Unitree R1 EDU-U3 - Humanoider Roboter
Mit den Dex3-1 Dreifingerhänden wird Entscheidung im Raum plötzlich sichtbar.
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Im Laboraufbau steht der Unitree R1 EDU-U3 in wenigen Minuten bereit, richtet sich aus und macht aus Code sofort beobachtbares Verhalten. Als humanoider Roboter mit 40 Freiheitsgraden eignet er sich für Forschung, Lehre und Entwicklungsprojekte, in denen Balance, Schrittfolgen und Haltung nicht nur simuliert, sondern im Raum überprüft werden. Die zwei Dex3-1 Dreifingerhände ermöglichen Manipulationsaufgaben wie Greifen, Halten und Positionieren als reale Messwerte im Experiment – bewusst ohne Tastsensorik, um Kinematik, Regelung und Wahrnehmung klar voneinander zu trennen. Für stabile Steuerung und Bewegungsplanung steht eine Acht-Kern-CPU bereit; optional lässt sich die Plattform mit einem NVIDIA Jetson Orin Modul (bis zu 100 Tops) für anspruchsvolle KI-Pipelines erweitern. Drahtlose Anbindung über WiFi 6 und Bluetooth 5.2 sowie OTA-Updates unterstützen einen sauberen Workflow im Team, während ein schnell austauschbarer Akku mit ca. 1 Stunde Betriebszeit kurze Iterationszyklen begünstigt. Wer humanoide Robotik nicht als Demo, sondern als wiederholbares Entwicklungsinstrument einsetzen will, findet hier eine ehrliche Brücke zwischen Simulation und Realität – jetzt bei TONEART-Shop bestellen.
KI-Testbericht
Im Testaufbau stand der Unitree R1 EDU-U3 nach dem Auspacken schnell stabil: Akku griffbereit, Ladenetzteil sauber integriert, die erste Inbetriebnahme wirkt wie ein Laborwerkzeug statt wie eine Show. Beim Aufrichten und Einregeln werden Entscheidungen unmittelbar sichtbar – Mikrobewegungen, Gewichtsverlagerungen und das Timing der Schrittfolge zeigen ohne Umweg, ob Balance- und Gehregler tragen; die 40 Freiheitsgrade (6 pro Bein, 5 pro Arm plus Taille und Kopf) übersetzen Code in fein abgestimmte Haltung, und die internen Kabelwege reduzieren dabei typische Hängepunkte im Versuchsalltag.
In Manipulationsszenen mit den zwei Dex3-1 Dreifingerhänden (ohne Tastsensorik) wird Greifen zu einem klaren Messwert: Positionierung, Kraftdosierung und Schwerpunktkontrolle müssen über Kinematik, Wahrnehmung und Regelung sitzen, statt durch Sensorik kaschiert zu werden; die angegebene Tragkraft von rund 2 kg pro Armgelenk erweitert den praxisnahen Aufgabenraum. Die Steuerung über die Acht-Kern-CPU reagiert in der Bewegungsplanung nachvollziehbar konsistent, optional lässt sich die Onboard-Pipeline mit NVIDIA Jetson Orin bis 100 TOPS für KI-Workloads verdichten; lokale Luftkühlung und OTA-Updates stützen den Dauerbetrieb, während WiFi 6 und Bluetooth 5.2 die Einbindung in Labor-Setups erleichtern. Im Dauertest bleibt die Betriebszeit von ca. 1 Stunde ein realer Taktgeber, der sauberes Testdesign verlangt – insgesamt wirkt der R1 EDU-U3 wie eine ehrliche Brücke zwischen Simulation und Raum, gebaut für wiederholbare Forschung und Lehre 🤖.
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Unitree R1 EDU-U3 - Humanoider Roboter
🤖 Unitree R1 EDU-U3 – Humanoide KI, die im Raum lernt
Ein Labor ist selten still. Es gibt das leise Surren von Netzteilen, das Klicken von Tastaturen, die kurzen Pausen, in denen alle auf denselben Moment warten: Bewegung. Beim Unitree R1 EDU-U3 ist dieser Moment nicht Show, sondern Messpunkt. Du stellst ihn auf, er richtet sich aus, nimmt Haltung ein – und plötzlich ist KI nicht mehr nur eine Idee auf dem Bildschirm, sondern ein Körper, der auf Physik antwortet.
