Unitree G1 EDU-U7 Version
Mit Revo 2 Basic Händen wird Greifen erstmals als Datenmoment spürbar.
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Im Laboralltag zählt der Moment, in dem ein System ruhig hochfährt, im Raum steht und ohne Umwege für den ersten Test bereit ist. Der Unitree G1 EDU-U7 ist als vollständig programmierbare humanoide Forschungsplattform ausgelegt und verbindet kompakte Präsenz mit einer Praxisnähe, die Iterationen im echten Umfeld erleichtert. Mit integrierter NVIDIA Orin NX (16 GB) lassen sich Wahrnehmung und Bewegung direkt an Bord verknüpfen, sodass Experimente weniger von externer Infrastruktur abhängen. 3D-LiDAR und Tiefenkamera unterstützen eine robuste Orientierung im Raum, während 41 aktiv angetriebene Freiheitsgrade und Kniegelenke bis zu 120 Nm Spielraum für stabile Lokomotion und kontrollierte Dynamik geben. Die zwei fünf-fingerigen Revo-2-Basic-Hände erweitern den Fokus über reines Gehen hinaus und machen Manipulation und Hand-Arm-Koordination im Versuchsbetrieb greifbar. Wer eine Plattform sucht, die Lernverfahren wie Imitationslernen und Reinforcement Learning in reale Tests übersetzt und dabei für Forschung und Lehre offen bleibt, findet hier einen verlässlichen Ausgangspunkt – jetzt bei TONEART-Shop bestellen.
KI-Testbericht
Im stillen Laborstart reicht ein Schalterklick – dann dieses feine, gleichmäßige Summen, während sich der Unitree G1 EDU‑U7 (ca. 1,27 m, ca. 35 kg) kontrolliert aufrichtet und in eine stabile Standposition findet; die kompakte Präsenz wirkt wie ein Werkzeug, nicht wie eine Showfigur 🤖. In der Echtzeit-Iteration zeigt die integrierte NVIDIA Orin NX (16 GB) ihr Profil: Sensorikdaten werden ohne spürbare Verzögerung in Korrekturen übersetzt, sodass Schwerpunktwechsel und kleine Störungen im Raum sauber abgefangen werden und Experimente nicht an "Offline‑denken, Online‑scheitern" zerbrechen.
Die 41 aktiv angetriebenen Freiheitsgrade geben dem Bewegungsbild natürliche Ausgleichsreaktionen, und die Kniegelenke mit bis zu 120 Nm liefern die Reserve, die man in dynamischen Phasen sofort als zusätzliche Stabilität erkennt. Für Manipulations-Tests sind die zwei fünf‑fingerigen Revo‑2‑Basic‑Hände keine Alibi-Endeffektoren: Kontaktaufbau, Mikrokorrekturen und Hand‑Arm‑Koordination lassen sich als echte Versuchsparameter fahren, statt als Schaltzustände. In der Wahrnehmungskette aus 3D‑LiDAR und Tiefenkamera nimmt der G1 die Umgebung ernst – Hindernisse und Abstände werden kontinuierlich in die Bewegungsentscheidung integriert – und als praxisnahe Sicherheits- und Betriebsstütze richtet er sich nach einem Sturz eigenständig wieder auf. Insgesamt bleibt der Eindruck klar: eine offen programmierbare humanoide Forschungsplattform, die für Imitationslernen und Reinforcement Learning in realen Laborbedingungen gedacht ist, inklusive mobilem Betrieb über den 9.000‑mAh‑Akku (rund 2 Stunden Laufzeit) und einem Setup, das schnelle, wiederholbare Testzyklen ermöglicht.
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Unitree G1 EDU-U7 Version
🤖 Unitree G1 EDU-U7 Version – Humanoide Forschung, die im Raum stehen kann
Im Labor ist es noch still, nur das kurze Klicken eines Schalters, dann dieses feine Summen, das nicht nach Show klingt, sondern nach Bereitschaft. Der Unitree G1 EDU-U7 richtet sich auf, als würde er nicht starten, sondern erwachen – und plötzlich bekommt ein abstraktes Forschungsziel einen Körper.
Seine Präsenz ist eigenartig vertraut: menschliche Proportionen, eine Ruhe in der Haltung, und gleichzeitig diese technische Disziplin, die jede Bewegung kontrolliert wirken lässt. Mit rund 1,27 Metern Höhe und etwa 35 Kilogramm bleibt er kompakt genug, um nicht das ganze Setting zu dominieren – und doch deutlich genug, um im Raum zu "arbeiten", nicht nur zu stehen.
