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- Código do produto: 920372000001147287
- Peso bruto: 68.00
- SKU: G1-COMP-EDU
O Unitree G1-Comp EDU é um robô humanoide bípede de tamanho real, concebido para robótica competitiva e programas de investigação universitária. Combina uma estrutura à escala humana com mãos destras controladas por força, adequadas tanto para competições como para uso em laboratório. Com cerca de 130 cm de altura e um peso de aproximadamente 35 kg, funciona inteiramente com atuação elétrica. O processamento de IA integrado processa a perceção e as decisões de controlo localmente, em tempo real.
| Especificação | Valor | Porque é importante |
|---|---|---|
| Graus de liberdade totais | 37 | Permite uma amplitude de movimento semelhante à humana para caminhada bípede ágil e tarefas de manipulação. |
| Binário máximo do joelho | 120 N.m | Fornece a força articular necessária para recuperação de marcha e velocidades de locomoção ao nível da RoboCup. |
| Módulo de computação de IA | NVIDIA Jetson Orin NX — 100 TOPS | Executa a perceção, a deteção YOLO11 e as políticas de controlo integradas, sem latência de nuvem. |
| Autonomia da bateria | ~2 h (9.000 mAh, remoção rápida) | Suporta a duração completa de uma partida ou sessão de testes, com trocas de bateria prontas para torneios. |
- Articulações de duplo encoder em todos os eixos garantem uma transferência fiável de políticas Sim2Real e estados articulares estáveis mesmo com folga mecânica.
- Mãos destras Dex3-1 com deteção de força de 10 g a 2.500 g permitem uma preensão precisa tanto de objetos delicados como de equipamento de competição normalizado.
- Uma pilha de software aberta (ROS, Isaac Gym, MuJoCo) permite portar bases de código de laboratório existentes e pipelines de sensores com um esforço mínimo de adaptação.
- Uma bateria de 9.000 mAh de remoção rápida permite trocas rápidas entre partidas ou sessões de teste, em vez de longos tempos de inatividade.
O princípio de funcionamento do G1-Comp EDU assenta numa transmissão totalmente elétrica associada a feedback de duplo encoder em cada articulação, eliminando os sistemas hidráulicos e pneumáticos comuns em conceções bípedes mais antigas. A cablagem interna passa por estruturas articulares ocas, pelo que não existem cabos externos que interfiram com o jogo de pés rápido ou o contacto com a bola durante uma partida.
Corpo construído para competição: 130 cm, 35 kg, pronto para se mover
Com 1.320 × 450 × 200 mm de pé e dobrando-se para 690 × 450 × 300 mm para transporte, o G1-Comp EDU ocupa o volume físico de um adulto de pequena estatura. Pesa aproximadamente 35 kg com a bateria instalada, e a transmissão totalmente elétrica mantém a relação potência/peso favorável ao movimento dinâmico. Os motores de eixo oco proprietários da Unitree acionam todas as articulações, com a cablagem encaminhada internamente para eliminar pontos de engate.
As pegadas de pé e dobrada, abaixo, confirmam como a estrutura se compacta para transporte entre locais de competição e laboratórios de investigação.
37 graus de liberdade: arquitetura de movimento semelhante à humana
O G1-Comp EDU é fornecido com 37 graus de liberdade totais na sua configuração EDU; a arquitetura da plataforma base suporta de 25 a 45 GDL configuráveis nas pernas, cintura, braços e cabeça. As mãos Dex3-1 incluídas acrescentam 7 GDL por mão, além de 2 GDL opcionais no pulso por braço. Só a perna articula em 6 GDL (Anca 3, Joelho 1, Tornozelo 2), o que confere à marcha a amplitude de rolamento, guinada e inclinação da anca necessária para uma caminhada ágil, passos laterais e recuperação de perturbações.
Amplitude de movimento articular extra-alargada
Em comparação com muitas plataformas humanoides académicas, o G1-Comp oferece uma amplitude angular invulgarmente ampla. A cintura roda em Z±155°, X±45° e Y±30°; o joelho flete de 0° a 165°; a inclinação da anca abrange ±154°. Estas amplitudes suportam manobras de agachamento, alcance e mudança dinâmica de peso que robôs com GDL limitados não conseguem executar.
O invólucro de liga de alumínio e plástico de engenharia, apresentado abaixo, absorve estas cargas de impacto sem acrescentar massa desnecessária à cadeia cinemática.
Precisão de duplo encoder em cada articulação
A precisão de posição sob carga é um desafio persistente para humanoides com muitos GDL. O G1-Comp resolve isto com um sistema de duplo encoder em cada articulação — um sensor no rotor do motor, um segundo no veio de saída. Este ciclo de feedback redundante mantém as leituras do estado articular precisas mesmo com folga mecânica ou interferência externa, apoiando uma transferência fiável de políticas Sim2Real do Isaac Gym ou MuJoCo para o robô físico.
