- Disponibilidad: En stock
- Código del producto: 920372000001147287
- Peso bruto: 68.00kg
- SKU: G1-COMP-EDU
El Unitree G1-Comp EDU es un robot humanoide bípedo de tamaño completo diseñado para la robótica de competición y los programas de investigación universitaria. Combina un chasis a escala humana con manos diestras controladas por fuerza, aptas tanto para partidos como para uso en laboratorio. Con una altura aproximada de 130 cm y un peso de unos 35 kg, funciona íntegramente con accionamiento eléctrico. El módulo de computación de IA integrado procesa las decisiones de percepción y control de forma local, en tiempo real.
| Especificación | Valor | Por qué es importante |
|---|---|---|
| Grados de libertad totales | 37 | Permite un rango de movimiento similar al humano para tareas ágiles de marcha bípeda y manipulación. |
| Par máximo de rodilla | 120 N.m | Aporta la fuerza articular necesaria para la recuperación de la marcha y velocidades de locomoción de nivel RoboCup. |
| Módulo de computación de IA | NVIDIA Jetson Orin NX — 100 TOPS | Ejecuta la percepción, la detección YOLO11 y las políticas de control a bordo, sin latencia de nube. |
| Autonomía de batería | ~2 h (9.000 mAh, extraíble rápido) | Permite un partido o sesión de pruebas completa con cambios de batería aptos para torneos. |
- Articulaciones con codificador dual en cada eje, que aportan una transferencia de políticas Sim2Real fiable y un estado articular estable incluso con holgura mecánica.
- Manos diestras Dex3-1 con sensado de fuerza de 10 g a 2.500 g que permiten un agarre preciso tanto de objetos delicados como de equipamiento de competición estándar.
- Una pila de software abierta (ROS, Isaac Gym, MuJoCo) que permite portar bases de código y flujos de sensores de laboratorio existentes con un esfuerzo mínimo.
- Una batería extraíble de 9.000 mAh que permite cambios rápidos entre partidos o sesiones de prueba, en lugar de largos tiempos de inactividad.
El principio de funcionamiento del G1-Comp EDU se basa en una transmisión totalmente eléctrica combinada con retroalimentación de codificador dual en cada articulación, eliminando la hidráulica y la neumática habituales en diseños bípedos más antiguos. El cableado interno discurre a través de estructuras articulares huecas, de modo que ningún cable externo interfiere con la rapidez de pies ni con el contacto con el balón durante un partido.
Un cuerpo pensado para la competición: 130 cm, 35 kg, listo para moverse
Con 1.320 × 450 × 200 mm de pie y plegándose a 690 × 450 × 300 mm para el transporte, el G1-Comp EDU ocupa el espacio físico de un adulto de complexión pequeña. Pesa aproximadamente 35 kg con la batería instalada, y su transmisión totalmente eléctrica mantiene una relación potencia-peso favorable para el movimiento dinámico. Los motores de eje hueco de diseño propio de Unitree accionan cada articulación, con el cableado guiado internamente para eliminar puntos de enganche.
Las huellas de pie y plegado que se muestran a continuación confirman cómo se compacta el chasis para el transporte entre sedes de competición y laboratorios de investigación.
37 grados de libertad: una arquitectura de movimiento similar a la humana
El G1-Comp EDU se suministra con 37 grados de libertad totales en su configuración EDU; la arquitectura de la plataforma base admite entre 25 y 45 GdL configurables entre piernas, cintura, brazos y cabeza. Las manos Dex3-1 incluidas añaden 7 GdL por mano, más 2 GdL opcionales de muñeca por brazo. Cada pierna, por sí sola, se articula en 6 GdL (cadera 3, rodilla 1, tobillo 2), lo que aporta a la marcha el rango de balanceo, guiñada y cabeceo de cadera necesario para caminar con agilidad, desplazarse lateralmente y recuperarse ante perturbaciones.
Rango de movimiento articular extra amplio
En comparación con muchas plataformas humanoides académicas, el G1-Comp ofrece un rango angular inusualmente amplio. La cintura gira sobre Z±155°, X±45° e Y±30°; la rodilla flexiona de 0° a 165°; el cabeceo de cadera abarca ±154°. Estos rangos permiten agacharse, alcanzar objetos y realizar maniobras dinámicas de desplazamiento de peso que los robots de GdL limitados no pueden ejecutar.
La carcasa de aleación de aluminio y plástico de ingeniería, que se muestra a continuación, absorbe estas cargas de impacto sin añadir masa innecesaria a la cadena cinemática.
Precisión de codificador dual en cada articulación
La precisión de posición bajo carga es un reto constante en los humanoides de alto número de GdL. El G1-Comp aborda este problema mediante un sistema de codificador dual en cada articulación: un sensor en el rotor del motor y un segundo en el eje de salida. Este bucle de retroalimentación redundante mantiene la precisión de las lecturas de estado articular incluso con holgura mecánica o interferencias externas, favoreciendo una transferencia de políticas Sim2Real fiable desde Isaac Gym o MuJoCo hasta el robot físico.
