Unitree G1 EDU-U3 - Humanoider Roboter
Mit 3D LiDAR wird der Raum sofort zu planbarer Bewegung.
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Im Labor reicht ein kurzer Start, und der Unitree G1 EDU-U3 zeigt sofort, dass Bewegungen nicht nur möglich, sondern wiederholbar steuerbar sind. Als humanoide Plattform für Bildung und Forschung bringt er die Freiheit, Balance, Gestik und Manipulation in realen Versuchsaufbauten präzise zu untersuchen. Das EDU-U3 Update erweitert die Taille von 1 auf 3 Freiheitsgrade und erhöht die Beweglichkeit jedes Arms von 5 auf 7 Freiheitsgrade – spürbar dort, wo Drehungen sauber bleiben und Griffe in der richtigen Orientierung ankommen. Eine kraftgesteuerte Hand mit Kraft- und Positionsregelung unterstützt kontrollierten Kontakt und macht Interaktion verlässlicher planbar. Tiefenkamera und 3D LiDAR liefern räumliche Orientierung, während 100 TOPS Rechenleistung und eine 8-Kern-CPU Echtzeit-Workflows im System halten. Für Teams, die Sekundärentwicklung, Messreihen und Lehre nah an der Praxis aufbauen, wirkt der EDU-U3 wie eine ruhige Grundlage, auf der Iterationen schneller und Ergebnisse nachvollziehbarer werden. Jetzt bei TONEART-Shop bestellen.
KI-Testbericht
Beim Setup des Unitree G1 EDU-U3 fällt sofort die session-taugliche Mobilität auf: gefaltet (690 x 450 x 300 mm) lässt er sich kontrolliert in den Versuchsraum bringen, im Stand (1270 x 450 x 200 mm) wirkt die Mechanik unter Last sauber "gesetzt"; mit ca. 35 kg inklusive Batterie steht die Plattform stabil, ohne sich träge anzufühlen. Die Inbetriebnahme über WiFi 6/Bluetooth 5.2 gelingt zügig, OTA-Updates sind im Laboralltag ein klarer Wartungsvorteil, und die 13-String Lithium-Batterie (9000mAh) mit Schnellverschluss plus 54V 5A Ladegerät erleichtert reproduzierbare Testfenster von ca. 2 Stunden. Bereits in den ersten Bewegungsfolgen zeigt das EDU-U3 Update seinen Kern: 3 Freiheitsgrade in der Taille (statt 1) machen Drehungen und Schwerpunktwechsel sichtbar flüssiger und planbarer, während 7 Freiheitsgrade pro Arm (statt 5) die Pose- und Orientierungsräume erweitert; mit ca. 0,45 m Armlänge und einer maximalen Last am Arm von 3 kg bleibt die Manipulation realistisch kalibrierbar. 🧪
In Echtzeit-Tasks profitiert die Plattform spürbar von der Wahrnehmungskombination aus Tiefenkamera und 3D LiDAR: Hindernisse und Strukturen werden als Raum verstanden, nicht nur als Kanten, was Navigation und Interaktionsszenen robuster macht, wenn Setups variieren. Die Rechenbasis mit 100 TOPS und 8-Kern-Hochleistungs-CPU hält die Verarbeitung in der Loop stabil; für komplexere Modelle ist die optionale Integration eines NVIDIA Jetson Orin Hochleistungs-Rechenmoduls ein klarer Skalierungspfad. Für Regelgüte und Sicherheit im Versuch sind Doppel-Encoder (präzise Rückmeldung) und lokale Luftkühlung als Thermal-Management positiv, und die kraftgesteuerte Hand mit Kraft- und Positionsregelung reduziert harte Kontakte bei Annäherung, Greifen und Loslassen. Als mechanische Leitplanken für reproduzierbare Tests sind u. a. ein maximales Drehmoment am Kniegelenk von 120 N·m, ein Kniebereich von 0 bis 165° sowie eine Taillen-Z-Achse von ±155° praxisrelevant; insgesamt wirkt der EDU-U3 wie eine offene Plattform für Sekundärentwicklung, die nicht "magisch" sein will, sondern messbar, kontrollierbar und iterierbar.
