Unitree G1 EDU-U9
Für Robotik-Forschung optimiert – 37 DOF, 120 Nm Kraft und taktile Präzision dank 2× Dreifinger-Händen mit 33 Sensoren je Hand.
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Der Unitree G1 EDU-U9 ist eine humanoide Entwicklungsplattform für Forschung, Lehre und anspruchsvolle KI-Projekte. Mit 37 Freiheitsgraden, zwei taktilen Dex3-1 Händen mit jeweils 33 Sensoren, NVIDIA Jetson Orin NX mit 16 GB, 3D-LiDAR und Tiefenkamera verbindet der Roboter präzise Bewegung, räumliche Wahrnehmung und kontrolliertes Greifen. Die offene EDU-Architektur unterstützt eigene Algorithmen, Reinforcement Learning, Imitationslernen, autonome Navigation und Mensch-Roboter-Interaktion. Durch seine faltbare Konstruktion, rund 35 kg Gewicht und den 9.000-mAh-Akku lässt sich der G1 EDU-U9 flexibel in Laboren, Hochschulen und Entwicklungsumgebungen einsetzen. Jetzt bei TONEART-Shop bestellen.
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Unitree G1 EDU-U9
🤖 Ein Moment, der nicht mit einem Befehl beginnt
Es beginnt mit einem Moment, den man eher aus einem Forschungslabor als aus einem Datenblatt kennt: Der Unitree G1 EDU-U9 steht zunächst reglos auf dem Boden. Ein leises Surren setzt ein, die Kniegelenke richten den Körper kontrolliert auf und die Arme gleichen die Gewichtsverlagerung aus. Wenige Sekunden später steht der humanoide Roboter stabil im Raum, erfasst seine Umgebung und wartet auf den nächsten Bewegungsbefehl.
Nicht als vorbereitete Showsequenz, sondern als physische Entwicklungsplattform, auf der Algorithmen zu Bewegungen, Sensordaten zu Entscheidungen und digitale Modelle zu realen Handlungen werden.
In meiner Erfahrung entscheidet bei humanoiden Robotern nicht allein die Anzahl der Gelenke. Entscheidend ist, wie präzise Mechanik, Rechenleistung, räumliche Wahrnehmung und Softwareentwicklung miteinander verbunden sind. Eine Plattform, die laufen, greifen, Gleichgewicht halten und auf ihre Umgebung reagieren kann, verändert den Entwicklungsprozess: weg von ausschließlich simulierten Modellen, hin zu Versuchen, die unter realen Bedingungen messbar und wiederholbar werden.
Genau dort setzt der Unitree G1 EDU-U9 an. Er ist als offene humanoide Plattform für Hochschulen, Forschungseinrichtungen, Unternehmen und Entwicklerteams konzipiert. 37 Freiheitsgrade, zwei taktile Dex3-1 Hände, ein NVIDIA Jetson Orin NX Modul mit 16 GB Speicher, 3D-LiDAR, Tiefenkamera und eine frei programmierbare Entwicklungsumgebung bilden ein System für künstliche Intelligenz, Bewegungsplanung, autonomes Navigieren, Greiftechnik und Mensch-Roboter-Interaktion.
Und er bringt diese Möglichkeiten in eine kompakte Form, die nicht auf ein fest installiertes Robotiklabor begrenzt bleibt.
🧠 NVIDIA Jetson Orin NX – Rechenleistung, die aus Sensordaten Handlungen formt
Eine humanoide Bewegung beginnt nicht erst im Gelenk. Sie beginnt mit Daten. Positionen werden erfasst, Entfernungen berechnet, Kontaktpunkte ausgewertet und Bewegungsziele in einzelne Schritte übersetzt.
Im Unitree G1 EDU-U9 übernimmt ein NVIDIA Jetson Orin NX Modul mit 16 GB Speicher einen wesentlichen Teil dieser Verarbeitung. Die Recheneinheit stellt die Grundlage für KI-Modelle, Bewegungsalgorithmen, Bildverarbeitung und sensorgestützte Steuerungen direkt im Roboter bereit.
Technisch bedeutet das: Berechnungen müssen nicht ausschließlich auf einem externen Computer durchgeführt werden. Wahrnehmungsdaten und Steuerungsmodelle können lokal verarbeitet und in Echtzeit mit der Mechanik verbunden werden. Der Roboter erhält Informationen aus Kameras, LiDAR, Gelenksensoren und taktilen Flächen und übersetzt sie in kontrollierte Bewegungsabläufe.
