- Disponibilidad: En stock
- Código del producto: 920372000001145462
- Peso bruto: 80.00kg
- SKU: G1-D-Flagship
Unitree G1-D Flagship es un robot de servicio humanoide sobre ruedas diseñado para despliegues continuos en entornos de comercio minorista y logística. Sus dos brazos de 7 GdL y un ecosistema de efectores finales modulares permiten una manipulación destreza y específica para cada tarea. El chasis de accionamiento diferencial elimina la sobrecarga de equilibrio bípedo, redirigiendo el esfuerzo de ingeniería hacia la percepción y la manipulación. Con un peso aproximado de 80 kg, ofrece una carga útil de un solo brazo de ~3 kg y un alcance de ~0,45 m.
| Especificación | Por qué importa |
|---|---|
| Rango de altura ajustable: 1260–1680 mm (alcance máximo ~2 m) | Permite que un mismo robot atienda tareas a nivel del suelo y en estanterías elevadas sin reposicionar el chasis. |
| Módulo de computación con IA: NVIDIA Jetson Orin NX — 100 TOPS | Ejecuta la percepción y la toma de decisiones a bordo, sin depender de una consulta a la nube. |
| Autonomía de la batería del chasis: ~6 h (batería integrada de 30 Ah) | Cubre un turno operativo completo antes de que el robot tenga que regresar a su estación de carga. |
| GdL totales (excl. efector final): 19 (7×2 brazos + 2 cintura + 1 columna + 2 base) | Equipara la capacidad cinemática de un brazo robótico colaborativo independiente, en un paquete móvil. |
- 7 GdL por brazo: permite la reorientación continua de la muñeca en el espacio nulo sin desplazar el efector final, útil en estanterías estrechas o espacios de trabajo reducidos.
- Ecosistema de efectores finales modulares: el mismo chasis puede reconfigurarse para agarre paralelo, agarre destreza sin tacto, agarre destreza con retroalimentación táctil o manipulación con cinco dedos.
- Base de accionamiento diferencial sobre ruedas: elimina la complejidad de la estabilización bípeda, de modo que los brazos y la pila de percepción reciben el presupuesto de ingeniería y cómputo en su lugar.
- SLAM a bordo con API REST: admite planificación autónoma de rutas, marcado de puntos de interés y retorno desatendido a la estación de carga sin intervención del operador.
A diferencia de los humanoides totalmente bípedos, que invierten su presupuesto de ingeniería en el equilibrio dinámico, el G1-D Flagship redirige ese esfuerzo hacia la capacidad de los brazos y la inteligencia para las tareas. El chasis sobre ruedas elimina la complejidad de la estabilización bípeda, permitiendo que el tren superior se centre en la manipulación y la percepción.
Columna telescópica: del nivel del suelo a una envolvente de trabajo de 2 m
La elección mecánica más determinante en el diseño del G1-D es su columna elevadora telescópica. Recorre 450 mm de carrera vertical a una velocidad de hasta 60 mm/s, con una precisión de posicionamiento de 1 mm. A la altura mínima el robot mide 1260 mm — suficientemente compacto para tareas a nivel del suelo y puertas estándar. En extensión máxima alcanza 1680 mm, elevando el espacio de trabajo de los brazos hasta ~2 m sobre el suelo.
La cintura articula simultáneamente en Z ±155° y en Y -2,5° a +135°, permitiendo que los brazos barran desde por debajo del chasis hasta bien por encima de la altura de la cabeza sin reposicionar la base.
Brazos de 7 GdL y ecosistema de efectores finales modulares
Cada brazo cuenta con 7 grados de libertad activos: pitch de hombro, roll de hombro, yaw de hombro, codo, roll de muñeca, pitch de muñeca y yaw de muñeca. Los brazos de siete GdL permiten el movimiento continuo en el espacio nulo — el robot reorienta la muñeca sin mover el efector final, lo que resulta importante en espacios de trabajo reducidos. Con una carga útil de un solo brazo de ~3 kg y un alcance de ~0,45 m, los brazos manejan pesos de objetos típicos del comercio minorista, hostelería, logística y montaje ligero.
El efector final no es fijo. Hay cuatro opciones de hardware disponibles: un gripper de 2 dedos con control de fuerza para manipulación general, una mano destreza de 3 dedos sin sensado táctil, una mano destreza de 3 dedos con sensado táctil para tareas de retroalimentación por contacto, y una mano destreza de 5 dedos para la manipulación más parecida a la humana.
Plataforma de 19 GdL: la arquitectura cinemática explicada
Los 19 grados de libertad totales del cuerpo (excluyendo los efectores finales) se distribuyen con una precisión deliberada. Los brazos representan 14 GdL (7 por brazo), equiparando la redundancia de los brazos colaborativos profesionales. Dos GdL de cintura — rotación en el eje Z y pitch en el eje Y — permiten que el torso gire e incline independientemente de la orientación del chasis. Un GdL de columna gestiona el ajuste vertical; dos GdL de base cubren la velocidad de avance/retroceso y el yaw del chasis. Añadir un gripper de 2 dedos a cada brazo eleva el total a 21 GdL.