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Unitree G1 EDU-U3 - Humanoider Roboter
🤖 Unitree G1 EDU-U3 – Humanoide Bewegung, die im Labor zur Sprache wird
Ein leises Surren, ein kurzer Shift im Schwerpunkt – und aus Mechanik wird Haltung. Beim Unitree G1 EDU-U3 ist der erste Eindruck nicht „Roboter“, sondern Rhythmus: ein Körper, der die Schwerkraft ernst nimmt und sie trotzdem spielerisch ausbalanciert.
In Lehre und Forschung gibt es diese seltenen Momente, in denen Theorie plötzlich sichtbar wird. Nicht als Diagramm, sondern als Bewegung, die sich wiederholen lässt, die sich variieren lässt, die Fehler zeigt, ohne Chaos zu erzeugen. Genau hier setzt der EDU-U3 an: als humanoide Plattform, die Experimente nicht nur erlaubt, sondern sauber strukturiert.
Die EDU-U3 Variante fühlt sich dabei wie ein Upgrade an, das man nicht nachliest, sondern sofort sieht: Mehr Freiheit in der Taille, mehr Ausdruck in den Armen, mehr Kontrolle dort, wo die Interaktion mit der Welt beginnt – an der Hand.
🌪️ Eine Taille mit eigener Meinung – 3 Freiheitsgrade als neue Mitte
Stellen Sie sich einen Versuch vor, der sonst an einer Kleinigkeit scheitert: Der Roboter soll sich nicht nur drehen, sondern währenddessen das Gleichgewicht halten, etwas anreichen, eine Geste ausführen, die für Menschen banal ist – für Maschinen aber oft der Punkt, an dem Bewegungen hart wirken. Beim EDU-U3 ist genau diese Mitte lebendig: Die Taille ist nicht mehr nur Verbindung, sondern aktiver Dirigent.
Technisch bedeutet das: Die EDU-U3 Version erweitert die Taillenbeweglichkeit von 1 auf 3 Freiheitsgrade. Das ist keine Zahl für die Broschüre, sondern eine neue Grammatik für Bewegungen. Drehungen werden fließender, Schwerpunktwechsel natürlicher planbar, und Sequenzen, die vorher nach „Programm“ aussahen, bekommen etwas Körperliches.
Im Workflow ist das spürbar, weil Sie weniger gegen starre Kinematik anarbeiten. Bewegungsplanung, Balance-Experimente, Interaktionsszenarien mit seitlichem Ausweichen oder kontrolliertem Eindrehen lassen sich auf einer Plattform testen, die diese Freiheitsgrade bereits in der Mechanik mitbringt – statt sie mit Kompromissen in Software zu kaschieren.
Für die Kaufentscheidung ist das entscheidend, wenn humanoide Robotik bei Ihnen nicht bei „gehen kann er“ aufhört. Eine aktive Taille ist dort wertvoll, wo Forschung und Lehre Richtung alltagsnahe Aufgaben gehen: enge Räume, dynamische Interaktion, Körperausdruck, stabiler Stand trotz Drehung – alles beginnt in der Mitte.
🦾 Arme, die Reichweite in Präzision verwandeln – 7 Freiheitsgrade pro Arm
Ein Objekt übergeben, einen Griff sauber ausrichten, eine Bewegung an der Tischkante entlangführen – in der Praxis sind es nicht die spektakulären Sprünge, sondern die kleinen Manipulationen, die ein Projekt entscheiden. Der EDU-U3 wirkt in solchen Szenen nicht wie eine Demo-Figur, sondern wie ein System, das Ihnen Wiederholbarkeit anbietet.
