- Disponibilidad: En stock
- Código del producto: 920372000001161097
- Peso bruto: 75.00kg
- SKU: G1-U10-EDU
El Unitree G1-U10 EDU es un robot humanoide de investigación a escala completa, diseñado para el aprendizaje por imitación basado en IA, la investigación avanzada en manipulación y el desarrollo de agentes autónomos. Cuenta con 37 grados de libertad, un par de torsión articular máximo de 120 N·m, dos manos diestras de tres dedos con control de fuerza Dex3-1 con matrices de sensores táctiles, y un módulo de cómputo de alto rendimiento NVIDIA Jetson Orin NX dentro de un chasis bípedo de más de 35 kg capaz de una velocidad de desplazamiento de 2 m/s.
| Especificación | Valor | Por qué es importante |
|---|---|---|
| Grados de libertad totales | 37 | Una flexibilidad cinemática suprahumana permite una manipulación compleja de todo el cuerpo y una locomoción dinámica dentro de una única plataforma estandarizada. |
| Par de torsión máximo de la articulación de la rodilla | 120 N·m | Una potencia de nivel industrial impulsa transiciones de marcha ágiles y un posicionamiento preciso del efector final durante tareas de contacto. |
| Manos diestras Dex3-1 | 7 GDL activos por mano + matrices de sensores táctiles (9 sensores por yema de dedo) | El agarre con control de fuerza y retroalimentación táctil en tiempo real permite tareas de pinza de precisión y agarre de potencia en flujos de trabajo de aprendizaje por imitación. |
| Cómputo de desarrollo | NVIDIA Jetson Orin NX (CPU de 8 núcleos, GPU de 1024 núcleos, 16 GB de RAM) | La inferencia de IA en el borde a bordo, a 918 MHz de velocidad de GPU, permite el aprendizaje por refuerzo en vivo y el razonamiento de modelos de gran tamaño sin depender de la nube externa. |
Ventajas clave: El G1-U10 EDU combina capacidad de nivel de investigación con una integración lista para producción. Codificadores dobles por articulación con una frecuencia de bucle cerrado de 500 Hz, rodamientos de rodillos cruzados de nivel industrial con una holgura inferior al miliradián, y un cableado articular totalmente hueco (sin cables externos) proporcionan la precisión mecánica y la fiabilidad necesarias para pruebas de autonomía de larga duración. La percepción ambiental de 360° mediante LiDAR 3D LIVOX-MID360 y la cámara de profundidad Intel RealSense D435i, junto con un asistente de voz basado en GPT y una matriz de cuatro micrófonos con cancelación de ruido, permite la interacción multimodal y una navegación robusta en entornos no estructurados.
Arquitectura cinemática y diseño de las articulaciones
El G1-U10 EDU distribuye sus 37 grados de libertad a lo largo de una cadena cinemática cuidadosamente equilibrada: seis por pierna (cadera 3 + rodilla 1 + tobillo 2), cinco por brazo (hombro 3 + codo 2), hasta tres en la cintura (una fija más dos articulaciones paralelas opcionales) y siete por cada mano diestra Dex3-1. Cada articulación está accionada por un motor PMSM (motor síncrono de imanes permanentes) de rotor interno de baja inercia y alta velocidad, elegido por su respuesta rápida al par de torsión y su eficiente disipación de calor.
El rango angular de las articulaciones es genuinamente suprahumano en varios ejes. La cintura gira ±155° en el eje Z, con una articulación adicional de ±45° en el eje X y ±30° en el eje Y. La cadera alcanza ±154° de cabeceo (pitch), de −30° a +170° de balanceo (roll) y ±158° de guiñada (yaw). Incluso la muñeca ofrece ±92,5° de cabeceo y ±92,5° de guiñada. Este rango de movimiento extragrande no es cosmético: es el requisito mecánico previo que hace físicamente viables las tareas de manipulación diestra de todo el cuerpo y de locomoción ágil en una única plataforma de hardware.