Control de baja latencia: teleoperación en RV y posicionamiento de precisión
La teleoperación de alta fidelidad es el mecanismo principal para recopilar datos de demostración que entrenan políticas autónomas. El pipeline de control del G1-D ofrece una latencia de teleoperación del sistema inferior a 100 ms con una frecuencia de muestreo de 60 Hz — suficientemente rápida para que un operador con un casco de RV mantenga la sensación de corporización durante la manipulación. La precisión de posicionamiento de la columna bajo teleoperación en RV alcanza ±0,5 mm; la precisión del gripper del efector final es de ±0,1 mm, variando según la configuración instalada. Estas tolerancias son importantes para recoger componentes pequeños, insertar conectores o plegar materiales flexibles.
Chasis sobre ruedas y navegación autónoma SLAM
La base móvil utiliza un accionamiento diferencial con dos ruedas independientes, que admite rotación en el sitio de 360° y una velocidad máxima de desplazamiento de 1,5 m/s. Los sensores a bordo incluyen un LiDAR 3D, dos cámaras de profundidad, dos sensores de colisión física y dos sensores de detección de obstáculos bajos — un conjunto que permite al robot cartografiar su entorno, localizarse, evitar obstáculos dinámicos y regresar de forma autónoma a su estación de carga. La navegación funciona a través de un servicio SLAM expuesto mediante API REST, con soporte para puntos de interés, paredes virtuales, zonas prohibidas y secuenciación de rutas multipunto. La batería integrada de 30 Ah alimenta el chasis durante aproximadamente 6 h antes de que sea necesario acoplarse a la estación de carga.
Plataforma de IA de extremo a extremo: desde la adquisición de datos hasta la política desplegada
El G1-D es el nodo de ejecución física de una pila completa de desarrollo de IA encarnada. La plataforma de Unitree integra un pipeline de adquisición de datos optimizado, un entorno de entrenamiento e inferencia de modelos, y la arquitectura de modelo de mundo-acción UnifoLM-WMA-0. El pipeline estandariza la recopilación en distintas plataformas robóticas mediante gestión de plantillas visuales, generación de tareas con un solo clic, programación de alta concurrencia para cientos de robots y recopilación continua 24/7, alimentando directamente los formatos de entrenamiento más utilizados.
UnifoLM-WMA-0: arquitectura de modelo de mundo-acción
La capa de entrenamiento admite entrenamiento distribuido con hasta un 90 % de utilización de la GPU, integración con modelos de código abierto como PI y GROOT, despliegue con un solo clic y un entorno de simulación de alta fidelidad para la evaluación de políticas antes del despliegue físico. En su núcleo se encuentra UnifoLM-WMA-0, la arquitectura de modelo de mundo-acción de código abierto de Unitree, que abarca múltiples encarnaciones robóticas. Funciona en dos modos: un modo de toma de decisiones que predice las interacciones físicas futuras para guiar la ejecución de la política, y un modo de simulación que genera datos de entrenamiento sintéticos a partir de entradas de movimiento. El pipeline completo de Sim2Real cubre la selección de arquitectura, la configuración del entrenamiento, la monitorización en tiempo real, la edición de parámetros, las pruebas en simulación y el despliegue.
Aplicaciones
- Reposición en comercio minorista: el robot navega por los pasillos de la tienda, identifica las posiciones en las estanterías con cámaras a bordo y repone productos sin asistencia humana.
- Hostelería y servicio de alimentos: los brazos gestionan equipos de espresso y tareas de manipulación de alimentos que requieren un manejo cuidadoso de objetos y un posicionamiento repetible.
- Almacén y logística: la columna alcanza las alturas de cintas transportadoras y estanterías, permitiendo que una sola unidad maneje cajas en múltiples niveles de estantería.
- Inspección industrial y de centros de datos: la plataforma navega por pasillos congestionados, extiende su columna hasta la altura del rack y aplica fuerza controlada para comprobaciones de equipos y gestión de cables.
- Tareas domésticas y de montaje ligero: la manipulación precisa de los brazos permite tareas como doblar ropa a la altura de la cama o manejar pequeños componentes de ensamblaje.
- Recopilación de datos de demostración: la teleoperación en RV con precisión submilimétrica hace que la plataforma sea adecuada para generar datos de entrenamiento para políticas autónomas.
La imagen a continuación muestra al G1-D manipulando productos envasados en una estantería de alimentación a granel, una tarea que exige una identificación precisa de los objetos y una aplicación de fuerza controlada.
En entornos de centros de datos, la capacidad de navegar por pasillos estrechos y extender la columna hasta la altura del rack hace que la plataforma sea viable para tareas de mantenimiento e inspección.
Compatibilidad del Unitree G1-D Flagship
- Opciones de efector final: gripper de 2 dedos con control de fuerza, mano destreza de 3 dedos (sin sensado táctil), mano destreza de 3 dedos (con sensado táctil), mano destreza de 5 dedos.