O diagrama abaixo mostra como os sensores do lado do rotor e do veio se combinam numa única leitura estável do estado articular.
Desempenho de locomoção: marcha bípede a 2 m/s
A pilha de controlo de movimento integrada oferece uma velocidade máxima de locomoção de 2 m/s, suficientemente rápida para os formatos de partida normalizados de futebol RoboCup. O controlador está ajustado para condições de partida competitiva, mantendo a estabilidade da marcha perante perturbações de contacto com a bola e aglomeração lateral de robôs adversários.
Controlo de equilíbrio super estável
O controlo de equilíbrio determina se um robô de competição se mantém de pé ou acaba no relvado. O sistema de controlo do G1-Comp absorve empurrões inesperados e variações de superfície irregulares sem quebrar a continuidade da marcha.
A imagem abaixo mostra o robô a meio da passada com o centro de massa corretamente projetado sobre o polígono de sustentação.
Caminhada omnidirecional
Para além da locomoção em linha reta, o G1-Comp suporta caminhada omnidirecional: deslocação lateral, rotação no lugar e mudança de orientação sem parar. Isto é essencial para reposicionamento junto à baliza no futebol, e igualmente útil para tarefas de inspeção ou manipulação em ambientes de investigação ricos em obstáculos.
Os passos laterais e a rotação no lugar permitem ao robô reposicionar-se junto à baliza sem quebrar o ritmo, como se mostra aqui num campo interior.
Mãos destras Dex3-1: manipulação controlada por força
Ao contrário de muitos humanoides de competição fornecidos com garras passivas, o G1-Comp EDU inclui de série um par de mãos destras de três dedos Dex3-1. Cada mão fornece 7 graus de liberdade ativos: o polegar contribui com 3 GDL, e o indicador e o dedo médio contribuem cada um com 2 GDL. A matriz de deteção de força abrange de 10 g a 2.500 g, permitindo a preensão tanto de objetos delicados como de equipamento de competição normalizado. A tensão de funcionamento é de 12–58 V, retirada diretamente do barramento de energia do robô. Está disponível uma atualização opcional de matriz de sensores táteis para fluxos de trabalho de investigação que requeiram feedback de contacto ao nível da pele.
O retrato abaixo mostra o sistema completo — a câmara de profundidade montada na cabeça, a configuração bimanual dos braços e as mãos Dex3-1 que conferem à plataforma o seu carácter distintamente humanoide.
NVIDIA Jetson Orin NX: 100 TOPS para IA integrada
A unidade de computação de desenvolvimento dedicada — um NVIDIA Jetson Orin NX — fornece 100 TOPS de inferência de IA, juntamente com um CPU Arm Cortex-A78AE de 8 núcleos com relógio até 2 GHz, 16 GB de memória unificada e 1.024 núcleos GPU NVIDIA Ampere. Toda a inferência, perceção e decisões de controlo são executadas a bordo em tempo real, em vez de serem delegadas na nuvem. Uma pilha separada, proprietária da Unitree, trata do controlo de motor de baixo nível e permanece inacessível aos utilizadores finais, preservando a integridade do controlo de movimento ao mesmo tempo que deixa o ambiente Jetson totalmente aberto para desenvolvimento personalizado.
Configuração da interface de hardware
O painel do lado direito expõe uma interface de hardware para desenvolvimento secundário: portas USB Type-C que suportam modos anfitrião USB 3.0 e USB 3.2 a 5 V / 1,5 A, duas portas Ethernet Gigabit RJ45 para feeds de sensores de alta largura de banda, e barramentos de alimentação multi-tensão a 5 V, 12 V, 24 V e 54,8 V. O sistema de câmara de profundidade utiliza um Intel RealSense D455, combinado com rotação da cabeça em 2 GDL, para alcançar uma cobertura de campo de visão de 180°. A matriz de 4 microfones aplica redução de ruído e cancelamento de eco para uma receção fiável de comandos de voz em ambientes de competição ruidosos.
A imagem abaixo mapeia a configuração completa da interface no painel lateral.
Ecossistema de desenvolvimento aberto
Para além da computação em bruto, o G1-Comp EDU é fornecido com uma pilha de software organizada em seis pilares: uma camada de API multinível (alto nível, baixo nível, DDS, áudio/iluminação); ambientes de simulação em Isaac Gym e MuJoCo; interação multimodal através do modelo de linguagem de grande dimensão UnifoLM com suporte TTS e ASR; compatibilidade com o ecossistema ROS; uma APP móvel para configuração rápida; e o Jetson Orin NX como unidade de computação de desenvolvimento. A compatibilidade com ROS significa que as bases de código de laboratório existentes, os drivers de sensores e os pipelines de visualização podem ser portados com um esforço mínimo de adaptação.
