UNITREE G1-U10 EDU Robô Humanoide

O Unitree G1-U10 EDU é um robô humanoide de investigação em escala real, concebido para aprendizagem por imitação orientada por IA, investigação avançada em manipulação e desenvolvimento de agentes autónomos. Possui 37 graus de liberdade, um binário máximo nas articulações de 120 N·m, duas mãos destras Dex3-1 de três dedos com controlo de força e conjuntos de sensores táteis, e um módulo de computação de alto desempenho NVIDIA Jetson Orin NX, integrado numa estrutura bípede com mais de 35 kg capaz de uma velocidade de deslocação de 2 m/s.

Principais vantagens: O G1-U10 EDU combina capacidade de nível de investigação com integração pronta para produção. Encoders duplos por articulação com frequência de ciclo fechado de 500 Hz, rolamentos de rolos cruzados de nível industrial com folga inferior a um miliradiano, e cablagem interna totalmente oca nas articulações (sem cabos externos) proporcionam a precisão mecânica e a fiabilidade necessárias para ensaios de autonomia de longa duração. A perceção envolvente a 360° através de LiDAR 3D LIVOX-MID360 e câmara de profundidade Intel RealSense D435i, associada a um assistente de voz baseado em GPT e a um conjunto de quatro microfones com cancelamento de ruído, permite interação multimodal e navegação robusta em ambientes não estruturados.

Arquitetura cinemática e conceção das articulações

O G1-U10 EDU distribui os seus 37 graus de liberdade por uma cadeia cinemática cuidadosamente equilibrada: seis por perna (anca 3 + joelho 1 + tornozelo 2), cinco por braço (ombro 3 + cotovelo 2), até três na cintura (uma fixa mais duas articulações paralelas opcionais) e sete por cada mão destra Dex3-1. Cada articulação é acionada por um motor PMSM de rotor interno, baixa inércia e alta velocidade — um motor síncrono de ímanes permanentes escolhido pela sua resposta rápida ao binário e dissipação térmica eficiente.

A amplitude angular das articulações é genuinamente sobre-humana em vários eixos. A cintura roda ±155° no eixo Z, com articulação adicional de ±45° no eixo X e ±30° no eixo Y. A anca atinge ±154° em inclinação (pitch), −30° a +170° em rolagem (roll) e ±158° em guinada (yaw). Mesmo o pulso oferece ±92,5° em pitch e ±92,5° em yaw. Esta amplitude de movimento extra-alargada não é meramente estética — é o pré-requisito mecânico que torna fisicamente viável a manipulação destra de corpo inteiro e tarefas de locomoção ágil numa única plataforma de hardware.

Os estágios de saída utilizam rolamentos de rolos cruzados de nível industrial, escolhidos pela elevada capacidade de carga radial e folga inferior a um miliradiano, essencial em experiências de manipulação que exijam um posicionamento preciso do efetuador terminal. Encoders duplos por articulação fornecem feedback de posição e velocidade a uma frequência de ciclo fechado de 500 Hz, sustentando o controlo híbrido força-posição que permite ao G1-U10 EDU lidar com tarefas de contacto complacentes.

Mãos destras Dex3-1 com controlo de força e deteção tátil

O diferenciador mais significativo da configuração U10 EDU é a inclusão de duas mãos destras Dex3-1 com controlo de força, já pré-instaladas, cada uma com 7 graus de liberdade ativos. O polegar contribui com 3 GDL (ângulos das articulações: 0°~+100°, −35°~+60°, −60°~+60°), enquanto o indicador e o médio contribuem cada um com 2 GDL (0°~+90°, 0°~+100°). Esta conceção assimétrica reflete a biomecânica de oposição do polegar da mão humana, permitindo preensões de precisão em pinça juntamente com preensões de força mais amplas.

