Unitree Go2 Edu
Zadzwoń i zamów
Opis
✨ Unitree Go 2 Edu – zaawansowana platforma robotyki ✨
⭐️ Najważniejsze cechy ⭐️
-
✔️ Platforma STEM do badań i edukacji – narzędzie do projektów z robotyki, AI i autonomii, od podstaw po zaawansowane wdrożenia.
-
✔️ Moc obliczeniowa klasy AI – środowisko Ubuntu i jednostka oparta o NVIDIA Jetson Orin (w zależności od konfiguracji).
-
✔️ Bogaty zestaw sensorów – 4D LiDAR półsferyczny (360°×90°) oraz kamera głębi Intel RealSense (np. D435i).
-
✔️ Otwarta architektura – szeroki dostęp do danych i sterowania przez API/SDK (C++, Python).
-
✔️ ROS / ROS 2 – natywne wsparcie popularnych frameworków ułatwia integrację algorytmów i narzędzi.
-
✔️ Mobilność i zwinność – 12 DoF i silniki o wysokim momencie (do ok. 45 Nm) do dynamicznej lokomocji.
-
✔️ Ładunek użytkowy – typowo 3–5 kg w trybie ciągłym (zależnie od konfiguracji i scenariusza).
-
✔️ Łączność – Wi-Fi 6, Bluetooth 5.2, Ethernet oraz opcjonalnie 4G LTE.
☑️ Zaawansowana platforma dla edukacji i badań STEM
Unitree Go 2 Edu to specjalistyczna wersja robota czworonożnego stworzona jako zaawansowane narzędzie dla edukacji i badań w obszarach STEM. Łączy dynamiczną, sprawdzoną platformę mechaniczną serii Go 2 z potężnym, otwartym środowiskiem obliczeniowym, czyniąc nowoczesną robotykę i AI bardziej dostępnymi dla studentów, laboratoriów oraz zespołów R&D. To rozwiązanie zaprojektowane, aby inspirować i umożliwiać realizację ambitnych projektów – od algorytmów sterowania, po systemy autonomiczne.
☑️ Moc obliczeniowa, sensory i mobilność
Sercem Go 2 Edu jest wydajna jednostka obliczeniowa, zazwyczaj oparta na platformie NVIDIA Jetson Orin (w zależności od konfiguracji), pracująca pod kontrolą systemu Ubuntu. W praktyce oznacza to możliwość uruchamiania algorytmów percepcji i AI bezpośrednio na robocie, z wykorzystaniem szybkiej pamięci i dysku (np. NVMe SSD), co ułatwia prototypowanie i przyspiesza iteracje w projektach badawczych.
Za percepcję odpowiada bogaty zestaw sensorów, obejmujący m.in. ultraszerokokątny, półsferyczny LiDAR 4D (typowo 360°×90°) oraz kamerę głębi Intel RealSense (np. D435i), często uzupełnione o dodatkowe kamery HD. Mobilność zapewnia 12 DoF napędzanych silnikami o wysokim momencie (do ok. 45 Nm), co przekłada się na dużą zwinność oraz możliwość przenoszenia ładunku użytkowego (typowo 3–5 kg w trybie ciągłym).
Kompaktowa konstrukcja (wysokość ok. 40 cm) i masa około 15 kg ułatwiają pracę w laboratorium, na uczelni oraz w środowiskach terenowych. Zasilanie zapewnia akumulator o dużej pojemności, umożliwiający nawet do około 4 godzin pracy (w zależności od obciążenia, trybu ruchu i konfiguracji).
☑️ Otwarta architektura i ekosystem rozwojowy
Kluczową zaletą Go 2 Edu jest otwarta architektura zaprojektowana z myślą o maksymalnej elastyczności. Użytkownicy otrzymują dostęp do danych z sensorów (LiDAR, kamery, IMU) oraz możliwość niskopoziomowego sterowania poprzez rozbudowane API i SDK (C++, Python). Platforma wspiera ROS i ROS 2, co ułatwia integrację z istniejącymi narzędziami i algorytmami oraz przyspiesza pracę w zespołach badawczych.
Komunikację zapewniają moduły Wi-Fi 6, Bluetooth 5.2, port Ethernet oraz opcjonalna łączność 4G LTE. Dostępność narzędzi do programowania (w tym rozwiązań graficznych obok standardowych języków) oraz obszerną dokumentację można wykorzystać do złożonych projektów: od SLAM i nawigacji, przez wizję komputerową, aż po trenowanie i wdrażanie modeli uczenia maszynowego bezpośrednio na robocie.
✅ Zawartość zestawu
-
Robot Unitree Go2 Pro
-
Akumulator 15000 mAh
-
Szybka ładowarka (300W)
-
Dodatkowe nakładki na stopy (4 sztuki)
-
Przyrząd do kalibracji nóg
-
Podstawka serwisowa
-
Kabel USB-A / USB-C
-
Walizka transportowa
-
Pilot bezprzewodowy
-
Aparatura sterująca
Cechy produktu
Roboty
- Zastosowanie Edukacja STEM, badania naukowe, projekty R&D, rozwój algorytmów AI, autonomia, SLAM, wizja komputerowa, demonstracje technologiczne
- Seria modelu Unitree Go2 EDU
- Konstrukcja Czworonożna, lekka konstrukcja krocząca, platforma edukacyjno-badawcza o otwartej architekturze
- Liczba stopni swobody (DoF) 12 DoF (3 na każdą nogę)
- Maksymalny moment obrotowy silników Do ok. 45 N·m (silniki przegubowe)
- Maksymalna prędkość poruszania się Do ok. 3,5 m/s
- Czas pracy na jednym ładowaniu Do ok. 4 godzin (zależnie od trybu pracy i obciążenia)
- Zasilanie Akumulator litowy
- Typ baterii Akumulator litowo-jonowy ok. 8000 mAh / ~30 V (wymienny)
- Główne sensory LiDAR 4D (360° × 90°), kamera głębi (np. Intel RealSense D435i), kamery HD, IMU
- System śledzenia LiDAR + wizyjny (kamery) + czujniki inercyjne (IMU)
- Łączność bezprzewodowa Wi-Fi 6, Bluetooth 5.2
- Możliwość rozbudowy o LTE Tak (opcjonalny moduł 4G / LTE)
- Kompatybilność z ROS Tak (pełne wsparcie ROS i ROS 2)
- Programowanie SDK / API, C++ / Python, ROS, wsparcie środowisk symulacyjnych (np. Gazebo, Isaac Sim)
- Interakcja głosowa Tak (wbudowany głośnik i mikrofon)
- Wysokość robota Około 40 cm
- Waga robota Około 15 kg
- Tryby ruchu Chód, bieg, skręty dynamiczne, pokonywanie przeszkód, tryby autonomiczne
- Zdalne sterowanie Tak (pilot bezprzewodowy + sterowanie programowe)
Bezpieczeństwo produktu
Certyfikaty i ostrzeżenie bezpieczeństwa
- Posiada oznaczenie CE (zgodność z normami UE).
Osoba odpowiedzialna na terenie UE
INNPRO Robert Błędowski sp. z o. o.
Rudzka 65C
44-200 Rybnik, Polska