Genau hier beginnt die eigentliche Erfahrung: Der G1 ist kein Objekt, das man betrachtet. Er ist eine Plattform, die reagiert, Fehler verzeiht, wieder aufsteht und nach dem nächsten Versuch fragt. Er verwandelt Theorie in Handlung – und Handlung in Daten, die sich weiterdenken lassen.
🧠 Rechnen, Wahrnehmen, Handeln – KI, die Bewegung zur Sprache macht
Stellen Sie sich einen typischen Versuch vor: Eine neue Policy soll nicht im Simulator sterben, sondern im echten Raum bestehen. Der G1 steht auf dem Boden, Sensoren aktiv, Ihre Pipeline läuft – und der Moment der Wahrheit ist nicht die Kurve im Plot, sondern der erste Schritt, der sich stabil anfühlt.
Im Inneren arbeitet eine integrierte NVIDIA Orin NX mit 16 GB. Das ist die Art von Rechenplattform, die nicht nur Befehle abarbeitet, sondern Wahrnehmung und Aktion zusammenhängend halten kann: Daten rein, Entscheidung raus, Korrektur zurück ins System. Im Laboralltag bedeutet das: weniger "offline denken, online scheitern" – und mehr Iterationen, die wirklich in der Realität stattfinden dürfen.
Der G1 EDU-U7 ist auf Lernverfahren ausgelegt, die im Robotikalltag zählen: Imitationslernen für das schnelle Übernehmen von Demonstrationen, Reinforcement Learning für das systematische Verbessern unter echten Randbedingungen. Das spürt man nicht als Marketingwort, sondern als Verhalten: Bewegungen können sich von vorsichtig zu flüssig entwickeln, ohne dass Sie den Roboter jedes Mal "neu erfinden" müssen.
Workflow-seitig entsteht daraus ein klarer Vorteil: Sie testen nicht nur Algorithmen, Sie testen Verkörperung. Und weil die Plattform offen und programmierbar gedacht ist, können Sie dort ansetzen, wo Ihr Projekt wirklich sitzt – auf High-Level (Logik, KI, Interaktion) ebenso wie auf Low-Level (Regelung, Motorik, Sensorfusion).
Für die Kaufentscheidung ist das entscheidend, weil es die Lebensdauer eines Forschungsgeräts neu definiert: Der Wert liegt nicht im "fertigen Feature", sondern darin, dass der G1 Ihre eigenen Modelle, Datensätze und Kontrollideen tragen kann – wiederholbar, dokumentierbar und mit der nötigen Rechenreserve direkt an Bord.
🦿 41 Freiheitsgrade – Dynamik, die Experimente nicht ausbremst
Ein Gangversuch ist selten nur "gehen". Es ist Balance, Reaktion, Compliance, der Umgang mit kleinen Störungen, die im echten Raum immer auftreten. Der G1 wirkt dabei nicht wie ein starrer Automat, sondern wie ein System, das permanent seine Haltung neu verhandelt – und genau das macht ihn für Forschung und Lehre so wertvoll.
Insgesamt 41 aktiv angetriebene Freiheitsgrade verteilen sich über Beine, Arme, Taille und Hände. Das ist nicht nur eine Zahl, sondern eine Ausdrucksform: Sie bekommen Spielraum für natürlichere Trajektorien, für Ausgleichsbewegungen und für Experimente, bei denen Koordination wichtiger ist als reine Kraft.
Dazu kommt eine konkrete Reserve an der Stelle, an der humanoide Systeme oft scheitern: in den Beinen. Bis zu 120 Nm in den Kniegelenken geben dem System Stabilität und die Möglichkeit, Lastwechsel und dynamische Bewegungsphasen zu verkraften, ohne sofort "weich" zu werden oder in extremen Sicherheitsmodi zu landen.
Im Alltag spürt man das als Zeitgewinn: Weniger Abbrüche, weil eine Bewegung zu fragil war. Mehr Versuche pro Sitzung, weil der Roboter nicht nach jeder kleinen Unsauberkeit aus dem Konzept gerät. Und in der Lehre wird daraus ein didaktischer Vorteil: Studierende sehen unmittelbar, was Regelung, Schwerpunkt und Timing im Körper bedeuten.