A U10 EDU é fornecida com conjuntos de sensores táteis instalados em cada ponta de dedo — 9 sensores de pressão por ponta de dedo, dispostos numa matriz 3×3 em seis superfícies de contacto por mão, com uma gama de deteção de 10 g a 2.500 g. Controlado a uma tensão nominal de 24 V através de RS485, o Dex3-1 publica dados de força e posição em tempo real no middleware DDS através do tópico rt/dex3/(left|right)/state, totalmente acessível a partir do computador de desenvolvimento (PC2, IP: 192.168.123.164). Um GDL de pulso opcional (+2 por braço) pode alargar ainda mais o alcance de manipulação.

Perceção envolvente a 360°: fusão de LiDAR e câmara de profundidade

A cabeça do robô alberga dois sensores complementares que constituem a base da navegação autónoma e da compreensão do cenário envolvente. O LiDAR 3D LIVOX-MID360 proporciona uma varredura horizontal omnidirecional de 360° com um campo de visão vertical de 59°, publicando dados de nuvem de pontos de alta resolução a 10 Hz no tópico DDS rt/utlidar/cloud_livox_mid360. A sua varredura omnidirecional de estado sólido elimina a rotação mecânica dos LiDAR rotativos tradicionais, melhorando a fiabilidade em ambientes de locomoção sujeitos a vibração intensa. A câmara de profundidade Intel RealSense D435i acrescenta profundidade estéreo infravermelha binocular, um fluxo RGB de obturador global e uma IMU de 6 eixos — com os fotogramas de profundidade e os dados da IMU disponíveis de forma independente através do SDK librealsense2 ou do controlador ROS2.

Um conjunto de quatro microfones com cancelamento de ruído e de eco associa-se a um altifalante estéreo de 5 W e a um assistente de voz integrado baseado em GPT (palavra de ativação: "Hello Robot") para interação de diálogo natural com múltiplos turnos. A tira de LED RGB integrada comunica o estado de funcionamento em tempo real: azul fixo para controlo de movimento, cor de laranja para amortecimento, amarelo para modo de depuração e vermelho para condições de falha.

Arquitetura de computação de duplo processador e integração de IA

A versão EDU é fornecida com duas unidades de computação independentes que partilham o mesmo chassis. O PC1 executa o serviço proprietário de controlo de movimento da Unitree e não está acessível aos programadores — é o controlador em tempo real de sistema fechado que gere todos os estados das articulações a 500 Hz. O PC2 é a plataforma de desenvolvimento completa: um módulo NVIDIA Jetson Orin NX com 8 núcleos Arm® Cortex®-A78AE a 2 GHz, uma GPU NVIDIA Ampere de 1.024 núcleos com 32 Tensor Cores de quinta geração (918 MHz de pico), 16 GB de memória unificada LPDDR5X e 2 TB de SSD.

Este PC2 (IP: 192.168.123.164) é acessível através de Ethernet Gigabit e suporta unitree_sdk2 (C++ e Python), ROS2 Foxy/Humble, publicação/subscrição DDS e serviços de navegação SLAM. As atualizações de firmware OTA são enviadas automaticamente via WiFi 6. Para equipas que necessitem de inferência de grandes modelos na periferia, um módulo opcional Thor Backpack baseado no Jetson T5000 (2.070 TFLOPS FP4, 128 GB LPDDR5X, GPU Blackwell de 2.560 núcleos) pode ser instalado adicionalmente sem qualquer modificação do chassis base.