Im Entwicklungsprozess zeigt sich der Vorteil unmittelbar. Ein KI-Modell kann zunächst in einer Simulation vorbereitet und anschließend auf die physische Plattform übertragen werden. Danach beginnt der entscheidende Teil: das Testen unter realen Bedingungen. Bodenhaftung, Trägheit, Kontaktkräfte und kleine Abweichungen treten nicht mehr nur als mathematische Annahmen auf, sondern als messbare Faktoren.
Der Nutzen liegt damit nicht allein in hoher Rechenleistung. Das NVIDIA Jetson Orin NX Modul schafft die Verbindung zwischen digitaler Entwicklung und realer Bewegung. Eigene Algorithmen lassen sich näher an der Hardware prüfen, anpassen und schrittweise verbessern.
Der Unitree G1 EDU-U9 wird dadurch nicht nur gesteuert. Er wird zu einem System, das Daten verarbeitet, Zustände bewertet und daraus physische Reaktionen ableitet.
🖐️ Zwei Dex3-1 Hände – taktile Wahrnehmung für kontrolliertes Greifen
Eine Hand bewegt sich in Richtung eines Gegenstands. Die Finger schließen sich langsam, bis der erste Kontakt entsteht. Die Bewegung stoppt nicht an einem vorher festgelegten Winkel, sondern reagiert auf den tatsächlichen Widerstand des Objekts.
Genau für solche Aufgaben ist der Unitree G1 EDU-U9 mit zwei dreifingerigen Dex3-1 Händen ausgestattet. Jede Hand verfügt über 33 taktile Sensoren, die Kontakt, Druck und Veränderungen an den Berührungsflächen erfassen können.
Der Unterschied zu einem einfachen Greifer liegt in der Rückmeldung. Ein klassischer Greifmechanismus kennt häufig nur Position, Öffnungsweite oder Motorkraft. Die taktilen Sensoren ergänzen diese Informationen um direkte Daten aus dem Kontakt zwischen Finger und Objekt.
Technisch entsteht dadurch eine differenziertere Grundlage für Greifplanung und Kraftregelung. Das System kann analysieren, an welcher Stelle ein Gegenstand berührt wird, wie sich der Druck verteilt und ob sich das Objekt innerhalb der Hand bewegt.
Im praktischen Workflow bedeutet das: Greifbewegungen lassen sich nicht nur visuell kontrollieren. Die Steuerung kann zusätzliche Rückmeldungen aus den Fingerspitzen einbeziehen. Dadurch können Forschungsprojekte zur Haptik, Objektmanipulation und sensorgestützten Regelung deutlich näher an reale Interaktionssituationen herangeführt werden.
Die Dex3-1 Hände eignen sich für Versuche mit unterschiedlich geformten Objekten, kontrollierter Kraftdosierung und lernenden Greifstrategien. Auch bei Imitationslernen und Reinforcement Learning liefern sie zusätzliche Daten, die über reine Kamerainformationen hinausgehen.
Der Entscheidungsnutzen liegt in der erweiterten Wahrnehmung. Der Roboter sieht ein Objekt nicht nur. Er erhält Informationen darüber, wie sich der direkte Kontakt anfühlt und wie sich dieser Kontakt während der Bewegung verändert.
Greifen wird damit nicht zu einem starren Schließen der Finger, sondern zu einem geregelten Prozess zwischen Wahrnehmung, Kraft und Bewegung.
🚶 37 Freiheitsgrade – Beweglichkeit für humanoide Abläufe
Ein humanoider Roboter muss mehr leisten als einen Arm zu bewegen oder eine gerade Strecke zurückzulegen. Beine, Knie, Hüfte, Taille, Arme und Hände müssen als zusammenhängendes System arbeiten. Bereits eine einfache Gewichtsverlagerung betrifft mehrere Gelenke gleichzeitig.
Der Unitree G1 EDU-U9 verfügt über insgesamt 37 Freiheitsgrade. Diese Gelenkstruktur ermöglicht koordinierte Bewegungen des gesamten Körpers und bildet die Grundlage für dynamisches Gehen, stabile Körperhaltungen, Greifbewegungen und Interaktionsabläufe.
Technisch beschreibt ein Freiheitsgrad eine unabhängig steuerbare Bewegungsachse. Je mehr Achsen verfügbar sind, desto differenzierter können Körperpositionen und Bewegungssequenzen aufgebaut werden. Entscheidend ist dabei nicht nur die Anzahl, sondern die kontrollierte Abstimmung aller Gelenke.
Im Arbeitsalltag zeigt sich dies bei Bewegungen, die auf den ersten Blick einfach erscheinen. Der Roboter beugt sich nach vorne, verschiebt seinen Schwerpunkt und führt gleichzeitig einen Arm in Richtung eines Objekts. Währenddessen gleichen Beine und Taille die entstehende Lastverlagerung aus.
