Wydajny robot humanoidalny

Głównym elementem Unitree G1-D jest górna część wielozadaniowego robota humanoidalnego G1, wyposażona we własne silniki, ruchome przeguby, enkodery i czujniki.

Usprawnione narzędzia do pozyskiwania danych

Unitree G1-D to ujednolicona platforma dla całego procesu przetwarzania danych: pozyskiwania, przetwarzania, oznaczania, przeglądu i zarządzania zasobami danych.

Kompleksowe narzędzia do analizy danych i optymalizacji pracy

Narzędzia robota Unitree G1-D umożliwiają korzystanie z metody Distributed Training (uczenie rozproszone), tworzenie autorskiego oprogramowania i płynne wdrażanie, z pełną obsługą wszystkich głównych frameworków open source.

Platforma o wielu stopniach swobody

Stopnie swobody robota (z wyłączeniem efektorów końcowych): 19 (Flagship)
Stopnie swobody ramienia: 7×2
Stopnie swobody talii: 2
Stopnie swobody kolumny: 1
Stopnie swobody podstawy: 2 (Flagship)

Szeroki zakres pracy

Robot Unitree G1-D posiada mobilną konstrukcję, łączącą koła i mechanizmy podnoszące. Dzięki temu zakres pracy w pionie wynosi od 0 do 2 metrów. Talia robota również posiada duży zakres ruchu - ±155° w osi Z oraz od -2,5° do +135° w osi Y. 

Dokładne sterowanie o niskim opóźnieniu

Unitree G1-D cechuje się wysoką dokładnością manipulacji. Dokładność podnoszenia wynosi ±0,5 mm, a dokładność efektorów końcowych to nawet ±0,1 mm (wartość ta zależy od typu wybranego efektora). Dodatkowo, opóźnienie systemu zdalnego sterowania osiąga wartości ﹤100 ms, a częstotliwość próbkowania to 60 Hz.

Zarządzanie szablonami wizualnymi dla wydajnego gromadzenia danych

Unitree G1-D to integracja zarządzania projektami, przydzielania zadań, śledzenia postępów i analizy statusu w ramach jednej platformy. Dzięki konfiguracjom opartym na szablonach, zadania gromadzenia danych można generować jednym kliknięciem. Śledzenie całego procesu pracy w czasie rzeczywistym zapewnia płynniejszą współpracę i bardziej wydajne gromadzenie danych.

Elastyczna konfiguracja z różnorodnymi platformami i efektorami końcowymi

System robota Unitree G1-D obsługuje gromadzenie danych z różnych platform i konfiguracji efektorów końcowych. Jego solidna funkcja standaryzacji danych umożliwia kompleksowe przetwarzanie z różnych urządzeń.

Architektura o wysokiej współbieżności dla skalowalnych operacji

Platforma wyposażona jest w możliwości techniczne umożliwiające obsługę setek robotów wykonujących synchroniczne gromadzenie danych. Dzięki architekturze o wysokiej współbieżności i inteligentnym przydzielaniu zadań, platforma zapewnia odbiór i przetwarzanie znacznych pakietów danych w czasie rzeczywistym.

Nieprzerwane gromadzenie danych online

Platforma, oparta na architekturze usług o wysokiej dostępności, umożliwia niezawodne gromadzenie danych przez całą dobę. Dzięki szerokiej kompatybilności formatów, zebrane dane mogą być bezpośrednio eksportowane lub konwertowane do popularnych formatów szkoleniowych, co przyspiesza efektywność zadań z dziedziny badań i rozwoju.

Bogaty ekosystem ze wsparciem popularnych modeli

Unitree G1-D to też otwarty ekosystem, zawierający wbudowane zestawy danych, pochodzących od społeczności i wsparcie dla szkolenia open source. Ekosystem ten oferuje głęboką integrację z najpopularniejszymi modelami, takimi jak PI czy GROOT.

Środowisko symulacyjne do oceny modeli

Unitree G1-D zawiera bibliotekę dokładnych zasobów 3D. Dzięki tworzeniu realistycznych środowisk symulacyjnych, robot szybko generuje kompleksowe schematy oceny w celu wsparcia algorytmów.

Przyjazny dla użytkownika design

Robot Unitree G1-D jest w pełni gotowy do użycia od razu po rozpakowaniu, co minimalizuje czas konfiguracji. Przygotowanie do pracy może rozpocząć się natychmiast, dzięki funkcji "one-click training". We wdrożeniu pomagają też zintegrowane narzędzia symulacyjne do oceny pracy i płynne przejście od algorytmów do rzeczywistych maszyn.

Szkolenie rozproszone

Oparta na wydajnej architekturze szkolenia rozproszonego platforma umożliwia elastyczne planowanie zadań obliczeniowych. System dynamicznie skaluje się w oparciu o zasoby obciążenia, osiągając nawet 90% wykorzystania GPU.

Tryb podejmowania decyzji: generowanie działań oparte na precyzyjnych prognozach

Analizując aktualny stan otoczenia i cele zadania, system dokładnie przewiduje przyszłe fizyczne interakcje między robotem, a otoczeniem. Te prognozy bezpośrednio wspomagają moduł polityk w generowaniu działań, skutecznie redukując błędy decyzyjne, przy jednoczesnej optymalizacji dokładności i racjonalności wykonywania ruchów.

Tryb symulacji: wysokiej jakości informacje zwrotne do generowania danych

Tryb symulacji działa jak interaktywny symulator zdolny do generowania wysokiej jakości informacji zwrotnych o otoczeniu, na podstawie danych wejściowych dotyczących ruchu robota. Stanowi to bogate źródło danych do szkolenia modeli i optymalizacji polityk, znacznie przyspieszając proces uczenia się.