El diagrama siguiente muestra cómo se combinan los sensores del lado del rotor y del eje en una única lectura estable del estado articular.
Rendimiento de locomoción: marcha bípeda de 2 m/s
La pila de control de movimiento integrada ofrece una velocidad máxima de locomoción de 2 m/s, suficiente para formatos de partido de fútbol estandarizados de RoboCup. El controlador está ajustado para condiciones de partido competitivo, manteniendo la estabilidad de la marcha ante perturbaciones por contacto con el balón y aglomeración lateral de robots rivales.
Control de equilibrio superestable
El control de equilibrio determina si un robot de partido permanece de pie o acaba en el césped. El sistema de control del G1-Comp absorbe empujones inesperados y variaciones de superficie irregular sin romper la continuidad de la marcha.
La imagen siguiente muestra al robot en pleno paso, con su centro de masa correctamente proyectado sobre el polígono de apoyo.
Marcha omnidireccional
Más allá de la locomoción en línea recta, el G1-Comp admite la marcha omnidireccional: desplazarse lateralmente, girar sobre sí mismo y cambiar de rumbo sin detenerse. Esto resulta esencial para reposicionarse junto a la portería en el fútbol, y es igualmente útil en tareas de inspección o manipulación en entornos de investigación repletos de obstáculos.
Los pasos laterales y la rotación sobre el propio eje permiten al robot reposicionarse cerca de la portería sin romper el paso, tal como se muestra aquí en un campo interior.
Manos diestras Dex3-1: manipulación controlada por fuerza
A diferencia de muchos humanoides de competición que se suministran con pinzas pasivas, el G1-Comp EDU incluye de serie un par de manos diestras de tres dedos Dex3-1. Cada mano ofrece 7 grados de libertad activos: el pulgar aporta 3 GdL, y los dedos índice y corazón aportan 2 GdL cada uno. El conjunto de sensado de fuerza abarca de 10 g a 2.500 g, permitiendo agarrar tanto objetos delicados como equipamiento de competición estándar. La tensión de funcionamiento es de 12 a 58 V, tomada directamente del bus de alimentación del robot. Existe disponible como opción una actualización de matriz de sensores táctiles para flujos de trabajo de investigación que requieran retroalimentación de contacto a nivel de piel.
El retrato siguiente muestra el sistema completo: la cámara de profundidad montada en el casco, la configuración de brazos bimanual y las manos Dex3-1 que confieren a la plataforma su carácter marcadamente humanoide.
NVIDIA Jetson Orin NX: 100 TOPS de IA a bordo
La unidad de computación de desarrollo dedicada —un NVIDIA Jetson Orin NX— aporta 100 TOPS de inferencia de IA junto con una CPU Arm Cortex-A78AE de 8 núcleos con una frecuencia de hasta 2 GHz, 16 GB de memoria unificada y 1.024 núcleos de GPU NVIDIA Ampere. Toda la inferencia, la percepción y las decisiones de control se ejecutan a bordo en tiempo real, en lugar de delegarse a la nube. Una pila independiente de propiedad de Unitree gestiona el control de motor de bajo nivel y permanece inaccesible para los usuarios finales, preservando la integridad del control de movimiento a la vez que deja el entorno Jetson totalmente abierto para el desarrollo personalizado.
Configuración de la interfaz de hardware
El panel lateral derecho expone una interfaz de hardware para desarrollo secundario: puertos USB Type-C compatibles con los modos host USB 3.0 y USB 3.2 a 5 V / 1,5 A, dos puertos Ethernet Gigabit RJ45 para flujos de sensores de alto ancho de banda, y raíles de alimentación de múltiples tensiones a 5 V, 12 V, 24 V y 54,8 V. El sistema de cámara de profundidad emplea una Intel RealSense D455, combinada con una rotación de cabeza de 2 GdL, para alcanzar una cobertura de campo de visión de 180°. La matriz de 4 micrófonos aplica reducción de ruido y cancelación de eco para una recepción fiable de comandos de voz en entornos de competición ruidosos.
La imagen siguiente muestra la configuración completa de la interfaz en el panel lateral.
Ecosistema de desarrollo abierto
Más allá de la capacidad de cómputo bruta, el G1-Comp EDU se suministra con una pila de software organizada en seis pilares: una capa de API multinivel (alto nivel, bajo nivel, DDS, audio/iluminación); entornos de simulación en Isaac Gym y MuJoCo; interacción multimodal mediante el modelo de lenguaje de gran escala UnifoLM con soporte de TTS y ASR; compatibilidad con el ecosistema ROS; una APP móvil para configuración rápida; y el Jetson Orin NX como unidad de computación de desarrollo. La compatibilidad con ROS significa que las bases de código, controladores de sensores y flujos de visualización de laboratorio existentes se pueden portar con un esfuerzo mínimo.