Solche Abläufe lassen sich als fest definierte Sequenz programmieren oder über lernende Verfahren entwickeln. Die Plattform unterstützt damit klassische Bewegungsplanung ebenso wie KI-basierte Ansätze.
Die 37 Freiheitsgrade erweitern auch den Einsatz in der Mensch-Roboter-Interaktion. Gesten, Körperausrichtung und räumliche Annäherung können differenzierter dargestellt werden als bei mobilen Robotern mit festem Oberkörper.
Der Kaufnutzen liegt in der Vielseitigkeit. Der Unitree G1 EDU-U9 ist nicht auf eine einzelne Bewegungsform begrenzt. Er stellt eine humanoide Kinematik bereit, die sich für zahlreiche Forschungsfragen und Entwicklungsziele einsetzen lässt.
⚙️ Bis zu 120 Nm an den Kniegelenken – Kraft als Grundlage für Stabilität
Eine kontrollierte Bewegung benötigt nicht nur präzise Winkel, sondern auch ausreichend Kraft. Besonders beim Aufstehen, Beugen, Abfangen und Stabilisieren entstehen hohe Belastungen an den Beinen.
Die Kniegelenke des Unitree G1 EDU-U9 erreichen ein maximales Drehmoment von bis zu 120 Nm. Diese Kraftreserve unterstützt dynamische Bewegungsabläufe und hilft dem Roboter dabei, den eigenen Körper kontrolliert zu tragen und auszubalancieren.
Technisch wirkt das Drehmoment dort, an dem Bewegungen gegen Schwerkraft, Trägheit und äußere Kräfte ausgeführt werden. Beim Aufrichten aus einer tiefen Position müssen die Knie den Körper anheben. Beim Abbremsen einer Bewegung nehmen sie Energie auf und stabilisieren den Stand.
Im Workflow bedeutet das: Bewegungsmodelle können über einfache, langsame Abläufe hinausgehen. Dynamischere Sequenzen, kontrollierte Richtungswechsel und unterschiedliche Körperhaltungen lassen sich praxisnah untersuchen.
Die Kraft der Gelenke arbeitet dabei nicht isoliert. Sensorik und Regelung stimmen die Bewegung laufend ab. Der Roboter muss erkennen, wie sein Gewicht verteilt ist und welche Korrektur notwendig wird, damit aus Kraft keine unkontrollierte Bewegung entsteht.
Der Vorteil liegt deshalb in der Verbindung aus Leistung und Steuerbarkeit. Die Kniegelenke stellen die mechanische Grundlage bereit, während die Software entscheidet, wie diese Kraft eingesetzt wird.
Der Unitree G1 EDU-U9 wirkt dadurch nicht nur beweglich. Er besitzt die notwendige Stabilität, um Bewegungen unter realen physikalischen Bedingungen auszuführen.
⚖️ Balance und selbstständiges Aufrichten – Autonomie nach der Bewegung
Tests mit humanoiden Robotern verlaufen nicht immer fehlerfrei. Ein Bewegungsmodell kann den Schwerpunkt falsch berechnen, ein Fuß kann ungünstig aufsetzen oder ein unerwarteter Kontakt kann das Gleichgewicht verändern.
Der Unitree G1 EDU-U9 ist darauf ausgelegt, sein Gleichgewicht aktiv zu kontrollieren und sich nach einer Bodenposition selbstständig wieder aufzurichten.
Technisch verbindet diese Fähigkeit Gelenkregelung, Lageerfassung und Bewegungsplanung. Der Roboter muss zunächst seine aktuelle Position bestimmen. Anschließend wird eine Bewegungssequenz berechnet, die Arme, Beine und Oberkörper so koordiniert, dass der Schwerpunkt wieder über die Standfläche gelangt.
Im Forschungsalltag ist diese Funktion mehr als eine eindrucksvolle Demonstration. Sie reduziert manuelle Eingriffe während längerer Testreihen. Ein Versuch muss nicht nach jedem Sturz vollständig unterbrochen werden, damit der Roboter von mehreren Personen wieder aufgestellt wird.
Gerade bei Reinforcement Learning und experimentellen Bewegungsmodellen kann dies den Ablauf deutlich vereinfachen. Fehler werden nicht vollständig vermieden, sondern als Teil des Lern- und Entwicklungsprozesses berücksichtigt.
Der Nutzen liegt in der höheren Selbstständigkeit des Systems. Der Roboter kann nach einer fehlgeschlagenen Bewegung wieder in einen definierten Ausgangszustand gelangen und den nächsten Ablauf vorbereiten.
Damit wird das Aufrichten nicht nur zu einer Bewegung. Es wird zu einem funktionalen Bestandteil einer langfristigen Entwicklungsplattform.