Aplicações

• Investigação universitária em robótica: O G1-U10 EDU oferece uma plataforma pronta para produção, destinada à aprendizagem por imitação, aprendizagem por reforço e treino de políticas de ponta a ponta. O seu ciclo de feedback das articulações a 500 Hz, as mãos destras táteis e o unitree_sdk2 aberto permitem às equipas prototipar rapidamente algoritmos complexos de manipulação e navegação, sem necessidade de integração de hardware personalizado.
• Desenvolvimento de IA e aprendizagem automática: O NVIDIA Jetson Orin NX integrado, com GPU de 1.024 núcleos e a framework UnifoLM, suporta a inferência em tempo real de grandes modelos de visão-linguagem e de planeamento de movimento baseado em difusão. As equipas podem validar o desempenho em condições reais da transferência de simulação para o mundo real antes de implementar em sistemas de produção.
• Automação industrial e manipulação flexível: O binário máximo de 120 N·m, a carga útil do braço de 3 kg e o controlo de força complacente através de encoders duplos a 500 Hz permitem tarefas de manipulação de corpo inteiro em ambientes de fábrica e armazém não estruturados. A velocidade de marcha de 2 m/s e a autonomia de bateria de 2 horas suportam missões autónomas prolongadas.
• IA incorporada e agentes autónomos: A perceção multimodal (LiDAR 3D + câmara de profundidade + RGB + conjunto de microfones), combinada com computação de baixa latência e interação por voz baseada em GPT, permite o desenvolvimento de agentes incorporados que aprendem a partir de demonstrações humanas e de instruções em linguagem natural.
• Pós-processamento e inspeção: As mãos destras e o controlo preciso das articulações permitem ao G1-U10 EDU realizar tarefas de recolha e colocação, inspeção de superfícies e manuseamento de materiais em ambientes onde a automação fixa seria demasiado rígida ou dispendiosa.

Compatibilidade

• Compatibilidade da mão destra Dex3-1: Ambas as mãos vêm pré-instaladas; um GDL de pulso opcional (+2 GDL por braço) pode ser adicionado sem qualquer modificação. Os conjuntos de sensores táteis (9 sensores por ponta de dedo) são integrados de fábrica.
• Módulos de hardware opcionais: O Thor Backpack (Jetson T5000, 128 GB RAM, GPU de 2.560 núcleos) pode ser montado no corpo para melhorar a inferência de IA, sem necessidade de redesenho do chassis. O kit de fixação da cintura está incluído para bloqueio mecânico do GDL opcional da cintura durante o desenvolvimento.
• Frameworks de software: unitree_sdk2 (C++ / Python), ROS2 Foxy/Humble, Cyclone DDS e SDK librealsense2 para os controladores dos sensores. É fornecido um serviço de SLAM e navegação com API aberta.

Conteúdo da embalagem

• 1× Robô humanoide Unitree G1-U10 EDU com duas mãos destras de controlo de força Dex3-1 (conjuntos de sensores táteis pré-instalados)
• 1× Bateria inteligente — 9.000 mAh, 13 células de iões de lítio em série, de libertação rápida
• 1× Carregador — 54 V / 5 A
• 1× Comando manual portátil
• 1× Kit de fixação da cintura (peça de fixação 1, peça de fixação 2, 2× parafusos M5, chave Allen) — para bloqueio do GDL opcional da cintura durante o desenvolvimento
• Documentação do produto e cartão de garantia

Como iniciar o Unitree G1-U10 EDU (método de suspensão)

O procedimento recomendado para o primeiro arranque utiliza um suporte de suspensão de proteção para iniciar com segurança o G1-U10 EDU numa posição suspensa antes de este tocar no chão. Siga estes passos pela ordem indicada, para garantir uma inicialização estável e segura.

Passo 1 — Fixar o robô ao suporte de proteção

Pendure o G1-U10 EDU num suporte de suspensão de proteção. Certifique-se de que o gancho está devidamente engatado, para que o robô fique suspenso livremente, com as pernas numa posição natural voltada para baixo e sem peso a apoiar nos pés.

Passo 2 — Inserir a bateria

Insira a bateria inteligente na ranhura lateral destinada à bateria. Preste atenção ao sentido de inserção — não force. Um "clique" audível confirma que o mecanismo de libertação rápida engatou e que a bateria está fixa.

Passo 3 — Colocar o corpo numa posição de suspensão natural

Após a suspensão, deixe o G1 assumir a sua postura natural, com os braços e as pernas pendurados livremente. Não é necessário qualquer ajuste manual das articulações nesta fase.