El diagrama siguiente muestra los seis pilares del ecosistema de desarrollo en una sola vista.
SDK de RoboCup: de Sim2Real al entrenamiento y la competición
El SDK dedicado de RoboCup conecta el entrenamiento de políticas con el despliegue en día de partido mediante tres capas de API especializadas. La API de reconocimiento visual expone la red integrada de detección de objetos en tiempo real YOLO11, identificando la posición del balón, la orientación de la portería y las posiciones de compañeros u oponentes. La API de posicionamiento espacial combina posicionamiento geométrico monocular con posicionamiento de profundidad binocular para obtener estimaciones métricas precisas de la postura sobre el campo. La API de control de movimiento traduce estas entradas visuales y de posición en comandos válidos de locomoción y manipulación.
El entrenamiento se apoya en el marco de aprendizaje por refuerzo unitree_rl_gym, que integra Isaac Gym y MuJoCo para la simulación física. El número de entornos paralelos, la semilla aleatoria y el número máximo de iteraciones son todos configurables. El flujo documentado Sim2Sim → Sim2Real permite a los equipos iterar en simulación antes de desplegar las políticas en el robot físico.
A continuación, un comportamiento de aproximación al balón entrenado se ejecuta sobre el robot físico durante una validación hardware-in-the-loop.
Consejo técnico: al trasladar una política entrenada de Isaac Gym al G1-Comp físico, active los ajustes predefinidos de aleatorización de dominio sim-a-real para la fricción del terreno (μ = 0,4-1,2) y el retraso del motor (5-20 ms). Estos rangos reflejan la variabilidad observada en superficies de competición de césped artificial; entrenar sin aleatorización de dominio produce políticas que se degradan bruscamente en el primer despliegue físico.
Batería inteligente de 9.000 mAh: ~2 horas de funcionamiento continuo
El G1-Comp funciona con una batería de litio de 9.000 mAh y 13 celdas en serie que ofrece aproximadamente 2 horas de autonomía operativa en condiciones de actividad mixta. La mecánica de extracción rápida permite cambiar la batería en segundos en lugar de minutos, algo útil en entornos de torneo con poco margen entre partidos. El cargador funciona a 54 V / 5 A, y las actualizaciones de firmware OTA mantienen al día los componentes de control de movimiento y del SDK sin necesidad de una conexión física a un portátil.
El gráfico siguiente resume la autonomía de aproximadamente dos horas junto con el soporte de cambio rápido y carga rápida.
Aplicaciones
El mapa de hardware anotado a continuación es aplicable a los casos de uso enumerados: los GdL de la cabeza, la cámara de profundidad, la matriz de micrófonos, el módulo deportivo central y la batería de extracción rápida influyen todos en la idoneidad para cada tarea.
- Competiciones de fútbol de clase RoboCup: la velocidad de locomoción de 2 m/s, la marcha omnidireccional y la detección de balón y portería basada en YOLO11 permiten formatos de partido estandarizados.
- Investigación en robótica universitaria: el soporte completo de simulación en Isaac Gym y MuJoCo, junto con el marco unitree_rl_gym, permite a los laboratorios iterar sobre la transferencia Sim2Real sin riesgo para el hardware.
- Estudios de manipulación y agarre: las manos Dex3-1 con sensado de fuerza de 10 g a 2.500 g permiten experimentos desde la manipulación de objetos delicados hasta la manipulación de equipamiento.
- Investigación en visión artificial y percepción: la cámara de profundidad Intel RealSense D455 junto con el LiDAR 3D proporcionan flujos combinados de entrada visual y espacial para el desarrollo de algoritmos de percepción.
- Estudios de interacción humano-robot: la matriz de 4 micrófonos y la pila multimodal UnifoLM permiten la investigación de comandos de voz y diálogo en entornos ruidosos.
- Desarrollo de IA personalizada a bordo: el módulo abierto NVIDIA Jetson Orin NX, aislado del control de movimiento de bajo nivel, permite a los desarrolladores desplegar cargas de trabajo de inferencia personalizadas sin poner en riesgo la estabilidad de la marcha.