👁️ 3D-LiDAR und Tiefenkamera – räumliche Wahrnehmung für Navigation und Interaktion
Ein humanoider Roboter bewegt sich nicht in einer leeren Simulation. Möbel, Wände, Personen, Objekte und wechselnde Abstände bestimmen seine reale Umgebung.
Der Unitree G1 EDU-U9 nutzt eine Kombination aus 3D-LiDAR, Tiefenkamera und weiteren Sensoren, um räumliche Strukturen zu erfassen. Entfernungen, Formen und Hindernisse können erkannt und für Navigation, Bewegungsplanung und Interaktion ausgewertet werden.
Das 3D-LiDAR misst Abstände innerhalb der Umgebung und erzeugt räumliche Informationen über den verfügbaren Bewegungsbereich. Die Tiefenkamera ergänzt diese Daten um visuelle und geometrische Informationen.
Technisch entsteht daraus ein fortlaufend aktualisiertes Umgebungsmodell. Der Roboter erhält nicht nur ein einzelnes Bild, sondern Informationen darüber, wie weit Objekte entfernt sind und wie sich der Raum vor ihm strukturiert.
Im Workflow bedeutet das: Bewegungsabläufe können an die tatsächliche Umgebung angepasst werden. Ein Weg lässt sich neu berechnen, wenn ein Hindernis auftaucht. Die Position eines Objekts kann ermittelt werden, bevor die Hand einen Greifvorgang beginnt.
Besonders relevant wird die Kombination aus räumlicher und taktiler Wahrnehmung. Zunächst erkennt der Roboter ein Objekt über Kamera und LiDAR. Danach nähert er sich, richtet den Arm aus und nutzt beim Kontakt die Sensoren der Dex3-1 Hand.
Der Kaufnutzen liegt in dieser durchgängigen Wahrnehmungskette. Der Unitree G1 EDU-U9 kann Informationen aus Entfernung, visueller Erkennung und direkter Berührung innerhalb eines gemeinsamen Entwicklungsprojekts verbinden.
Damit eignet sich die Plattform für autonome Navigation, Objekterkennung, Greifplanung, Kollisionsvermeidung und Mensch-Roboter-Interaktion.
🎯 Imitationslernen und Reinforcement Learning – Bewegungen nicht nur programmieren, sondern entwickeln
Eine klassische Roboterbewegung wird häufig Schritt für Schritt definiert. Jedes Gelenk erhält einen Zielwert, jede Position wird vorbereitet und jede Sequenz folgt einer festen Reihenfolge.
Für komplexe humanoide Abläufe reicht dieser Ansatz allein jedoch oft nicht aus. Bewegungen müssen an unterschiedliche Situationen angepasst, aus Beispielen abgeleitet oder durch wiederholte Versuche optimiert werden.
Der Unitree G1 EDU-U9 unterstützt Entwicklungsansätze wie Imitationslernen und Reinforcement Learning. Dadurch lassen sich Bewegungsmodelle nicht nur manuell erstellen, sondern auf Grundlage von Trainingsdaten und Rückmeldungen weiterentwickeln.
Beim Imitationslernen kann ein System Bewegungsabläufe aus vorgegebenen Beispielen ableiten. Beim Reinforcement Learning wird eine Strategie durch wiederholte Versuche und definierte Bewertungen optimiert.
Technisch entsteht ein Entwicklungsprozess, bei dem die Software nicht nur einzelne Befehle ausführt. Sie versucht, ein Ziel unter wechselnden Bedingungen zu erreichen. Das kann ein stabiler Schritt, eine kontrollierte Körperhaltung oder ein präziser Greifvorgang sein.
Im Workflow beginnt dieser Prozess häufig in einer Simulation. Dort können große Mengen an Trainingsdurchläufen durchgeführt werden. Anschließend wird das Modell auf den physischen Roboter übertragen und unter realen Bedingungen überprüft.
Genau an diesem Übergang zeigt sich der Wert der Plattform. Reale Reibung, Gewicht, Sensorrauschen und mechanische Toleranzen unterscheiden sich von einer idealisierten Simulation. Der Unitree G1 EDU-U9 macht diese Faktoren messbar und ermöglicht eine gezielte Anpassung der Modelle.
Der Nutzen liegt in der langfristigen Entwicklung. Ein Bewegungsablauf bleibt nicht zwingend auf dem Stand seiner ersten Programmierung. Er kann anhand neuer Daten, Versuche und Anforderungen weiter verbessert werden.
🎓 Offene EDU-Plattform – Entwicklung auf High-Level- und Low-Level-Ebene
Eine Forschungsplattform muss mehr bieten als vorgefertigte Demonstrationen. Sie muss Zugriff auf jene Ebenen ermöglichen, auf denen eigene Ideen umgesetzt und bestehende Funktionen verändert werden können.