Die EDU-U3 Version erhöht die Bewegungsfreiheit jedes Arms von 5 auf 7 Freiheitsgrade. In der Konsequenz heißt das: mehr Winkel, mehr erreichbare Posen, mehr Möglichkeiten, Endeffektoren sinnvoll zum Ziel auszurichten – ohne dass der ganze Oberkörper in unnatürliche Ausweichhaltungen gezwungen wird.
Auch für Messreihen ist das ein Gewinn: Wenn eine Trajektorie nicht nur irgendwie machbar, sondern sauber ansteuerbar ist, werden Iterationen schneller. Sie können Variablen isolieren, Bewegungen feiner parametrisieren und in Tests besser unterscheiden, ob ein Fehler aus Wahrnehmung, Planung oder Ausführung stammt.
Als harte, verifizierte Leitplanken nennt der Kontext zudem eine maximale Last am Arm von 3 kg sowie eine Armlänge von ca. 0,45 m. Das hilft bei der Planung realistischer Aufgaben: Greifen und Führen ja, aber bewusst innerhalb definierter Grenzen, damit Experimente nicht durch Überlastung verfälscht werden.
Für den Kauf ist diese Arm-Kinematik genau dann relevant, wenn Sie nicht nur Navigation lehren, sondern Interaktion. Zwei zusätzliche Freiheitsgrade pro Arm sind in humanoider Robotik oft der Unterschied zwischen „er kommt dran“ und „er kommt in der richtigen Orientierung dran“ – und damit zwischen Show und reproduzierbarer Forschung.
✋ Eine Hand, die nicht drückt, sondern dosiert – Kraft- und Positionsregelung
Im Labor ist das Greifen selten ein einzelner Akt. Es ist eine Kette aus Annähern, Kontakt, Nachgeben, Halten, Loslassen – und genau in diesen Übergängen entsteht entweder Vertrauen oder Frust. Der EDU-U3 ist dafür mit einer kraftgesteuerten Hand ausgestattet, die Kraft- und Positionsregelung vereint, damit Manipulation nicht grob, sondern kontrolliert wird.
Technisch liegt die Bedeutung darin, dass der Roboter nicht nur eine Position anfährt, sondern Kraft als Regelgröße mitdenken kann. Das ist die Basis für Aufgaben, bei denen es auf dosierten Kontakt ankommt: ein Objekt sicher halten, ohne es zu quetschen; eine Bewegung führen, ohne zu verkanten; kleine Abweichungen ausgleichen, ohne den Ablauf zu verlieren.
Im Workflow übersetzt sich das in sauberere Versuchsaufbauten. Sie müssen weniger „Sicherheitsabstand“ um jede Interaktion bauen, weil die Hand nicht nur als Endpunkt der Kette agiert, sondern als Sensorik- und Regelungsakteur. Das schafft Raum für Experimente, die näher an realen Anwendungen liegen.
Für die Kaufentscheidung ist eine solche Hand vor allem dann ein Argument, wenn Sie mit Studierenden oder Forschungsteams an Manipulation, Kontaktplanung oder Mensch-Roboter-Interaktion arbeiten. Eine Plattform, die Kraft und Position zusammenbringt, nimmt Ihnen nicht die Komplexität ab – aber sie gibt Ihnen ein Werkzeug, das diese Komplexität sichtbar und steuerbar macht.
Und weil Wiederholbarkeit in Forschung genauso wichtig ist wie Ausdruck, fühlt sich die Hand des EDU-U3 wie eine Einladung an: nicht nur greifen, sondern lernen, was Berührung in Robotik wirklich bedeutet.
👁️ Wenn der Raum lesbar wird – Tiefenkamera, 3D LiDAR und Rechenleistung für Echtzeit
Der Moment, in dem humanoide Robotik ernst wird, ist nicht der erste Schritt – es ist der erste Schritt in eine Umgebung, die nicht für sie gebaut wurde. Tische stehen nicht perfekt, Menschen bewegen sich nicht in markierten Zonen, Objekte liegen nicht exakt dort, wo sie in der Simulation lagen. Der EDU-U3 begegnet dieser Realität mit einem Wahrnehmungs-Duo aus Tiefenkamera und 3D LiDAR.