Especificaciones técnicas del Unitree G1-Comp EDU
Dimensiones mecánicas
| Parámetro | Valor |
|---|---|
| Modelo | G1 Comp |
| Altura × Anchura × Grosor (de pie) | 1.320 × 450 × 200 mm |
| Altura × Anchura × Grosor (plegado) | 690 × 450 × 300 mm |
| Peso (con batería) | ~35 kg |
| Material de la carcasa | Aleación de aluminio + plásticos de ingeniería de alta resistencia |
| Longitud de pantorrilla + muslo | 0,6 m |
| Envergadura de brazos | ~0,45 m |
Grados de libertad
| Parámetro | Valor |
|---|---|
| GdL totales — configuración G1-Comp EDU | 37 |
| GdL totales — rango de la plataforma base | 25-45 (configurable) |
| GdL de una sola pierna | 6 (cadera 3 + rodilla 1 + tobillo 2) |
| GdL de cintura | 1 + 2 adicionales opcionales |
| GdL de un solo brazo | 5 (hombro 3 + codo 2) |
| GdL de cabeza | 2 |
| GdL de una sola mano — Dex3-1 (incluida) | 7 + 2 GdL de muñeca opcionales (pulgar 3 + índice 2 + corazón 2) |
Rendimiento articular
| Parámetro | Valor |
|---|---|
| Par máximo — articulación de rodilla | 120 N.m |
| Carga máxima de brazo | ~3 kg |
| Velocidad máxima de locomoción | 2 m/s |
| Tipo de codificador articular | Codificador dual (rotor + eje de salida) |
| Cableado eléctrico interno hueco completo | Sí — sin cables externos |
| Sistema de refrigeración | Refrigeración por aire local |
Rango de movimiento articular
| Parámetro | Valor |
|---|---|
| Rango de la articulación de cintura | Z±155°, X±45°, Y±30° |
| Rango de la articulación de rodilla | 0-165° |
| Rango de la articulación de cadera | P±154°, R -30 a +170°, Y±158° |
| Rango de la articulación de muñeca | P±92,5°, Y±92,5° |
| Rango de la articulación de cabeza | P: -90° a +22,7°, Y: -50° a +50° |
Computación e IA
| Parámetro | Valor |
|---|---|
| Capacidad de computación básica | CPU de alto rendimiento de 8 núcleos |
| Módulo de computación de desarrollo | NVIDIA Jetson Orin NX |
| Rendimiento de IA | 100 TOPS |
| CPU del Jetson | Arm Cortex-A78AE, 8 núcleos, hasta 2 GHz |
| GPU del Jetson | 1.024 núcleos CUDA de arquitectura NVIDIA Ampere |
| Memoria del Jetson | 16 GB de memoria unificada |
Sensores y percepción
| Parámetro | Valor |
|---|---|
| Cámara de profundidad | Intel RealSense D455 (FOV de 180° con rotación de cabeza) |
| LiDAR 3D | Sí — FOV horizontal de 360°, vertical de 59° |
| Matriz de micrófonos | Matriz de 4 micrófonos con reducción de ruido y cancelación de eco |
| Altavoz | Estéreo de 5 W |
Conectividad e interfaces
| Parámetro | Valor |
|---|---|
| WiFi | WiFi 6 |
| Bluetooth | Bluetooth 5.2 |
| Red cableada | Ethernet Gigabit ×2 (RJ45) |
| Interfaces USB | USB 3.0 Type-C ×3, USB 3.2 / DP1.4 Type-C ×1 |
| Raíles de alimentación (accesibles para el desarrollador) | 5 V, 12 V, 24 V, 54,8 V |
Alimentación y batería
| Parámetro | Valor |
|---|---|
| Fuente de alimentación | Batería de litio de 13 celdas en serie |
| Capacidad de la batería inteligente | 9.000 mAh (extracción rápida) |
| Cargador | 54 V / 5 A |
| Autonomía de batería | ~2 h |
Mano diestra de tres dedos Dex3-1
| Parámetro | Valor |
|---|---|
| GdL totales por mano | 7 activos (pulgar 3 + índice 2 + corazón 2) |
| Rango de sensado de fuerza | 10-2.500 g |
| Tensión de funcionamiento | 12-58 V |
| Ángulos de la articulación del pulgar | 0° a +100°, -35° a +60°, -60° a +60° |
| Ángulos de los dedos índice y corazón | 0° a +90°, 0° a +100° |
| Matrices de sensores táctiles | Opcional — 9 sensores de matriz por mano |
Software y desarrollo
| Parámetro | Valor |
|---|---|
| Entornos de simulación | Isaac Gym, MuJoCo |
| Marco de aprendizaje por refuerzo | unitree_rl_gym (Sim2Sim + Sim2Real) |
| API de reconocimiento visual | Detección de objetos en tiempo real YOLO11 |
| API de posicionamiento espacial | Posicionamiento de profundidad monocular + binocular |
| API de control de movimiento | Traduce señales de decisión en comandos de locomoción/manipulación |
| APP móvil | Configuración y control rápidos |
| Compatibilidad con ROS | Sí |
| Interacción multimodal | Modelo de lenguaje de gran escala UnifoLM con TTS/ASR |
| Actualizaciones OTA | Actualizaciones de firmware por vía inalámbrica |
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