Der Unitree G1 EDU-U9 ist als programmierbare EDU-Version konzipiert. Entwickler können eigene Bewegungsabläufe, Steuerungsmodelle, KI-Anwendungen und Sensorauswertungen erstellen und in die Plattform integrieren.
High-Level-Entwicklung eignet sich für übergeordnete Aufgaben wie Navigation, Verhaltensplanung und Interaktion. Low-Level-Zugriffe ermöglichen eine detailliertere Arbeit an Gelenksteuerung, Bewegungsregelung und Sensordaten.
Technisch entsteht dadurch eine Plattform, die unterschiedliche Erfahrungsstufen und Projektziele unterstützt. Eine Hochschule kann zunächst vorbereitete Funktionen in der Lehre einsetzen und später tiefer in die Regelungs- oder KI-Entwicklung einsteigen.
Im Unternehmensumfeld können eigene Prototypen, Demonstratoren oder Automatisierungskonzepte aufgebaut werden. Forschungsteams erhalten eine einheitliche Hardwarebasis, auf der verschiedene Modelle miteinander verglichen werden können.
Der Entscheidungsnutzen liegt in der Offenheit. Der Roboter gibt keine einzelne Anwendung vor. Er stellt Mechanik, Sensorik und Rechenleistung bereit, auf denen eigene Konzepte aufgebaut werden können.
Heute kann der Schwerpunkt auf Gehbewegungen liegen. Später folgen Greiftechnik, Sprachinteraktion, visuelle Erkennung oder autonome Aufgabenplanung. Die Hardwareplattform bleibt bestehen, während sich die Software mit dem Projekt weiterentwickelt.
🌐 WiFi 6, Bluetooth und OTA-Updates – Einbindung in moderne Entwicklungsumgebungen
Humanoide Robotik arbeitet selten vollständig isoliert. Entwicklungsrechner, Netzwerke, externe Sensoren und weitere Systeme müssen Daten austauschen und gemeinsam gesteuert werden.
Der Unitree G1 EDU-U9 unterstützt WiFi 6 und Bluetooth. Dadurch lässt sich der Roboter drahtlos in bestehende Entwicklungs- und Netzwerkumgebungen einbinden.
Im Workflow können Steuerbefehle, Sensordaten und Softwarekomponenten übertragen werden, ohne dass für jede Anpassung eine dauerhaft kabelgebundene Verbindung notwendig ist.
OTA-Updates ermöglichen Aktualisierungen der Systemsoftware und tragen dazu bei, die Plattform technisch weiterzuführen. Neue Softwarestände können eingespielt werden, ohne den Roboter umfangreich zu zerlegen oder einzelne Komponenten auszutauschen.
Der Nutzen liegt in der praktischen Integration. Der Unitree G1 EDU-U9 bleibt nicht auf seine interne Hardware begrenzt. Er kann Teil eines größeren Forschungsaufbaus werden, der Rechner, Kameras, Datenbanken oder weitere Robotiksysteme umfasst.
Kommunikation wird damit nicht zu einer zusätzlichen Aufgabe, sondern zu einem festen Bestandteil der Entwicklungsplattform.
🔋 9.000-mAh-Akku – mobile Energie für Tests und Präsentationen
Ein humanoider Roboter benötigt eine Energieversorgung, die Bewegung, Sensorik und Rechenleistung innerhalb eines gemeinsamen Systems unterstützt.
Der Unitree G1 EDU-U9 wird mit einem 9.000-mAh-Akku betrieben. Dadurch kann er unabhängig von einer dauerhaften Kabelverbindung für Entwicklungsaufgaben, Tests und Demonstrationen eingesetzt werden.
Im praktischen Ablauf bedeutet das mehr Bewegungsfreiheit. Der Roboter kann innerhalb eines Laborraums navigieren, auf einer Präsentationsfläche eingesetzt oder zwischen verschiedenen Testbereichen bewegt werden.
Die mobile Energieversorgung ist besonders relevant für Projekte, bei denen Laufwege, räumliche Interaktion oder wechselnde Positionen untersucht werden. Ein Stromkabel würde diese Abläufe einschränken und könnte selbst zu einem Hindernis werden.
Der Kaufnutzen liegt deshalb nicht nur in der Akkukapazität. Entscheidend ist die Möglichkeit, die Plattform als tatsächlich mobiles humanoides System zu verwenden.
Für längere Entwicklungstage kann der Energiebedarf in die Versuchsplanung einbezogen werden. Testphasen, Ladezeiten und Softwareanpassungen lassen sich strukturiert miteinander verbinden.