Las etapas de salida utilizan rodamientos de rodillos cruzados de nivel industrial, elegidos por su alta capacidad de carga radial y su holgura inferior al miliradián, algo crítico en experimentos de manipulación que requieren un posicionamiento preciso del efector final. Los codificadores dobles por articulación proporcionan retroalimentación de posición y velocidad a una frecuencia de bucle cerrado de 500 Hz, sustentando el control híbrido de fuerza-posición que permite al G1-U10 EDU gestionar tareas de contacto complaciente.
Manos diestras Dex3-1 con control de fuerza y detección táctil
El elemento diferenciador más significativo de la configuración U10 EDU es la inclusión de dos manos diestras con control de fuerza Dex3-1 preinstaladas, cada una con 7 grados de libertad activos. El pulgar aporta 3 GDL (ángulos articulares: 0°~+100°, −35°~+60°, −60°~+60°), mientras que los dedos índice y corazón aportan 2 GDL cada uno (0°~+90°, 0°~+100°). Este diseño asimétrico refleja la biomecánica de oposición del pulgar de la mano humana, permitiendo agarres de pinza de precisión junto con amplios agarres de potencia.
La U10 EDU se entrega con matrices de sensores táctiles instaladas en cada yema de dedo: 9 sensores de presión por yema de dedo en una matriz de 3×3 a lo largo de seis superficies de contacto por mano, con un rango de detección de 10 g a 2500 g. Controlada a una tensión nominal de 24 V a través de RS485, la Dex3-1 publica datos de fuerza y posición en tiempo real en el middleware DDS a través del tema rt/dex3/(left|right)/state, totalmente accesible desde el PC de desarrollo (PC2, IP: 192.168.123.164). Los GDL opcionales de muñeca (+2 por brazo) pueden ampliar aún más el alcance de manipulación.
Percepción ambiental de 360°: fusión de LiDAR y cámara de profundidad
La cabeza del robot integra dos sensores complementarios que constituyen la base de la navegación autónoma y la comprensión del entorno. El LiDAR 3D LIVOX-MID360 proporciona un escaneo horizontal omnidireccional de 360° con un campo de visión vertical de 59°, publicando datos de nube de puntos de alta resolución a 10 Hz en el tema DDS rt/utlidar/cloud_livox_mid360. Su escaneo omnidireccional de estado sólido elimina la rotación mecánica de los LiDAR giratorios tradicionales, mejorando la fiabilidad en entornos de locomoción con mucha vibración. La cámara de profundidad Intel RealSense D435i añade profundidad estéreo infrarroja binocular, una transmisión RGB de obturador global y una IMU de 6 ejes, con fotogramas de profundidad y datos de IMU disponibles de forma independiente a través del SDK librealsense2 o del controlador ROS2.
Una matriz de cuatro micrófonos con cancelación de ruido y de eco se combina con un altavoz estéreo de 5 W y un asistente de voz basado en GPT integrado (palabra de activación: «Hello Robot») para una interacción de diálogo natural multiturno. La tira de LED RGB integrada comunica el estado de funcionamiento en tiempo real: azul fijo para el control de movimiento, naranja para el amortiguamiento, amarillo para el modo de depuración y rojo para condiciones de fallo.
Arquitectura de cómputo de doble procesador e integración de IA
La versión EDU se entrega con dos unidades de cómputo independientes que comparten el mismo chasis. El PC1 ejecuta el servicio patentado de control de movimiento de Unitree y no está expuesto a los desarrolladores: es el controlador de tiempo real cerrado que gestiona todos los estados de las articulaciones a 500 Hz. El PC2 es la plataforma de desarrollo completa: un módulo NVIDIA Jetson Orin NX con 8 núcleos Arm® Cortex®-A78AE a 2 GHz, una GPU NVIDIA Ampere de 1024 núcleos con 32 Tensor Cores de quinta generación (918 MHz de pico), 16 GB de memoria unificada LPDDR5X y un SSD de 2 TB.