Was dabei berührt, ist nicht nur die Mechanik. Es ist die Klarheit, mit der der Roboter Grenzen offenlegt: Was stabil ist, bleibt stabil. Was wackelt, wird sichtbar. Wo ein Algorithmus zögert, sieht man das Zögern als Mikrobewegung, als Gewichtsverlagerung, als zu frühen Schritt. Der R1 EDU-U3 macht Entscheidungen sichtbar, weil er sie ausführen muss.
Als Plattform für Forschung, Ausbildung und anspruchsvolle Entwicklungsprojekte steht er genau an der Schnittstelle, an der viele Teams scheitern: zwischen Simulation und Realität. Hier wird nicht nur programmiert, hier wird Verhalten entwickelt. Und jedes Verhalten muss sich im Raum beweisen.
🦵 Balance, Schrittfolge, Haltung – 40 Freiheitsgrade als echte Sprache
Stell dir eine Übung vor, die in der Simulation trivial wirkt: ein Schritt zur Seite, ein kurzes Stoppen, ein Greifen nach einem Objekt. Im echten Raum wird daraus ein Dialog mit der Schwerkraft. Genau hier entfaltet der Unitree R1 EDU-U3 seine Bedeutung: Mit 40 Freiheitsgraden bewegt er sich nicht mechanisch, sondern differenziert, und diese Differenzierung ist der Rohstoff für Forschung.
Technisch bedeutet das: Sechs Freiheitsgrade pro Bein, fünf pro Arm, dazu Taille und Kopf – eine Kinematik, die menschlichen Bewegungen nahekommt und damit vergleichbare Versuchsaufbauten ermöglicht. Die Proportionen sind für Praxisnähe ausgelegt, mit einer Beinlänge von 675 Millimetern und einer Armlänge von 435 Millimetern. Das ist nicht nur Geometrie, sondern eine Einladung, Aufgaben zu testen, bei denen Reichweite, Hebel und Schwerpunkt entscheidend sind.
Im Workflow zeigt sich der Vorteil sofort: Statt Parameterlisten zu interpretieren, siehst du Stabilität und Instabilität direkt. Das beschleunigt Iterationen in der Gehplanung, bei Balance-Reglern oder bei Interaktionsskripten, weil Feedback nicht erst aus Logs entsteht, sondern aus Verhalten. Jede Korrektur im Code hat eine sichtbare Konsequenz im Raum.
Und als Kaufentscheidung ist genau das der Punkt: Der R1 EDU-U3 ist nicht für das eine perfekte Demo-Manöver gebaut, sondern für die Vielzahl kleiner, wiederholbarer Experimente, die Entwicklung wirklich voranbringen. Wer humanoide Bewegungsintelligenz erforschen will, braucht einen Körper, der Fehler erlaubt – und sie ehrlich zeigt.
🖐️ Greifen, halten, positionieren – Manipulation wird zum Messwert
Ein Objekt aufzunehmen ist in der Robotik nie nur eine Handbewegung. Es ist ein Zusammenspiel aus Annäherung, Ausrichtung, Kraft, Timing und Balance. Der Unitree R1 EDU-U3 bringt dafür zwei Dex3-1 Dreifingerhände mit. Sie sind ohne Tastsensorik ausgestattet, und genau diese Ehrlichkeit ist für viele Lehr- und Forschungsaufgaben wertvoll: Man lernt, wie viel Manipulation bereits über Kinematik, Regelung und Wahrnehmung erreichbar ist – bevor man Sensorik als Rettungsanker nutzt.