📏 Rund 35 kg und faltbare Konstruktion – humanoide Technik in transportierbarer Form
Größe und Gewicht entscheiden darüber, wie flexibel ein Robotiksystem im Alltag eingesetzt werden kann. Ein fest installiertes System bleibt an einen bestimmten Raum gebunden. Eine kompaktere Plattform kann zwischen Labor, Hörsaal und Präsentationsfläche wechseln.
Der Unitree G1 EDU-U9 wiegt rund 35 kg und lässt sich für Transport oder Lagerung zusammenfalten. Dadurch reduziert sich sein benötigtes Volumen, wenn er nicht aktiv eingesetzt wird.
Im Workflow zeigt sich dieser Vorteil bereits bei der Projektplanung. Der Roboter kann für Lehrveranstaltungen in einen anderen Raum gebracht, für Workshops vorbereitet oder für eine Technologiedemonstration transportiert werden.
Die faltbare Konstruktion verändert dabei nicht den grundlegenden Charakter des Systems. Im aufgebauten Zustand bleibt der G1 eine vollständige humanoide Plattform mit Beinen, Armen, Händen und integrierter Sensorik.
Der Entscheidungsnutzen liegt in der Alltagstauglichkeit. Der Roboter benötigt keine dauerhaft festgelegte Position. Er kann dort eingesetzt werden, an dem ein Experiment, eine Präsentation oder ein Entwicklungsprojekt stattfindet.
📦 Der erste Kontakt – auspacken, aufrichten und Entwicklung vorbereiten
Das Auspacken eines humanoiden Roboters ist kein gewöhnlicher Schritt. Der Körper liegt zunächst kompakt und geschützt in der Verpackung. Gelenke, Hände und Sensorbereiche sind sichtbar, aber noch ohne Bewegung.
Nach dem Herausnehmen wird der Unitree G1 EDU-U9 für die Inbetriebnahme vorbereitet. Der 9.000-mAh-Akku stellt die mobile Energieversorgung bereit, während der mitgelieferte Controller erste Steuerungs- und Funktionstests ermöglicht.
Der erste physische Eindruck ist klar: Der G1 wirkt nicht wie ein einzelner Roboterarm und auch nicht wie eine mobile Plattform mit aufgesetztem Display. Seine Konstruktion folgt einer vollständigen humanoiden Form mit Beinen, Oberkörper, Armen und zwei taktilen Händen.
Dann beginnt der Moment, der sich wie der Start eines neuen Entwicklungsprojekts anfühlt: System aktivieren, Verbindung herstellen, Sensorstatus prüfen und erste Bewegungen kontrollieren.
Die Plattform richtet sich auf, stabilisiert den eigenen Stand und beginnt, die Umgebung zu erfassen. Ab diesem Punkt wird aus dem technischen System ein Werkzeug für konkrete Versuche.
Zum Lieferumfang gehören der Unitree G1 EDU-U9 humanoide Roboter, ein Controller und ein 9.000-mAh-Akku. Damit enthält das Paket die wesentlichen Komponenten für Inbetriebnahme, Steuerung und mobile Energieversorgung.
Detaillierte Informationen zum vollständigen Lieferumfang finden Sie im Tab Lieferumfang auf dieser Seite.
🧠 Einordnung für reale Forschungsprojekte – was der G1 EDU-U9 tatsächlich ermöglicht
Im Alltag rund um Robotik und künstliche Intelligenz geht es selten darum, dass ein System eine einzelne Bewegung einmal vorführt. Entscheidend ist, ob sich diese Bewegung wiederholen, messen, verändern und in einen größeren Forschungszusammenhang integrieren lässt.
Der Unitree G1 EDU-U9 bringt dafür ein klar definiertes Profil mit: 37 Freiheitsgrade, leistungsstarke Gelenke, zwei taktile Dex3-1 Hände, lokale KI-Rechenleistung, räumliche Sensorik und eine offene Softwareplattform.
Damit eignet sich der Roboter für Projekte, die verschiedene Bereiche der humanoiden Robotik miteinander verbinden. Fortbewegung kann gemeinsam mit Objekterkennung untersucht werden. Greifbewegungen können visuelle und taktile Informationen kombinieren. Mensch-Roboter-Interaktion kann Körperhaltung, Gesten und räumliche Annäherung einbeziehen.
Viele Entwickler stehen vor der Frage, ob eine humanoide Plattform für ein Projekt tatsächlich notwendig ist. Die Antwort hängt vom Forschungsziel ab. Sobald Bewegungen in einer für Menschen gestalteten Umgebung, beidhändige Manipulation oder körperbezogene Interaktion untersucht werden sollen, bietet eine humanoide Konstruktion wichtige Vorteile.