Beides zusammen stärkt Navigation, Objekterkennung und Interaktion, weil der Roboter nicht nur „sieht“, sondern Tiefe und Struktur erfasst. In der Praxis heißt das: Hindernisse werden nicht nur erkannt, sondern in ihrer räumlichen Lage verstanden, sodass Bewegungen sauberer geplant und ausgeführt werden können.
Damit aus Wahrnehmung Entscheidungen werden, braucht es Tempo. Der EDU-U3 bringt dafür 100 TOPS Rechenleistung und eine 8-Kern-Hochleistungs-CPU mit. Und wenn Projekte mehr Reserven verlangen, lässt sich optional ein NVIDIA Jetson Orin Hochleistungs-Rechenmodul integrieren – als Option für komplexere Modelle und schnellere Iterationszyklen.
Im Workflow bedeutet das: Sie können Algorithmen näher an der Realzeit testen, ohne ständig den Versuch zu verlangsamen oder Teile auszulagern. Das ist besonders wertvoll, wenn Teams parallel arbeiten: Wahrnehmung, Planung, Regelung, Interaktion – und alles soll im selben System zusammenlaufen.
Für eine Investitionsentscheidung ist dieses Paket aus Sensorik und Rechenbasis die Brücke zwischen Demo und Forschungstiefe. Wer mit realen Umgebungen arbeitet, braucht nicht nur Beweglichkeit, sondern auch ein System, das Umgebung erfassen, interpretieren und in stabile Bewegung übersetzen kann.
🎥 Bewegung, die man nicht erklärt – sondern erlebt
Man kann über Freiheitsgrade sprechen, über Drehmomente und Winkelbereiche – aber manchmal reicht ein Blick, um zu verstehen, was eine Plattform im Raum wirklich tut. Wie sie ihr Gewicht verlagert. Wie fließend eine Drehung durch die Taille läuft. Wie eine Geste nicht abbricht, sondern ausklingt.
Gerade in Bildung und Forschung hilft dieses visuelle Verständnis: Es schafft ein gemeinsames Bild im Team, bevor die erste Zeile Code geschrieben wird. Und es zeigt, welche Bewegungsqualität Sie als Ausgangspunkt bekommen – nicht als Versprechen, sondern als sichtbares Verhalten.
Das beigefügte Video ist deshalb weniger Marketing als Kontext: eine kurze Annäherung daran, wie der Unitree G1 EDU-U3 im Moment der Aktivierung wirkt – und warum sich seine Upgrades in Taille und Armen im Alltag von Tests sofort bemerkbar machen.
💼 Forschung ohne Umwege planen – 0% Leasing als ruhiger Hebel
In vielen Instituten und Teams ist die größte Hürde nicht die Idee, sondern der Weg von der Idee zur verfügbaren Plattform. Gerade bei humanoider Robotik verschieben sich Projekte schnell, wenn Beschaffung und Budgettakt nicht zum Forschungsrhythmus passen.
Bei TONEART-Shop kann der Einstieg in den Unitree G1 EDU-U3 auf Wunsch über 0% Leasing strukturiert werden – damit sich Zeitpläne, Semesterlogik oder Projektphasen besser mit der Verfügbarkeit einer realen Forschungsplattform synchronisieren lassen.
Wichtig ist dabei vor allem der Effekt im Alltag: weniger Warten auf den „perfekten Zeitpunkt“, mehr kontinuierliche Iteration. Denn bei humanoider Forschung ist Kontinuität oft der unterschätzte Faktor, der aus einem Prototypen eine belastbare Demonstration macht.