Este PC2 (IP: 192.168.123.164) es accesible a través de Ethernet Gigabit y admite unitree_sdk2 (C++ y Python), ROS2 Foxy/Humble, publicación/suscripción DDS y servicios de navegación SLAM. Las actualizaciones de firmware OTA se envían automáticamente a través de WiFi 6. Para los equipos que requieren inferencia de modelos de gran tamaño en el borde, se puede instalar un módulo opcional Thor Backpack basado en el Jetson T5000 (2070 TFLOPS FP4, 128 GB de LPDDR5X, GPU Blackwell de 2560 núcleos) sin necesidad de modificar el hardware del chasis base.
Aplicaciones
- Investigación en robótica universitaria: El G1-U10 EDU proporciona una plataforma lista para producción para el aprendizaje por imitación, el aprendizaje por refuerzo y el entrenamiento de políticas de extremo a extremo. Su bucle de retroalimentación articular de 500 Hz, sus manos diestras táctiles y el unitree_sdk2 abierto permiten a los equipos prototipar rápidamente algoritmos complejos de manipulación y navegación sin necesidad de una integración de hardware personalizada.
- Desarrollo de IA y aprendizaje automático: El NVIDIA Jetson Orin NX integrado, con GPU de 1024 núcleos y el marco de trabajo UnifoLM, admite la inferencia en vivo de grandes modelos de visión y lenguaje y la planificación de movimiento basada en difusión. Los equipos pueden validar el rendimiento en el mundo real de la transferencia de simulación a realidad antes de desplegarlo en sistemas de producción.
- Automatización industrial y manipulación flexible: El par de torsión máximo de 120 N·m, la carga útil del brazo de 3 kg y el control de fuerza complaciente mediante codificadores dobles a 500 Hz permiten tareas de manipulación de todo el cuerpo en entornos de fábrica y almacén no estructurados. La velocidad de marcha de 2 m/s y la autonomía de batería de 2 horas admiten misiones autónomas de larga duración.
- IA encarnada y agentes autónomos: La percepción multimodal (LiDAR 3D + cámara de profundidad + RGB + matriz de micrófonos), combinada con cómputo de baja latencia e interacción de voz basada en GPT, permite el desarrollo de agentes encarnados que aprenden a partir de la demostración humana y de instrucciones en lenguaje natural.
- Postprocesado e inspección: Las manos diestras y el control preciso de las articulaciones permiten al G1-U10 EDU realizar tareas de recogida y colocación, inspección de superficies y manipulación de materiales en entornos donde la automatización fija resulta demasiado rígida o costosa.
Compatibilidad
- Compatibilidad de la mano diestra Dex3-1: Ambas manos vienen preinstaladas; los GDL opcionales de muñeca (+2 GDL por brazo) pueden instalarse posteriormente sin modificaciones. Las matrices de sensores táctiles (9 sensores por yema de dedo) vienen integradas de fábrica.
- Módulos de hardware opcionales: El Thor Backpack (Jetson T5000, 128 GB de RAM, GPU de 2560 núcleos) puede montarse en el cuerpo para mejorar la inferencia de IA sin necesidad de rediseñar el chasis. Se incluye un kit de fijación de cintura para el bloqueo mecánico de los GDL opcionales de cintura durante el desarrollo.
- Marcos de software: unitree_sdk2 (C++/Python), ROS2 Foxy/Humble, Cyclone DDS y el SDK librealsense2 para los controladores de sensores. Se proporciona un servicio de SLAM y navegación con API abierta.