Auch die taktilen Dex3-1 Hände sind nicht nur ein zusätzliches Bauteil. Sobald der tatsächliche Kontakt zwischen Roboter und Objekt Teil des Projekts wird, liefern die Sensoren Daten, die mit einer Kamera allein nicht erfasst werden können.
Der Unitree G1 EDU-U9 ist damit nicht als fertige Antwort auf eine einzelne Aufgabe zu verstehen. Er stellt eine gemeinsame Grundlage bereit, auf der unterschiedliche Forschungsfragen praktisch untersucht werden können.
🎯 Von der Bewegung zur Methode – ein humanoider Roboter als langfristige Entwicklungsplattform
Der Unitree G1 EDU-U9 ist kein System, das nur für eine einzelne Demonstration gedacht ist. Er bildet vielmehr die Grundlage für eine Reihe von Forschungsprojekten, Lehrveranstaltungen, Entwicklungsaufgaben und KI-Experimenten, die schrittweise aufeinander aufbauen.
Seine Stärke liegt in der Verbindung aus humanoider Beweglichkeit, räumlicher Wahrnehmung, taktiler Sensorik und frei programmierbarer Rechenleistung. 37 Freiheitsgrade ermöglichen komplexe Bewegungsabläufe, während 3D-LiDAR und Tiefenkamera die Umgebung erfassen. Die beiden Dex3-1 Hände erweitern diese Wahrnehmung um direkten Kontakt, Druckinformationen und kontrollierte Greifbewegungen.
Dazu kommt das NVIDIA Jetson Orin NX Modul mit 16 GB Speicher, das eigene KI-Modelle, Bewegungsalgorithmen und sensorgestützte Steuerungen direkt im Roboter verarbeitet. High-Level- und Low-Level-Schnittstellen, drahtlose Kommunikation und regelmäßige Softwareupdates schaffen eine Plattform, die nicht auf einen festgelegten Versuchsaufbau begrenzt bleibt.
Jedes dieser Elemente zahlt auf dasselbe Ziel ein: schneller von einer theoretischen Idee zu einer realen Bewegung, einer messbaren Reaktion und einem reproduzierbaren Forschungsergebnis zu gelangen.
Wenn du eine humanoide Entwicklungsplattform suchst, die sich für künstliche Intelligenz, Bewegungsplanung, autonomes Navigieren, taktiles Greifen, Reinforcement Learning und Mensch-Roboter-Interaktion eignet, liefert der Unitree G1 EDU-U9 eine klar strukturierte technische Grundlage, ohne Projekte auf starre Abläufe zu beschränken.
Ideal für Hochschulen, Forschungseinrichtungen, Unternehmen und Entwicklerteams, die humanoide Robotik nicht nur beobachten, sondern langfristig programmieren, analysieren und weiterentwickeln möchten.
🧩 Fazit
Der Unitree G1 EDU-U9 verbindet humanoide Beweglichkeit, taktile Wahrnehmung und leistungsfähige KI-Rechenleistung zu einer offenen Plattform für Forschung, Lehre und Entwicklung. Mit 37 Freiheitsgraden, zwei sensorbestückten Dex3-1 Händen, NVIDIA Jetson Orin NX, 3D-LiDAR und Tiefenkamera bietet der Roboter eine vielseitige Grundlage für Bewegungsplanung, Greiftechnik, autonome Navigation und Mensch-Roboter-Interaktion.
Seine Stärke liegt nicht in einer einzelnen vorbereiteten Funktion, sondern in der Möglichkeit, unterschiedliche Projekte auf derselben Hardwareplattform aufzubauen. Eigene Algorithmen, Trainingsmodelle, Bewegungsabläufe und Interaktionskonzepte lassen sich entwickeln, testen und schrittweise verbessern.
Damit richtet sich der Unitree G1 EDU-U9 an Anwender, die humanoide Robotik nicht als kurzfristige Demonstration betrachten, sondern als langfristige Methode für angewandte Forschung und technische Entwicklung.