Especificaciones técnicas del Unitree G1-D Flagship
Dimensiones mecánicas
| Parámetro | Valor |
| Modelo | G1-D Flagship |
| Dimensiones generales (altura de columna mín.) | ~1260 × 525 × 570 mm |
| Dimensiones generales (altura de columna máx.) | ~1680 × 525 × 570 mm |
| Peso total (incl. batería) | ~80 kg |
| Sistema de refrigeración | Refrigeración por aire local |
Grados de libertad
| Parámetro | Valor |
| GdL totales (excl. efector final) | 19 |
| GdL de un solo brazo (excl. efector final) | 7 |
| GdL de cintura | 2 |
| GdL de columna | 1 |
| GdL de base | 2 |
| GdL totales con gripper de 2 dedos ×2 | 21 (19 + 1 por gripper × 2) |
Rendimiento de los brazos
| Parámetro | Valor |
| Carga útil máx. de un solo brazo | ~3 kg |
| Alcance del brazo (excl. efector final) | ~0,45 m |
| Opciones de efector final | Gripper de 2 dedos, mano destreza de 3 dedos (sin tacto), mano destreza de 3 dedos (con tacto), mano destreza de 5 dedos |
Rango de movimiento de la columna y la cintura
| Parámetro | Valor |
| Carrera de elevación de la columna | 450 mm |
| Velocidad de elevación de la columna | Máx. 60 mm/s |
| Precisión de elevación de la columna (general) | 1 mm |
| Precisión de elevación (teleoperación en RV) | ±0,5 mm |
| Altura máx. de trabajo | ~2 m |
| Rango del articulación de cintura — eje Z | ±155° |
| Rango del articulación de cintura — eje Y | -2,5° a +135° |
Rendimiento del chasis
| Parámetro | Valor |
| Dimensiones del chasis (L × A × Al) | 570 × 525 × 197 mm |
| Tipo de tracción | Accionamiento diferencial — admite rotación en el sitio de 360° |
| Velocidad máxima de desplazamiento | 1,5 m/s |
| Sensores del chasis | LiDAR ×1, cámara de profundidad ×2, sensor de colisión física ×2, sensor de detección de obstáculos bajos ×2 |
Computación e IA
| Parámetro | Valor |
| Potencia de cómputo básica | CPU de 8 núcleos de alto rendimiento |
| Módulo de cómputo de alto rendimiento | NVIDIA Jetson Orin NX 16 GB (100 TOPS) |
Sensores y percepción
| Parámetro | Valor |
| Cámara binocular HD en la cabeza | ×1 — FOV: H 115°, V 80°, D 125° — Resolución: 3840 × 1200 |
| Cámara HD en la muñeca | ×2 — FOV: H 130°, V 60°, D 160° — Resolución: 1920 × 1080 |
| LiDAR de base | ×1 |
| Cámara de profundidad de base | ×2 |
| Sensor de colisión física (base) | Presente |
| Sensor de detección de obstáculos bajos (base) | Presente |
Audio e interacción
| Parámetro | Valor |
| Array de micrófonos | Array lineal de 4 micrófonos, separación de 20 mm |
| Altavoz | 8 Ω 3 W (5 W de pico) |
| Tira de luz RGB | 256 colores |
| ASR (reconocimiento de voz) | Modelo local sin conexión |
| TTS (texto a voz) | Síntesis local sin conexión — chino e inglés |
Conectividad
| Parámetro | Valor |
| WiFi | WiFi 6 |
| Bluetooth | Bluetooth 5.2 |
Control y teleoperación
| Parámetro | Valor |
| Latencia de teleoperación del sistema | <100 ms |
| Frecuencia de muestreo | 60 Hz |
| Precisión del gripper del efector final | ±0,1 mm (varía según la configuración del efector final) |
Alimentación y batería — Tren superior
| Parámetro | Valor |
| Alimentación del tren superior | Batería o conexión directa por cable |
| Capacidad de la batería del tren superior (extracción rápida) | 9000 mAh |
| Autonomía de la batería del tren superior | ~2 h |
| Cargador del tren superior | 54 V / 5 A |
Alimentación y batería — Chasis
| Parámetro | Valor |
| Alimentación del chasis | Batería / estación de carga |
| Capacidad de la batería del chasis (integrada) | 30 Ah |
| Autonomía de la batería del chasis | ~6 h |
| Estación de carga del chasis | 51 V / 10 A |
Software y desarrollo
| Parámetro | Valor |
| SDK | unitree_sdk2 (basado en el SDK del G1) |
| Navegación SLAM | Sí — API REST, admite puntos de interés, paredes virtuales, zonas prohibidas, rutas multipunto |
| Modelo de mundo con IA | UnifoLM-WMA-0 (código abierto) |
| Modelos de código abierto compatibles | PI, GROOT y conjuntos de datos de la comunidad |
| Utilización de GPU en entrenamiento distribuido | Hasta el 90 % |
| Transmisión de vídeo | ZMQ / WebRTC (cámara binocular de la cabeza) |
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