Unitree introduce il suo primo robot umanoide su ruote G1-D per la raccolta dati e l'addestramento AI
Unitree Robotics ha ufficialmente introdotto G1-D, il primo robot umanoide su ruote. È progettato per la raccolta dati, l'addestramento di modelli AI e l'esecuzione di compiti in condizioni reali. G1-D fa parte di una soluzione completa che integra una piattaforma hardware e un software per l'intero ciclo delle operazioni di intelligenza artificiale.
Cosa si sa
Il robot è disponibile nelle versioni Standard e Flagship. Entrambe hanno un'altezza da 1260 mm a 1680 mm e un peso fino a 80 kg. La versione Standard è stazionaria, mentre la versione Flagship è dotata di una base mobile con trasmissione differenziale e può muoversi a velocità fino a 1,5 m/s. I sensori integrati includono LiDAR, telecamere di profondità e sistemi di rilevamento delle collisioni.
Il modello ha 17 gradi di libertà nella versione stazionaria e 19 nella versione mobile (esclusi gli effettori). Ogni braccio è dotato di 7 gradi di libertà e può gestire carichi fino a 3 kg. L'articolazione della vita consente un movimento lungo l'asse Z fino a ±155 gradi e lungo l'asse Y da meno 2,5 a più 135 gradi. L'intervallo di lavoro verticale è da 0 a 2 metri.
Una fotocamera binoculare ad alta definizione è montata sulla testa, con fotocamere aggiuntive installate sui polsi. Il robot supporta vari effettori, inclusi pinze a due dita, manipolatori a tre e cinque dita con o senza sensori tattili. La base di calcolo è il modulo Nvidia Jetson Orin NX, che fornisce fino a 100 TOPS di prestazioni. La batteria nella versione Flagship garantisce fino a sei ore di operatività autonoma.
G1-D può eseguire operazioni manuali in zone industriali, magazzini, aree di servizio e vendite al dettaglio. Il robot è anche utilizzato per la raccolta e l'annotazione dei dati per l'AI.
Oltre all'attrezzatura, Unitree ha introdotto una piattaforma software per gestire l'intero flusso di dati: dalla raccolta al deployment del modello. La piattaforma supporta la gestione delle attività, l'annotazione, la simulazione, l'addestramento distribuito, l'integrazione con GROOT, PI e strumenti di esportazione dei modelli.
Fonte: Unitree