Eigenschaften
- Humanoide Plattform mit natürlichem, ruhigem Bewegungsbild, das Vertrauen schafft und Experimente intuitiv erlebbar macht
- Offene Entwicklungsumgebung für Forschung, Lehre und Innovation ohne starre Vorgaben oder festgelegte Nutzungsszenarien
- Feinfühlige Interaktion durch sensitives Greifen und kontrollierte Bewegungen, ideal für Lern- und Manipulationsaufgaben
- Hohe Alltagstauglichkeit durch kompakte Bauweise, gute Transportfähigkeit und flexible Integration in bestehende Umgebungen
- Geeignet für KI-Forschung, Robotik-Ausbildung, Prototyping und langfristige Entwicklungsprojekte
- Wandelbar einsetzbar – vom Demonstrator über Lernplattform bis hin zum Kern komplexer Robotik-Systeme
- Fördert kreatives Arbeiten, iterative Entwicklung und praxisnahes Experimentieren statt reiner Theorie
- Langfristige Investition für Institutionen, die Robotik als fortlaufenden Prozess verstehen
Technische Daten
- Bauform: humanoider, zweibeiniger Roboter für Forschung, Lehre und Entwicklung
- Höhe: ca. 1.270 mm im Stand, ca. 690 mm im gefalteten Zustand
- Gewicht: rund 35 kg inklusive Akku
- Freiheitsgrade: 37 aktiv angetriebene Achsen für flüssige, natürliche Bewegungen
- Antrieb: leistungsstarke Motoren mit hohem Drehmoment, Kniegelenke bis 120 Nm
- Arme: kraftvolle Manipulatoren mit bis zu 3 kg Traglast
- Hände: zwei dreifingerige Dex3-1 Greifer mit taktiler Sensorik (33 Sensoren pro Hand)
- Recheneinheit: NVIDIA Jetson Orin NX mit 16 GB Speicher für Echtzeit-KI und Lernalgorithmen
- Sensorik: 3D-LiDAR und Tiefenkamera zur präzisen Umgebungswahrnehmung
- Konnektivität: WiFi 6, Bluetooth 5.2 sowie kabelgebundene Schnittstellen
- Betriebsdauer: ca. 2 Stunden pro Akkuladung
- Akku: 9.000 mAh Lithium-Batterie, wechselbar
- Software: offen programmierbare EDU-Plattform mit OTA-Updates
- Transport: faltbares Design für einfachen Ortswechsel und flexible Einsätze
Lieferumfang
- 1x Humanoider Roboter
- 1x Controller
- 1x 9.000 mAh Lithium-Akku
Manufacturer Warranty
🛡️ Herstellergarantie
Für den Unitree G1 EDU-U9 gilt eine Herstellergarantie von 12 Monaten ab Kaufdatum. Die gesetzlichen Gewährleistungsrechte bleiben davon unberührt. Alle Angaben erfolgen ohne Gewähr. Maßgeblich sind die jeweils aktuellen Garantiebedingungen und Serviceinformationen des Herstellers.
Product Video
FAQ
FAQ & wichtige Antworten zum Unitree G1 EDU-U9
Wusstest du schon?
🖐️ Wusstest du schon, dass die beiden Dex3-1 Hände des Unitree G1 EDU-U9 jeweils über 33 taktile Sensoren verfügen? Diese Sensoren erfassen Kontakt und Druckverteilung direkt an den Fingern. Dadurch kann der Roboter Greifbewegungen nicht nur über Kameradaten steuern, sondern auch auf den tatsächlichen Kontakt mit einem Objekt reagieren.
🦿 Wusstest du schon, dass der Unitree G1 EDU-U9 insgesamt 37 Freiheitsgrade besitzt? Die beweglichen Achsen verteilen sich auf Beine, Taille, Arme und Hände. Dadurch lassen sich Gehbewegungen, Körperhaltungen und Greifabläufe als zusammenhängende humanoide Bewegungssequenzen programmieren.
🧠 Wusstest du schon, dass im Unitree G1 EDU-U9 ein NVIDIA Jetson Orin NX Modul mit 16 GB Speicher arbeitet? Die Recheneinheit verarbeitet Sensorinformationen und KI-Modelle direkt im Roboter und bildet damit eine Grundlage für Reinforcement Learning, Imitationslernen und eigene Steuerungsalgorithmen.
📡 Wusstest du schon, dass der Roboter seine Umgebung mithilfe von 3D-LiDAR und Tiefenkamera räumlich erfassen kann? Entfernungen, Hindernisse und Strukturen lassen sich dadurch für Navigation, Kollisionsvermeidung, Objekterkennung und Bewegungsplanung auswerten.
⚖️ Wusstest du schon, dass sich der Unitree G1 nach einer Bodenposition selbstständig wieder aufrichten kann? Diese Funktion reduziert manuelle Eingriffe während längerer Versuchsreihen und unterstützt die Entwicklung experimenteller Bewegungsmodelle.
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| Preis Verkauf netto (new) | 45.100,00 € |
|---|---|
| SKU | 1121-11 |
| Country of Manufacture | China |
| Custom Product Labels | AI-commerce |
| EAN/UPC | 0658917511913 |
| Manufacturer | Unitree Robotics |
| Lieferzeit | Vorbestellbar-Wareneingang erwartet |
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