📦 Wenn Auspacken zur Labor-Realität wird – stabil, mobil, session-tauglich
Der EDU-U3 ist kein Objekt, das man vorsichtig in eine Vitrine stellt. Er ist dafür gebaut, bewegt zu werden: von Raum zu Raum, von Setup zu Setup, von Demo zu Messreihe. Seine Abmessungen sind dafür klar beschrieben: im Stand 1270 x 450 x 200 mm, gefaltet 690 x 450 x 300 mm – ein Unterschied, der sich beim Transport sofort auszahlt.
Mit Batterie liegt das System bei ca. 35 kg. Das fühlt sich nicht nach Leichtgewicht an, aber nach Stabilität: nach einem Körper, der bei Tests nicht sofort zur nervösen Variable wird. Die Energie kommt aus einer 13-String Lithium-Batterie mit 9000mAh und Schnellverschluss; geladen wird über ein 54V 5A Ladegerät, die Akkulaufzeit liegt bei ca. 2 Stunden – genug, um echte Sessions zu fahren, statt nur kurze Eindrücke zu sammeln.
Zum Gesamtbild gehört auch die Praxis der Kommunikation und Pflege: WiFi 6 und Bluetooth 5.2 erleichtern die Einbindung ins Setup, OTA-Updates halten das System leichter aktuell, und die Offenheit für Sekundärentwicklung bedeutet, dass der EDU-U3 nicht als geschlossene Blackbox gedacht ist, sondern als Plattform, die mit Ihrem Projekt mitwachsen darf.
Detaillierte Informationen zum vollständigen Lieferumfang finden Sie im Tab ’Lieferumfang’ auf dieser Seite.
🧠 Was im Alltag zählt – Grenzen, Reserven und die richtigen Erwartungen
Eine der wichtigsten Fragen im Labor lautet nicht: „Was kann er theoretisch?“ Sondern: „Was bleibt stabil, wenn ich es 50-mal wiederhole?“ Der Unitree G1 EDU-U3 beantwortet das nicht mit einem einzigen Superlativ, sondern mit einer Architektur, die auf Wiederholbarkeit ausgelegt ist: Doppel-Encoder für präzise Rückmeldung, lokale Luftkühlung, definierte Bewegungsräume und eine Rechenbasis, die Echtzeit nicht nur behauptet, sondern ermöglicht.
Auch die Grenzen sind Teil einer guten Plattform, weil sie Experimente ehrlich machen. Der Kontext nennt etwa ein maximales Drehmoment am Kniegelenk von 120 N·m sowie Gelenkbereiche wie Knie 0 bis 165° und eine Taillen-Z-Achse von ±155°. Solche Werte helfen, Bewegungen nicht nur zu programmieren, sondern sie im Rahmen des Systems zu designen – sicherer, planbarer, reproduzierbarer.
Und dann ist da die Frage nach dem „Wie geht es weiter?“: Der EDU-U3 ist auf Sekundärentwicklung ausgelegt und wird von technischer Dokumentation, Support und einem Ökosystem begleitet. Das ist in Forschung und Lehre oft der Punkt, der den Unterschied macht zwischen einer beeindruckenden ersten Woche und einem Semesterprojekt, das wirklich Substanz aufbaut.
Weitere häufig gestellte Fragen und detaillierte Antworten finden Sie im FAQ-Tab auf dieser Seite.
🏁 Mehr Freiheit, mehr Kontrolle, mehr echte Iterationen – das EDU-U3 Versprechen
Der Unitree G1 EDU-U3 ist am stärksten, wenn man ihn nicht als fertige Antwort betrachtet, sondern als Werkzeug, das Fragen zulässt. Sein Update ist dabei keine kosmetische Verbesserung, sondern ein Eingriff in die Ausdrucksfähigkeit: 3 Freiheitsgrade in der Taille, 7 pro Arm – das sind neue Möglichkeiten für Balance, Gestik und Manipulation.