Contenido de la caja
- 1× Robot humanoide Unitree G1-U10 EDU con dos manos diestras con control de fuerza Dex3-1 (matrices de sensores táctiles preinstaladas)
- 1× Batería inteligente: 9000 mAh, iones de litio de 13 celdas, desmontaje rápido
- 1× Cargador: 54 V/5 A
- 1× Mando de control manual portátil
- 1× Kit de fijación de cintura (pieza de fijación 1, pieza de fijación 2, 2 tornillos M5, llave Allen), para bloquear los GDL opcionales de cintura durante el desarrollo
- Documentación del producto y tarjeta de garantía
Especificaciones técnicas del Unitree G1-U10 EDU
Dimensiones mecánicas
| Parámetro | Valor |
|---|---|
| Altura × anchura × grosor (de pie) | 1320 × 450 × 200 mm |
| Altura × anchura × grosor (plegado) | 690 × 450 × 300 mm |
| Peso (con batería) | Aprox. 35 kg+ |
| Longitud de la pantorrilla + muslo | 0,6 m |
| Envergadura de los brazos | Aprox. 0,45 m |
| Velocidad de marcha | 2 m/s |
Arquitectura articular
| Parámetro | Valor |
|---|---|
| Grados de libertad totales | 37 (configuración G1-U10 EDU) |
| Grados de libertad por pierna | 6 (cadera 3 + rodilla 1 + tobillo 2) |
| Grados de libertad de la cintura | Hasta 3 (1 base + 2 adicionales opcionales) |
| Grados de libertad por brazo | 5 (hombro 3 + codo 2) |
| Grados de libertad por mano (Dex3-1) | 7 activos + 2 GDL opcionales de muñeca |
| Rodamiento de salida articular | Rodamientos de rodillos cruzados de nivel industrial (alta precisión, alta capacidad de carga) |
| Tipo de motor articular | PMSM (motor síncrono de imanes permanentes) de rotor interno de baja inercia y alta velocidad |
| Par de torsión máximo de la articulación de la rodilla | 120 N·m |
| Carga máxima del brazo | Aprox. 3 kg |
| Codificador articular | Codificador doble por articulación |
| Cableado eléctrico totalmente hueco en las articulaciones | Sí, sin cables externos |
Rango de movimiento articular
| Parámetro | Valor |
|---|---|
| Articulación de la cintura, eje Z (guiñada) | ±155° |
| Articulación de la cintura, eje X (balanceo) | ±45° |
| Articulación de la cintura, eje Y (cabeceo) | ±30° |
| Articulación de la rodilla | 0° ~ 165° |
| Articulación de la cadera, cabeceo | ±154° |
| Articulación de la cadera, balanceo | −30° ~ +170° |
| Articulación de la cadera, guiñada | ±158° |
| Articulación de la muñeca, cabeceo | ±92,5° |
| Articulación de la muñeca, guiñada | ±92,5° |
Mano diestra Dex3-1 (por mano, configuración EDU)
| Parámetro | Valor |
|---|---|
| GDL activos totales | 7 (pulgar 3 + índice 2 + corazón 2) |
| Ángulos articulares del pulgar | 0°~+100°, −35°~+60°, −60°~+60° |
| Ángulos articulares del índice y el corazón | 0°~+90°, 0°~+100° |
| Matrices de sensores táctiles | Sí, 9 sensores por yema de dedo (matriz 3×3, 6 puntos de contacto por mano) |
| Rango de detección de presión | 10 g – 2500 g |
| Tensión de funcionamiento nominal | 24 V (rango: 12–58 V) |
| Interfaz de control | RS485 a través del tema DDS rt/dex3/(left|right)/cmd |
Cómputo e inteligencia
| Parámetro | Valor |
|---|---|
| Unidad de control de movimiento (PC1) | CPU de alto rendimiento de 8 núcleos (patentada, sistema cerrado) |
| Unidad de desarrollo (PC2), modelo | NVIDIA Jetson Orin NX |
| Unidad de desarrollo, CPU | 8 × Arm® Cortex®-A78AE, 2 GHz |
| Unidad de desarrollo, GPU | NVIDIA Ampere de 1024 núcleos, 32 Tensor Cores, 918 MHz |