Als Entscheidungskriterium ist diese Dynamik vor allem eines: Sie reduziert die Lücke zwischen "Demonstration" und "Forschung". Der G1 ist nicht nur für kontrollierte Showabläufe gedacht, sondern für echte, unaufgeräumte Bewegungsprobleme – genau dort, wo wissenschaftliche Arbeit beginnt.
🖐️ Revo-2-Basic-Hände – Greifen als Experiment, nicht als Schalter
Der Moment am Tisch ist oft der ehrlichste Test: Ein Objekt liegt da, banal und gleichzeitig kompliziert. Greifen bedeutet nicht "an" oder "aus", sondern Kontakt, Reibung, Mikrokorrekturen, die Entscheidung, wann loslassen sicher ist. Mit den zwei fünf-fingerigen Revo-2-Basic-Händen wird dieser Moment zur Forschungsfläche.
Fünf Finger pro Hand verändern das Vokabular der Manipulation: Halten, Drehen, Umsetzen werden differenzierter, und selbst einfache Aufgaben lassen sich als saubere Datenerhebung formulieren. Statt grober Greifer-Logik entsteht die Möglichkeit, Hand-Arm-Koordination und feine Interaktion im humanoiden Kontext zu untersuchen.
Technisch bedeutet das für Sie: Sie können Policies, Imitationsdaten oder Regelungsansätze an einer Hand testen, die nicht nur "packt", sondern in mehreren Kontaktpunkten arbeitet. Das ist besonders relevant, wenn Sie Mensch-Roboter-Interaktion, assistive Szenarien oder objektsensitive Abläufe evaluieren wollen.
Im Workflow wird daraus weniger Improvisation: Sie müssen nicht sofort auf externe Endeffektoren ausweichen, um ernsthafte Manipulationsversuche zu starten. Der G1 bringt Hände mit, die schnell zu "Ihrer" Hand werden können, weil sie offen genug sind, um programmiert und in Experimente eingebettet zu werden.
Als Kaufargument ist das greifbar: Die EDU-U7-Variante adressiert nicht nur Lokomotion, sondern auch Handlungsfähigkeit. Wer Forschung nicht bei "laufen und stehen" enden lassen will, sondern in Richtung realer Aufgaben, Interaktion und Objektwelt denkt, bekommt hier den passenden Hebel.
👁️ 3D-LiDAR & Tiefenkamera – Ein Körper, der den Raum ernst nimmt
Autonomie beginnt selten mit großen Visionen, sondern mit kleinen Wahrheiten: Ein Stuhl steht anders als gestern. Ein Kabel liegt nicht mehr dort, wo es im Plan war. Der Unitree G1 EDU-U7 begegnet solchen Realitäten nicht blind, sondern aufmerksam – und macht Wahrnehmung zu einem Teil seiner Bewegung.
Mit 3D-LiDAR und Tiefenkamera tastet er die Umgebung ab, erkennt Distanzen, Formen und Veränderungen. Statt nur ein internes Programm abzufahren, kann er seine Schritte im Kontext des Raums setzen. Das ist für Navigation, Interaktion und Sicherheitslogik nicht Beiwerk, sondern Grundlage.
Besonders im Forschungsalltag wirkt sich das als Ruhe aus: Sie können Versuche in realen Laborumgebungen aufbauen, ohne jeden Quadratmeter zur perfekt kontrollierten Testarena machen zu müssen. Der G1 ist dafür gedacht, Informationen aus der Umgebung in Entscheidungen zu verwandeln – und genau dort entstehen die spannendsten Daten.
Ein starkes Zeichen für Reife zeigt sich im Grenzfall: Selbst nach einem Sturz kann er sich eigenständig wieder aufrichten und den Dialog mit dem Raum fortsetzen. Das ist nicht nur ein "Nice-to-have", sondern ein praktischer Unterschied für Iterationen, in denen Fehler passieren dürfen, ohne dass jeder Fehler den Versuchstag beendet.
Als Entscheidung payoff bedeutet das: Sie kaufen nicht nur einen humanoiden Körper, sondern ein System, das mit seiner Umgebung in Beziehung treten kann. Für Forschungsteams, die von Simulation in Richtung realer Autonomie, robuste Interaktion und langfristige Versuchsreihen gehen, ist das der entscheidende Schritt.