O diagrama abaixo mapeia os seis pilares do ecossistema de desenvolvimento numa única vista.
SDK RoboCup: Sim2Real do treino à competição
O SDK RoboCup dedicado faz a ponte entre o treino de políticas e a implementação no dia da partida através de três camadas de API especializadas. A API de Reconhecimento Visual expõe a rede de deteção de objetos em tempo real YOLO11 integrada, identificando a posição da bola, a orientação da baliza e as localizações de colegas de equipa ou adversários. A API de Posicionamento Espacial combina o posicionamento geométrico monocular com o posicionamento de profundidade binocular para estimativas de posição métrica precisas no campo. A API de Controlo de Movimento traduz estas entradas visuais e posicionais em comandos válidos de locomoção e manipulação.
O treino é apoiado pela estrutura de aprendizagem por reforço unitree_rl_gym, que integra o Isaac Gym e o MuJoCo para simulação física. O número de ambientes paralelos, a semente aleatória e o número máximo de iterações são todos configuráveis. O pipeline documentado Sim2Sim → Sim2Real permite às equipas iterar em simulação antes de implementar as políticas no robô físico.
Abaixo, um comportamento de aproximação à bola treinado é executado no robô físico durante a validação hardware-in-the-loop.
Dica técnica: Ao transitar uma política treinada do Isaac Gym para o G1-Comp físico, ative predefinições de randomização de domínio sim-para-real para o atrito do terreno (μ = 0,4–1,2) e o atraso do motor (5–20 ms). Estes intervalos refletem a variabilidade observada em superfícies de competição em relva artificial; treinar sem randomização de domínio produz políticas que se degradam acentuadamente na primeira implementação física.
Bateria inteligente de 9.000 mAh: ~2 horas de funcionamento contínuo
O G1-Comp funciona com uma bateria de lítio de 13 células e 9.000 mAh, oferecendo aproximadamente 2 horas de autonomia operacional em condições de atividade mista. Os mecanismos de remoção rápida permitem trocas de bateria em segundos em vez de minutos, o que é útil em contextos de torneio com tempo de reviravolta limitado entre partidas. O carregador funciona a 54 V / 5 A, e as atualizações de firmware OTA mantêm os componentes de controlo de movimento e do SDK atualizados sem necessidade de ligação física a um portátil.
O gráfico abaixo resume a autonomia de aproximadamente duas horas, juntamente com o suporte para troca rápida e carregamento rápido.
Aplicações
O mapa de hardware anotado abaixo aplica-se aos casos de utilização listados: GDL da cabeça, câmara de profundidade, matriz de microfones, módulo desportivo central e bateria de remoção rápida contribuem todos para a adequação à tarefa.
- Competições de futebol de classe RoboCup: A velocidade de locomoção de 2 m/s, a caminhada omnidirecional e a deteção de bola e baliza baseada em YOLO11 suportam formatos de partida normalizados.
- Investigação universitária em robótica: O suporte completo de simulação Isaac Gym e MuJoCo, mais a estrutura unitree_rl_gym, permite aos laboratórios iterar na transferência Sim2Real sem risco de hardware.
- Estudos de manipulação e preensão: As mãos Dex3-1 com deteção de força de 10 g a 2.500 g suportam experiências desde o manuseamento de objetos delicados até à manipulação de equipamento.
- Investigação em visão computacional e perceção: A câmara de profundidade Intel RealSense D455, associada ao LiDAR 3D, fornece fluxos de entrada visual e espacial combinados para o desenvolvimento de algoritmos de perceção.
- Estudos de interação humano-robô: A matriz de 4 microfones e a pilha multimodal UnifoLM suportam investigação em comandos de voz e diálogo em ambientes ruidosos.
- Desenvolvimento personalizado de IA a bordo: O módulo aberto NVIDIA Jetson Orin NX, isolado do controlo de movimento de baixo nível, permite aos programadores implementar cargas de trabalho de inferência personalizadas sem colocar em risco a estabilidade da marcha.