| Unidad de desarrollo, RAM | 16 GB de memoria unificada LPDDR5X |
| Unidad de desarrollo, almacenamiento | SSD de 2 TB |
| Unidad de desarrollo, dirección IP | 192.168.123.164 |
| Marco de IA/inferencia | UnifoLM (Unified Robot Large Model); admite aprendizaje por imitación y por refuerzo |
| Actualizaciones de firmware OTA | Sí, OTA inteligente mejorado |
| SDK de desarrollo secundario | Sí, unitree_sdk2 (C++/Python), ROS2 Foxy/Humble, DDS (Cyclone DDS) |
Percepción
| Parámetro | Valor |
|---|---|
| LiDAR 3D | LIVOX-MID360, campo de visión 360° H × 59° V, nube de puntos a 10 Hz |
| Cámara de profundidad | Intel RealSense D435i, IR binocular (obturador global), RGB, IMU de 6 ejes |
| Matriz de micrófonos | Matriz de 4 micrófonos, cancelación de ruido y de eco |
| Altavoz | Estéreo de 5 W |
| Asistente de voz | Basado en GPT, palabra de activación «Hello Robot», diálogo multiturno (firmware ≥ 1.3.0) |
| Tira de LED de estado | RGB de 256 colores, indica el modo de funcionamiento en tiempo real |
Conectividad
| Parámetro | Valor |
|---|---|
| Inalámbrica | WiFi 6, Bluetooth 5.2 |
| Ethernet (puertos de hombro) | 2× RJ45 GbE (1000 BASE-T) |
| Puertos USB-C | 3× USB-C (host USB 3.0, 5 V/1,5 A cada uno) + 1× USB-C en modo alternativo (USB 3.2 + DP 1.4) |
| Puertos de salida de alimentación (hombro) | VBAT 58 V/5 A, 24 V/5 A, 12 V/5 A |
| E/S | GPIO (UART, I2C, GPIO), 6 pines configurables |
Sistema de alimentación
| Parámetro | Valor |
|---|---|
| Tipo de batería | Iones de litio de 13 celdas (batería inteligente, desmontaje rápido) |
| Capacidad de la batería | 9000 mAh |
| Cargador | 54 V/5 A |
| Autonomía de la batería | Aprox. 2 h |
| Sistema de refrigeración | Refrigeración por aire local |
General
| Parámetro | Valor |
|---|---|
| Mando de control manual | Sí, incluido |
| Periodo de garantía | 2 años |
| Plazo de entrega | 30–60 días (sujeto al calendario de producción) |
Cómo poner en marcha el Unitree G1-U10 EDU (método de suspensión)
El procedimiento de primera puesta en marcha recomendado utiliza un soporte de suspensión protector para arrancar de forma segura el G1-U10 EDU desde una posición colgante antes de que toque el suelo. Siga estos pasos en orden para garantizar una inicialización estable y segura.
Paso 1: Fije el robot al soporte protector
Cuelgue el G1-U10 EDU en un soporte de suspensión protector. Asegúrese de que el gancho esté correctamente enganchado, de modo que el robot cuelgue libremente con las piernas en una posición natural hacia abajo y sin ningún peso apoyado sobre los pies.
Paso 2: Inserte el paquete de batería
Deslice la batería inteligente en la ranura lateral de la batería. Preste atención al sentido de inserción; no fuerce el mecanismo. Un «clic» audible claro confirma que el cierre de desmontaje rápido se ha enganchado y que la batería está bloqueada.
Paso 3: Coloque el cuerpo en una posición colgante natural
Tras colgarlo, deje que el G1 repose en su postura natural con los brazos y las piernas colgando libremente. No es necesario realizar ningún ajuste manual de las articulaciones en esta etapa.
Paso 4: Encienda la batería
Pulse brevemente el interruptor de encendido de la batería una vez y, a continuación, manténgalo pulsado más de 2 segundos para encenderla. Espere aproximadamente 1 minuto a que se complete toda la secuencia de arranque.