Passo 4 — Ligar a bateria

Pressione brevemente o interruptor de alimentação da bateria uma vez e, em seguida, pressione-o de forma prolongada durante mais de 2 segundos para ligar. Aguarde aproximadamente 1 minuto até que a sequência completa de arranque termine.

Passo 5 — Confirmar a inicialização bem-sucedida

A inicialização está concluída quando ouvir as articulações do tornozelo atingirem os seus batentes limite. Aguarde mais 30 segundos e, em seguida, pressione L2 + B no controlo remoto para entrar em modo de amortecimento. Pressione L2 + CIMA para entrar na postura de preparação.

Passo 6 — Baixar até ao chão

Baixe lentamente a corda de suspensão até que ambos os pés fiquem em contacto total com o chão. Pressione R2 + A no controlo remoto para ativar o controlo de movimento. O robô iniciará o ajuste da marcha e ficará de pé de forma autónoma.

Passo 7 — Libertar o gancho de suspensão

Quando o G1 estiver de pé de forma estável, sem oscilar, liberte totalmente o gancho de suspensão. Utilize os manípulos analógicos esquerdo e direito para controlar a locomoção. Pressione START no controlo remoto para alternar entre os estados de estar de pé e caminhar.

Perguntas frequentes

O G1-U10 EDU suporta estações de ancoragem externas?

Não. A unidade de computação de desenvolvimento NVIDIA Jetson Orin NX está integrada diretamente no corpo do robô EDU. Não são suportadas estações de ancoragem GPU externas. Para equipas que necessitem de um débito de inferência de IA significativamente superior, está disponível o módulo opcional Thor Backpack (Jetson T5000, 2.070 TFLOPS FP4), como atualização montada no corpo do robô.

Que interfaces e linguagens de programação suporta o G1-U10 EDU?

O G1-U10 EDU suporta C++ e Python através da biblioteca unitree_sdk2, ROS2 (testado com Foxy e Humble) e mensagens DDS diretas utilizando Cyclone DDS. Os programadores podem aceder ao segundo PC (PC2, IP: 192.168.123.164) através de Ethernet ou SSH a partir de qualquer máquina Ubuntu 20.04/22.04. O controlo de baixo nível das articulações funciona a 500 Hz. É fornecido um serviço de SLAM e navegação com API aberta para mapeamento de ambientes interiores.

As mãos destras Dex3-1 podem ser utilizadas durante a corrida ou locomoção de alta intensidade?

Não é recomendado. Durante o desenvolvimento com as mãos Dex3-1 instaladas, evite marchas de corrida, testes de desafio de equilíbrio e quaisquer sequências de movimento de alta aceleração. Os motores do ombro podem receber um ligeiro desvio para o exterior, de modo a evitar interferência mecânica entre a mão destra e o tronco. Certifique-se sempre de que o envelope de movimento do robô não provoca colisões entre a geometria da mão e a estrutura principal do corpo.

Qual é o procedimento de paragem de emergência caso o robô se comporte de forma inesperada?

A qualquer momento, pressionar L2 + B no controlo remoto comuta imediatamente o G1 para o modo de amortecimento, removendo todo o controlo ativo de equilíbrio e fazendo com que o robô desça até uma posição apoiada. Esta combinação de paragem de emergência permanece ativa mesmo em modo de depuração. Ao utilizar o desenvolvimento baseado no SDK, verifique sempre se o robô está em modo de depuração (L2 + R2) antes de enviar comandos de movimento personalizados, para evitar instruções conflituosas com o serviço integrado de controlo de movimento.

Qual é a autonomia real da bateria e é possível substituí-la em campo?

A bateria inteligente de iões de lítio de 9.000 mAh, 13 células em série, proporciona aproximadamente 2 horas de funcionamento em cargas de trabalho de investigação típicas. A autonomia da bateria varia consoante a intensidade da locomoção, a carga computacional e a temperatura ambiente. A bateria utiliza um mecanismo lateral de libertação rápida, tornando a substituição em campo simples — sem necessidade de ferramentas. Um ciclo de carga completo utiliza o carregador incluído de 54 V / 5 A.

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