập kế hoạch),

• ước lượng trạng thái và hợp nhất cảm biến,

• chuyển giao học tăng cường (từ mô phỏng đến thực tế),

• đánh giá tự động hóa trong các môi trường có thể lặp lại.

Các số liệu hiệu suất ví dụ (thường được trích dẫn trong danh sách)

Một số danh sách bán lẻ công khai cho Go2 EDU Plus mô tả các số liệu gần đúng như ~15 kg khối lượng robot, giá trị tải trọng điển hình, và mô men xoắn khớp tối đa cùng với các tuyên bố về hiệu suất di động.
Bởi vì những số liệu này có thể thay đổi theo cấu hình (và vì không phải số liệu nào cũng được công bố nhất quán trên các nguồn chính thức), người mua thường coi chúng là chỉ dẫn thay vì xác định trừ khi được xác nhận trong bảng dữ liệu của nhà sản xuất.

Ứng dụng và Trường hợp Sử dụng

Nghiên cứu robot và phòng thí nghiệm đại học

Đối tượng chính cho Go2 EDU Plus thường là giáo dục đại học và R&D. Với quyền truy cập cho nhà phát triển và hỗ trợ điều hướng dựa trên cảm biến, nền tảng này được sử dụng cho:

• thí nghiệm điều hướng tự động,

• nghiên cứu điều khiển di chuyển bằng chân,

• nhận thức đa cảm biến và lập bản đồ,

• thu thập tập dữ liệu cho các mô hình AI thể hiện,

• đánh giá các thuật toán SLAM và lập kế hoạch trong các môi trường thực tế.

Các so sánh robot được công bố cho dòng sản phẩm Go2 thường định vị EDU như là phiên bản dành cho các phòng thí nghiệm cần quy trình phát triển đầy đủ như quyền truy cập SDK/ROS và khả năng tích hợp mở rộng.

Nguyên mẫu kiểm tra, tuần tra và giám sát

Robot bốn chân thường được đánh giá cho các nhiệm vụ giống như kiểm tra nơi mà khả năng di chuyển là rất quan trọng:

• giám sát cơ sở và các khái niệm tuần tra,

• kiểm tra ranh giới tại các địa điểm kiểm soát,

• quan sát cơ sở hạ tầng (cảm biến không tiếp xúc).

Các chế độ LiDAR và lập bản đồ có thể hỗ trợ lặp lại lộ trình và tránh chướng ngại vật cơ bản trong các môi trường bán cấu trúc.

Giáo dục STEM và đào tạo nâng cao

Trong các chương trình kỹ thuật, robot loại Go2 EDU Plus được sử dụng để dạy:

• các nguyên tắc phát triển ROS 2,

• kinh nghiệm động học/động lực học và điều khiển robot,

• các quy trình nhận thức (LiDAR + thị giác),

• mạng nhúng và nhắn tin thời gian thực.

Bởi vì Go2 có một hệ sinh thái nhà phát triển hoạt động và tài liệu, nó có thể hoạt động như một "nền tảng đỉnh" cho sinh viên chuyển từ robot chỉ mô phỏng.

Lợi thế / Lợi ích

Quyền truy cập cho nhà phát triển cấp nghiên cứu

Một lợi ích lớn của các robot bốn chân cấp EDU là sự tập trung vào việc tạo điều kiện cho nhà phát triển. Tài nguyên chính thức của Unitree cho nhà phát triển và các tham chiếu mã nguồn mở hỗ trợ các quy trình làm việc mà các nhóm nghiên cứu dựa vào để tích hợp robot thực.

Nhận thức dựa trên LiDAR cho lập bản đồ

Cảm biến và truy cập đám mây điểm dựa trên LiDAR có giá trị cho:

• lập bản đồ nhất quán dưới ánh sáng khác nhau,

• lập kế hoạch di chuyển nhận thức va chạm,

• hiểu biết về địa hình trong các môi trường bán cấu trúc.

Nền tảng thử nghiệm linh hoạt

So với các máy móc công nghiệp được xây dựng cho mục đích cụ thể, một robot bốn chân nghiên cứu có thể được tái sử dụng nhanh chóng cho:

• các thí nghiệm nhận thức,

• trình diễn tự động hóa,

• kiểm tra tải cảm biến,

• thí điểm điều khiển từ xa,
  mà không cần xây dựng lại hệ thống cơ sở mỗi lần.

Phần Câu hỏi Thường gặp 

Unitree Go2 EDU Plus là gì?

Đối tượng Unitree Go2 EDU Plus là phiên bản hướng đến giáo dục và nghiên cứu của robot bốn chân Go2 của Unitree được thiết kế cho phát triển robot, thử nghiệm tự động hóa và điều hướng dựa trên cảm biến, thường nhấn mạnh nhận thức dựa trên LiDAR và quy trình làm việc cho nhà phát triển.

Unitree Go2 EDU Plus hoạt động như thế nào?

Nó hoạt động như một nền tảng robot bốn chân di động kết hợp điều khiển trên bo mạch với đầu vào cảm biến—đặc biệt là LiDAR—để hỗ trợ các hành vi điều hướng như lập bản đồ và tránh chướng ngại vật. Các nhà phát triển có thể xây dựng phần mềm sử dụng tài liệu của Unitree và các giao diện liên quan đến ROS 2 cho nghiên cứu và tích hợp.

Tại sao Unitree Go2 EDU Plus lại quan trọng?

Nó quan trọng vì nó cung cấp một nền tảng thực tế cho AI thể hiện và R&D robot, cho phép các phòng thí nghiệm và trường đại học xác thực các thuật toán vượt ra ngoài mô phỏng bằng cách sử dụng dữ liệu cảm biến, chuyển động thực tế và quy trình phát triển ROS 2.

Lợi ích của Unitree Go2 EDU Plus là gì?

Các lợi ích phổ biến bao gồm hình dạng robot bốn chân cho khả năng di chuyển trên mọi địa hình, nhận thức dựa trên LiDAR cho lập bản đồ và điều hướng, và quyền truy cập vào công cụ cho nhà phát triển (bao gồm các tài nguyên liên quan đến ROS 2) hỗ trợ các trường hợp sử dụng nghiên cứu và giáo dục.

Tóm tắt

Đối tượng Unitree Go2 EDU Plus là một nền tảng robot bốn chân hướng đến nhà phát triển được thiết kế cho giáo dục, nghiên cứu robot và thí nghiệm AI thể hiện, kết hợp khả năng di chuyển linh hoạt với nhận thức dựa trên LiDAR và một hệ sinh thái phần mềm hỗ trợ các quy trình làm việc robot hiện đại như tích hợp ROS 2.

 Các Tính năng Chính:

• 1. Với Go2 EDU Standard Tất cả các cấu hình, nâng cấp sức mạnh tính toán lên 100Tops(NVIDIA Orin NX) của sức mạnh tính toán khổng lồ
  với các thuật toán AI và hỗ trợ kỹ thuật
  2. Cung cấp dải điện áp nguồn: 16V-60V, 1 USB3.0-Type A, 2 USB3.0-Type C và 2 cổng Ethernet Gigabit (RJ45 tiêu chuẩn),
  cũng với 1 Ethernet 100Gb (GH1.25-4PIN) và 1 giao diện phích cắm khí M8.
  3. Cánh tay servo tùy chọn
  Bảo hành: một năm