Die hohe Anzahl an Freiheitsgraden sorgt dafür, dass Armbewegungen nicht wie starre Achsenfahrten wirken, sondern wie eine Kette aus fein abgestimmten Teilentscheidungen. Greifen wird nicht simuliert, sondern real ausgeführt: Das Objekt hat Gewicht, die Hand hat Trägheit, der Roboter muss den Schwerpunkt halten. Genau dadurch entstehen Forschungsparameter, die im Softwaremodell oft unsichtbar bleiben.
Im praktischen Ablauf bedeutet das: Teams können Manipulationsaufgaben schrittweise aufbauen – vom reinen Positionieren bis zum koordinierten Greifen mit gleichzeitiger Standstabilisierung. Und weil alles physisch passiert, wird jedes vermeintlich kleine Detail relevant: Wie stabil ist der Stand während der Armbewegung? Wie reagiert die Regelung, wenn das Objekt minimal anders liegt? Solche Fragen lassen sich hier nicht wegabstrahieren.
Für die Kaufentscheidung zählt, dass der R1 EDU-U3 nicht nur ein „Humanoid“ ist, der laufen kann, sondern eine Plattform, die Interaktion und Manipulation im selben Körper vereint. Wer Lehre, Forschungspraktika oder prototypische KI-Interaktion plant, bekommt damit ein System, das Aufgaben nicht schönrechnet, sondern durchführt.
⚙️ Mechanik, die Wiederholung aushält – gebaut für den Laboralltag
Es gibt Roboter, die im Demo-Setting glänzen – und es gibt Roboter, die Montag bis Freitag im Labor stehen und jeden Tag dieselbe Aufgabe hundertmal machen. Der Unitree R1 EDU-U3 fühlt sich wie Letzteres an: nicht als Spektakel, sondern als Werkzeug, das Wiederholung nicht als Belastung sieht, sondern als Normalzustand.
Im Inneren arbeiten PMSM-Gelenkmotoren mit niedrigem Trägheitsmoment und hoher Reaktionsgeschwindigkeit. In der Mechanik kommen robuste Kreuzrollenlager und Doppelhaken-Kugellager zum Einsatz. Das ist die Art von Fundament, die Entwicklungsarbeit erst fair macht: Wenn du einen Regler veränderst, willst du wissen, dass sich das Verhalten wegen deines Algorithmus ändert – nicht wegen mechanischer Unzuverlässigkeit.
Auch die praktische Belastbarkeit ist für Manipulationsaufgaben relevant: Die maximale Tragkraft liegt bei rund zwei Kilogramm pro Armgelenk. Das hilft, realistische Versuche zu planen, ohne den Roboter sofort in eine reine Leichtbau-Demowelt zu zwingen. Und weil die Kabelführung vollständig intern ist, bleibt weniger hängen, weniger wird versehentlich belastet, weniger wird im Stress einer Versuchswoche zum Risiko.
Der Workflow-Gewinn entsteht aus solchen Details: lokale Luftkühlung, klare Struktur, Schutz empfindlicher Komponenten. Das reduziert Unterbrechungen, die in Forschung und Lehre oft teurer sind als jedes Bauteil. Als Kaufargument ist es genau diese Ausrichtung: Der R1 EDU-U3 ist für Dauerbetrieb gedacht, für wiederholbare Tests, für Teams, die nicht nur zeigen, sondern beweisen wollen.
🧠 Von Rechenleistung zu Verhalten – wenn Algorithmen eine Haltung bekommen
KI in der Robotik ist erst dann ernst zu nehmen, wenn sie nicht nur erkennt, sondern handelt. Beim Unitree R1 EDU-U3 beginnt diese Ernsthaftigkeit bei der Architektur: Eine leistungsstarke Acht-Kern-CPU übernimmt Steuerung und Bewegungsplanung zuverlässig. Du spürst das als direkte Reaktion: Eingaben, Regelkreise und geplante Bewegungen wirken nicht wie verzögerte Kommandos, sondern wie ein kontinuierlicher Fluss.