Especificações técnicas do Unitree G1-Comp EDU
Dimensões mecânicas
| Parâmetro | Valor |
|---|---|
| Modelo | G1 Comp |
| Altura × Largura × Espessura (de pé) | 1.320 × 450 × 200 mm |
| Altura × Largura × Espessura (dobrado) | 690 × 450 × 300 mm |
| Peso (com bateria) | ~35 kg |
| Material do invólucro | Liga de alumínio + plásticos de engenharia de alta resistência |
| Comprimento da perna + coxa | 0,6 m |
| Envergadura dos braços | ~0,45 m |
Graus de liberdade
| Parâmetro | Valor |
|---|---|
| GDL total — configuração G1-Comp EDU | 37 |
| GDL total — gama da plataforma base | 25–45 (configurável) |
| GDL de uma perna | 6 (Anca 3 + Joelho 1 + Tornozelo 2) |
| GDL da cintura | 1 + 2 adicionais opcionais |
| GDL de um braço | 5 (Ombro 3 + Cotovelo 2) |
| GDL da cabeça | 2 |
| GDL de uma mão — Dex3-1 (incluída) | 7 + 2 GDL opcionais do pulso (Polegar 3 + Indicador 2 + Médio 2) |
Desempenho articular
| Parâmetro | Valor |
|---|---|
| Binário máximo — articulação do joelho | 120 N.m |
| Carga máxima do braço | ~3 kg |
| Velocidade máxima de locomoção | 2 m/s |
| Tipo de encoder articular | Duplo encoder (rotor + veio de saída) |
| Cablagem elétrica oca em todas as articulações | Sim — sem cabos externos |
| Sistema de arrefecimento | Arrefecimento local a ar |
Amplitude de movimento articular
| Parâmetro | Valor |
|---|---|
| Amplitude da articulação da cintura | Z±155°, X±45°, Y±30° |
| Amplitude da articulação do joelho | 0–165° |
| Amplitude da articulação da anca | P±154°, R -30–+170°, Y±158° |
| Amplitude da articulação do pulso | P±92,5°, Y±92,5° |
| Amplitude da articulação da cabeça | P: -90°–+22,7°, Y: -50°–+50° |
Computação e IA
| Parâmetro | Valor |
|---|---|
| Potência de computação básica | CPU de alto desempenho com 8 núcleos |
| Módulo de computação de desenvolvimento | NVIDIA Jetson Orin NX |
| Desempenho de IA | 100 TOPS |
| CPU Jetson | Arm Cortex-A78AE, 8 núcleos, até 2 GHz |
| GPU Jetson | 1.024 núcleos CUDA de arquitetura NVIDIA Ampere |
| Memória Jetson | 16 GB de memória unificada |
Sensores e perceção
| Parâmetro | Valor |
|---|---|
| Câmara de profundidade | Intel RealSense D455 (FOV de 180° com rotação da cabeça) |
| LiDAR 3D | Sim — FOV horizontal de 360°, vertical de 59° |
| Matriz de microfones | Matriz de 4 microfones com redução de ruído e cancelamento de eco |
| Altifalante | 5 W estéreo |
Conectividade e interfaces
| Parâmetro | Valor |
|---|---|
| WiFi | WiFi 6 |
| Bluetooth | Bluetooth 5.2 |
| Rede com fios | Ethernet Gigabit ×2 (RJ45) |
| Interfaces USB | USB 3.0 Type-C ×3, USB 3.2 / DP1.4 Type-C ×1 |
| Barramentos de alimentação (acessíveis ao programador) | 5 V, 12 V, 24 V, 54,8 V |
Alimentação e bateria
| Parâmetro | Valor |
|---|---|
| Fonte de alimentação | Bateria de lítio de 13 células |
| Capacidade da bateria inteligente | 9.000 mAh (remoção rápida) |
| Carregador | 54 V / 5 A |
| Autonomia da bateria | ~2 h |
Mão destra de três dedos Dex3-1
| Parâmetro | Valor |
|---|---|
| GDL total por mão | 7 ativos (Polegar 3 + Indicador 2 + Médio 2) |
| Gama de deteção de força | 10–2.500 g |
| Tensão de funcionamento | 12–58 V |
| Ângulos da articulação do polegar | 0°–+100°, -35°–+60°, -60°–+60° |
| Ângulos do indicador e do dedo médio | 0°–+90°, 0°–+100° |
| Matrizes de sensores táteis | Opcional — 9 sensores de matriz por mão |
Software e desenvolvimento
| Parâmetro | Valor |
|---|---|
| Ambientes de simulação | Isaac Gym, MuJoCo |
| Estrutura de aprendizagem por reforço | unitree_rl_gym (Sim2Sim + Sim2Real) |
| API de reconhecimento visual | Deteção de objetos em tempo real YOLO11 |
| API de posicionamento espacial | Posicionamento de profundidade monocular + binocular |
| API de controlo de movimento | Traduz sinais de decisão em comandos de locomoção/manipulação |
| APP móvel | Configuração e controlo rápidos |
| Compatibilidade ROS | Sim |
| Interação multimodal | Modelo de linguagem de grande dimensão UnifoLM com TTS/ASR |
| Atualizações OTA | Atualizações de firmware por via aérea (over-the-air) |
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