Paso 5: Confirme que la inicialización se ha realizado correctamente
La inicialización ha finalizado cuando se escuche que las articulaciones del tobillo golpean sus topes de límite. Espere 30 segundos adicionales y, a continuación, pulse L2 + B en el mando a distancia para entrar en modo de amortiguación. Pulse L2 + ARRIBA para entrar en la postura de preparación.
Paso 6: Baje hasta el suelo
Baje lentamente la cuerda de suspensión hasta que ambos pies hagan contacto total con el suelo. Pulse R2 + A en el mando a distancia para activar el control de movimiento. El robot comenzará a ajustar la marcha y se pondrá de pie de forma autónoma.
Paso 7: Suelte el gancho de suspensión
Una vez que el G1 esté de pie de forma estable y sin oscilaciones, suelte por completo el gancho de suspensión. Utilice los joysticks izquierdo y derecho para controlar la locomoción. Pulse START en el mando a distancia para alternar entre los estados de pie y de caminar.
Preguntas frecuentes
¿El G1-U10 EDU admite estaciones de acoplamiento externas?
No. La unidad de cómputo de desarrollo NVIDIA Jetson Orin NX está integrada directamente en el cuerpo del robot EDU. No se admiten estaciones de acoplamiento de GPU externas. Para los equipos que necesiten un rendimiento de inferencia de IA considerablemente mayor, está disponible el módulo opcional Thor Backpack (Jetson T5000, 2070 TFLOPS FP4) como mejora montada en el cuerpo.
¿Qué interfaces y lenguajes de programación admite el G1-U10 EDU?
El G1-U10 EDU admite C++ y Python a través de la biblioteca unitree_sdk2, ROS2 (probado en Foxy y Humble) y mensajería DDS directa mediante Cyclone DDS. Los desarrolladores pueden acceder al PC secundario (PC2, IP: 192.168.123.164) a través de Ethernet o SSH desde cualquier equipo con Ubuntu 20.04/22.04. El control de articulaciones de bajo nivel se ejecuta a 500 Hz. Se proporciona un servicio de SLAM y navegación con una API abierta para el mapeo de entornos interiores.
¿Se pueden usar las manos diestras Dex3-1 durante la carrera o la locomoción de alta intensidad?
No se recomienda. Durante el desarrollo con las manos Dex3-1 instaladas, evite las marchas de carrera, las pruebas de equilibrio exigentes y cualquier secuencia de movimiento de alta aceleración. Los motores del hombro pueden recibir un ligero desplazamiento hacia el exterior para evitar interferencias mecánicas entre la mano diestra y el torso. Asegúrese siempre de que la envolvente de movimiento del robot no genere colisiones entre la geometría de la mano y la estructura principal del cuerpo.
¿Cuál es el procedimiento de parada de emergencia si el robot se comporta de forma inesperada?
En cualquier momento, al pulsar L2 + B en el mando a distancia, el G1 cambia inmediatamente al modo de amortiguación, eliminando todo el control activo del equilibrio y provocando que el robot se hunda hasta una posición apoyada. Esta combinación de parada de emergencia permanece activa incluso en el modo de depuración. Al utilizar el desarrollo basado en SDK, verifique siempre que el robot esté en modo de depuración (L2 + R2) antes de enviar comandos de movimiento personalizados, a fin de evitar conflictos de instrucciones con el servicio de control de movimiento integrado.
¿Cuál es la autonomía real de la batería y se puede cambiar en el campo?
La batería inteligente de iones de litio de 13 celdas y 9000 mAh proporciona aproximadamente 2 horas de funcionamiento en cargas de trabajo de investigación típicas. La autonomía de la batería variará en función de la intensidad de la locomoción, la carga de cómputo y la temperatura ambiente. La batería utiliza un mecanismo de ranura lateral de desmontaje rápido, lo que facilita los cambios en el campo, sin necesidad de herramientas. Un ciclo de carga completo utiliza el cargador incluido de 54 V/5 A.
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