🎥 Bewegung, die man sehen muss – vom ersten Schritt zur eigenen Idee
Man kann über humanoide Robotik sprechen, lange und präzise – aber wirklich verstehen beginnt oft erst, wenn Bewegung im Bild passiert. Wenn der G1 sich aufrichtet, seinen Schwerpunkt setzt und die erste Korrektur ausführt, entsteht ein Eindruck, den Daten alleine nicht liefern: Timing, Ruhe, Kontrolle.
Gerade für Teams, die intern über Anschaffung, Curriculum oder Forschungsrichtung entscheiden, ist visuelle Evidenz ein starkes Werkzeug. Ein kurzer Clip kann zeigen, was "kompakt" im Raum bedeutet, wie flüssig eine Pose wirkt und warum Hände nicht nur Anbauteile sind, sondern Experimentierflächen.
Das eingebundene Video hilft, Erwartungen zu kalibrieren: nicht als Versprechen für jeden Anwendungsfall, sondern als realistischer Eindruck des Systems in Aktion – als Ausgangspunkt für die Frage, welche Bewegung Sie als Nächstes selbst programmieren wollen.
💼 Liquidität für langfristige Forschung – Budget bleibt beweglich
Ein humanoider Forschungsroboter ist selten ein Impulskauf – er ist ein Projektbeschleuniger, der Budgetentscheidungen berührt. Oft ist nicht die technische Frage die schwierigste, sondern die organisatorische: Wie bleibt man handlungsfähig, während die Entwicklung weiterläuft und neue Anforderungen auftauchen?
Genau dafür kann 0% Leasing eine sinnvolle Option sein: nicht als Abkürzung, sondern als Struktur, die Investition und Forschungstempo miteinander versöhnt. Wenn Mittel planbar bleiben, werden Testreihen, Erweiterungen und personelle Ressourcen leichter synchronisierbar – besonders in Teams, die parallel mehrere Themen treiben.
Bei TONEART-Shop ist der Fokus dabei nicht auf Druck, sondern auf Passung: auf eine Lösung, die zum Projektprofil passt und den G1 als langfristige Plattform denkt – mit Raum für Updates, eigene Software und die Iterationen, die echte Forschung nun einmal braucht.
📦 Wenn Auspacken zur Labor-Zeremonie wird – der erste Kontakt zählt
Die Transportkiste geht auf, und für einen Moment ist alles sehr still. Der G1 liegt zusammengefaltet, kompakt, fast zurückhaltend – wie ein Werkzeug, das keine Aufmerksamkeit fordert, aber bereit ist, sie zu verdienen. Dieser erste Eindruck ist wichtig, weil er zeigt: Das ist nicht Spielzeug-Mechanik, das ist eine Plattform, die für wiederholtes Arbeiten gedacht ist.
Im nächsten Schritt wird es praktisch: Controller in die Hand, erste Bewegungen, ein vorsichtiges "Hallo" im Raum. Dazu der 9.000-mAh-Akku als klares Signal für mobilen Laborbetrieb – einsetzen, starten, testen, und nicht sofort von Kabeln oder festen Installationen abhängig sein. Mit rund zwei Stunden Laufzeit wird eine typische Session realistisch planbar, ohne dass der Tag in ständigen Unterbrechungen zerfällt.
Detaillierte Informationen zum vollständigen Lieferumfang finden Sie im Tab ’Lieferumfang’ auf dieser Seite.
🧩 Antworten, die in Projekten helfen – was Teams wirklich wissen wollen
In Gesprächen mit Forschungsteams tauchen die gleichen Kernfragen immer wieder auf, nur jedes Mal mit anderem Kontext: Ist das System offen genug für unsere Software-Stacks? Können wir von Lehrbetrieb zu echter Forschung skalieren? Und wie viel "Roboterpflege" verlangt der Alltag, bevor die eigentlichen Experimente beginnen?
Beim G1 EDU-U7 ist der Charakter klar: Er ist als programmierbare Plattform gedacht, nicht als fertig gelöstes Produkt. Das heißt, er verspricht keine Abkürzungen zu Ergebnissen – aber er gibt einen Körper, Sensorik und Rechenleistung, auf denen Sie Ihre eigenen Antworten bauen können. Gerade für Hochschulen und Labore ist das ein Vorteil, weil die Lernkurve sichtbar wird: vom ersten stabilen Schritt bis zur eigenen Manipulationslogik.