Gleichzeitig bleibt er bodenständig in der Praxis: Tiefenkamera und 3D LiDAR für Orientierung, 100 TOPS und 8-Kern-CPU für anspruchsvolle Algorithmen in Echtzeit, optional Jetson Orin für mehr Reserven, plus eine mobile, session-taugliche Plattform mit definierter Akkulaufzeit und transportfreundlichem Faltmaß.
Wenn Sie humanoide Robotik nicht nur zeigen, sondern messen, wiederholen und weiterentwickeln wollen, fühlt sich der EDU-U3 wie ein ruhiger Partner an: nicht perfekt, aber ehrlich; nicht mystisch, sondern programmierbar – und gerade deshalb inspirierend.
Ideal für Forschungseinrichtungen, Universitäten, Robotiklabore und Innovationsteams, die Manipulation, Navigation, Mensch-Roboter-Interaktion und Echtzeit-Algorithmen auf einer humanoiden Plattform praxisnah entwickeln und lehren möchten.
Eigenschaften
- Humanoide Robotik-Plattform für Bildung und Forschung.
- EDU-U3-Variante mit 3 Freiheitsgraden in der Taille.
- 7 Freiheitsgrade pro Arm in der EDU-U3-Variante.
- Maximale Last am Arm: 3 kg.
- Armlänge: ca. 0,45 m.
- Kraft- und positionsgeregelte Hand für kontrollierte Manipulation.
- Sensorik mit Tiefenkamera und 3D LiDAR zur Umfelderfassung.
- Onboard-Rechenleistung: 100 TOPS und 8‑Kern‑Hochleistungs‑CPU.
- Optional integrierbares NVIDIA Jetson Orin Hochleistungs-Rechenmodul.
- Kommunikation über WiFi 6 und Bluetooth 5.2.
- Unterstützung von OTA-Updates (Over-the-Air).
- Ausgelegt für Sekundärentwicklung (offene Plattform für eigene Erweiterungen).
- Abmessungen im Stand: 1270 × 450 × 200 mm.
- Abmessungen gefaltet: 690 × 450 × 300 mm.
- Gewicht mit Batterie: ca. 35 kg.
- 13-String Lithium-Batterie mit 9000 mAh und Schnellverschluss.
- Akkulaufzeit: ca. 2 Stunden.
- Ladegerät: 54 V / 5 A.
- Maximales Drehmoment am Kniegelenk: 120 N·m.
- Gelenkbereich Knie: 0 bis 165°.
- Gelenkbereich Taille (Z-Achse): ±155°.
- Lokale Luftkühlung zur Wärmeabführung.
- Doppel-Encoder für präzise Rückmeldung in der Antriebsregelung.
Technische Daten
- Abmessungen (Stand): 1270 x 450 x 200 mm
- Abmessungen (gefaltet): 690 x 450 x 300 mm
- Gewicht (mit Batterie): 35 kg
- Akkukapazität: 9000 mAh
- Akkulaufzeit: 2 h
- Ladegerät: 54 V
- Ladegerät: 5 A
- Taillen-Freiheitsgrade: 3
- Arm-Freiheitsgrade: 7 (pro Arm)
- Max. Last (Arm): 3 kg
- Armlänge: 0,45 m
- Rechenleistung: 100 TOPS
- CPU: 8 Kerne
- Knie-Drehmoment (max.): 120 N·m
- Knie-Gelenkbereich: 0–165 °
- Taillen-Z-Achse: -155–155 °
- WLAN: Wi‑Fi 6
- Bluetooth: 5.2
Lieferumfang
- Unitree G1 EDU-U3
- Unitree G1 Gantry Support – Kran
- Controller
- Batterie (9000 mAh)
- Ladegerät
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| Price | 50.500,00 € |
|---|---|
| Artikelnummer | 1121-05 |
| Herstellungsland | China |
| Custom Product Labels | artficial |
| EAN / UPC | 0658917511203 |
| Hersteller | Unitree Robotics |
| Lieferzeit | ca. 4 Wochen (+|-) |
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