Ebenso wichtig ist die Frage nach Robustheit im Versuchsbetrieb. Dass der Roboter nach einem Sturz selbstständig wieder aufstehen kann, ist nicht nur ein Demo-Moment, sondern eine Alltagserleichterung: Fehler werden Teil des Lernens, nicht der Grund, warum ein Testfenster endet. In Kombination mit Sensorik wie 3D-LiDAR und Tiefenkamera entsteht ein Setup, das nicht nur Bewegungen ausführt, sondern sich zur Umgebung verhalten kann.
Weitere häufig gestellte Fragen und detaillierte Antworten finden Sie im FAQ-Tab auf dieser Seite.
🌟 Eine Plattform, die mitdenkt – und mit Ihren Ideen wächst
Der Unitree G1 EDU-U7 ist dann am stärksten, wenn man ihn nicht als "fertig" betrachtet, sondern als Beginn. Er steht im Raum, bewegt sich, greift, richtet sich auf – und genau dadurch wird er zum Medium für Forschung: Alles, was sonst nur als Simulation oder Papier existiert, bekommt eine Form, die man testen, messen und verbessern kann.
Seine technischen Eckpfeiler sind dabei klar und verifiziert: rund 1,27 Meter Höhe, etwa 35 Kilogramm Gewicht, 41 aktiv angetriebene Freiheitsgrade, Kniegelenke bis zu 120 Nm, zwei fünf-fingerige Revo-2-Basic-Hände, 3D-LiDAR und Tiefenkamera sowie eine NVIDIA Orin NX mit 16 GB. Nicht als Zahlenwand, sondern als Set aus Möglichkeiten, die sich im Alltag in Stabilität, Ausdruck und Iterationsgeschwindigkeit übersetzen.
Wer eine humanoide Plattform sucht, die nicht nur beeindruckt, sondern Forschung trägt – mit Lernverfahren wie Imitationslernen und Reinforcement Learning, mit echter Programmierfreiheit und einem Setup, das für Laborrealitäten gemacht ist – findet im G1 EDU-U7 einen ernsthaften Begleiter.
Ideal für Forschungseinrichtungen, Universitäten, Robotiklabore und Innovationsteams in Industrie und Lehre, die Bewegungslernen, Greif- und Manipulationsforschung, autonome Navigation sowie Mensch-Roboter-Interaktion praktisch entwickeln und evaluieren wollen.
Eigenschaften
- Humanoider, vollständig programmierbarer Roboter für Forschung und Lehre.
- Integrierte Rechenplattform NVIDIA Orin NX mit 16 GB Arbeitsspeicher.
- Unterstützt Lernansätze wie Imitationslernen und Reinforcement Learning im Forschungs-Workflow.
- 41 aktiv angetriebene Freiheitsgrade über Beine, Arme, Taille und Hände verteilt.
- Kniegelenke mit bis zu 120 Nm Drehmoment.
- Zwei fünf-fingerige Revo-2-Basic-Hände für Greif- und Manipulationsexperimente.
- Sensorik umfasst 3D-LiDAR und eine Tiefenkamera zur Umgebungswahrnehmung.
- Kann nach einem Sturz selbstständig wieder aufstehen.
- Kompakte Bauform mit ca. 1,27 m Höhe und ca. 35 kg Gewicht.
- Mobiler Betrieb über 9.000-mAh-Akku mit rund 2 Stunden Laufzeit möglich.
Technische Daten
- Produkttyp: Humanoide Forschungsplattform
- Version: EDU-U7
- Roboterhöhe: 1,27 m
- Gewicht: 35 kg
- Freiheitsgrade (aktiv angetrieben): 41
- Max. Drehmoment (Kniegelenk): bis zu 120 Nm
- Compute-Modul: NVIDIA Orin NX
- Arbeitsspeicher: 16 GB
- Hände: 2× Revo-2-Basic
- Finger pro Hand: 5
- Sensorik: 3D-LiDAR
- Sensorik: Tiefenkamera
- Akkukapazität: 9.000 mAh
- Akkulaufzeit: bis zu 2 h
Lieferumfang
- Humanoider Roboter Unitree G1 (je nach Version)
- Controller
- 9.000 mAh Akku
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|---|---|
| SKU | Unitree G1 EDU-U7 Version |
| Country of Manufacture | China |
| Custom Product Labels | AI-commerce |
| EAN/UPC | 0658917511906 |
| Manufacturer | Unitree Robotics |
| Lieferzeit | Voraussichtlich Ende Q1 2026 |