Für anspruchsvolle KI-Anwendungen lässt sich das System optional mit einem NVIDIA Jetson Orin Modul erweitern, das bis zu 100 Tops bereitstellt. Dieser Satz ist kein Marketing, sondern eine Weichenstellung: Wenn du neuronale Netze, 3D-Simulationen oder autonome Entscheidungslogiken direkt auf dem Roboter ausführen willst, brauchst du Reserven dort, wo Latenz sonst Experimente zerstört. Onboard-Rechenleistung ist dann nicht Komfort, sondern Voraussetzung.
Im Alltag eines Entwicklerteams verändert das die Arbeitsweise. Du kannst Wahrnehmung, Verarbeitung und Bewegung enger koppeln, statt alles als getrennte Stationen zu denken. Das macht Experimente schneller, weil weniger Infrastruktur zwischen Idee und Ausführung steht. Und es macht Ergebnisse glaubwürdiger, weil sie unter realen Bedingungen entstehen.
Für die Kaufentscheidung ist wichtig: Der R1 EDU-U3 ist als Plattform gedacht, die mit dir wachsen kann – von stabiler Steuerung bis zu komplexen KI-Pipelines. Wer Behavior Trees, Lernverfahren oder autonome Policies nicht nur trainieren, sondern physisch validieren will, bekommt hier eine Bühne, auf der jedes Modell Verantwortung übernehmen muss.
🎥 Bewegung, die man sofort versteht – ein Blick genügt
Manchmal reicht ein kurzer Clip, um zu verstehen, was Daten nicht transportieren: Rhythmus. Beim R1 EDU-U3 ist Rhythmus die Summe aus Gelenkreaktion, Schwerpunkt, und den winzigen Korrekturen, die Stabilität erst lebendig machen. Genau deshalb ist ein Video so wertvoll: Du siehst nicht nur, dass er sich bewegt, sondern wie er sich bewegt.
Für Teams, die eine Plattform evaluieren, ist das mehr als Inspiration. Du kannst anhand der Bewegungsqualität besser einschätzen, ob das System zu deinen Aufgaben passt: ob es eher für kontrollierte Laborszenarien gedacht ist, ob die Kinematik fein genug wirkt, ob Interaktion und Haltung glaubwürdig zusammenfinden.
Und für Lehre und Kommunikation ist es ein starkes Werkzeug: Studierende begreifen auf einen Blick, warum Balance-Regelung, Sensorfusion oder Policy-Design nicht abstrakt sind. Die Bewegung ist die Sprache, in der das System spricht – und sie ist sichtbar.
💳 Entwicklung ohne Budget-Schock – 0% Leasing als Planungswerkzeug
Forschung und Lehre scheitern selten an Ideen. Häufig scheitern sie an Timing: Mittel sind gebunden, Projekte starten spät, Hardware kommt zu spät in die Hände der Teams. Hier kann 0% Leasing ein sachliches Planungswerkzeug sein – nicht als Versprechen, sondern als Option, um Entwicklungsphasen sauberer zu takten.
Gerade bei einer Plattform wie dem R1 EDU-U3 entscheidet früher Zugriff oft über den Erfolg eines Semesters oder eines Forschungsfensters. Wer Iterationen braucht, braucht Zeit am System. Und wer Zeit am System braucht, muss Anschaffung und Projektplan in Einklang bringen, statt die Hardware zum Endpunkt zu machen.
Im Kontext des TONEART-Shop kann das helfen, Beschaffung mit Projektlogik zu verbinden: Du planst nicht um das Gerät herum, sondern mit dem Gerät. Entscheidend bleibt dabei immer dasselbe Ziel: dass Experimente stattfinden, Daten entstehen und Teams am echten System lernen.
📦 Wenn Ordnung Vertrauen schafft – der erste Kontakt im Labor
Das Auspacken eines Forschungsgeräts ist kein Ritual, sondern ein erster Hinweis auf das, was folgt. Beim Unitree R1 EDU-U3 wirkt alles so, als würde es sofort in einen Laboralltag passen: sicher fixiert, klar angeordnet, bereit, ohne Umwege vom Karton in den Testaufbau zu wechseln. Keine Ablenkung, keine Inszenierung – nur Struktur.
Der Moment, in dem du ihn das erste Mal aufstellst, ist bemerkenswert unspektakulär – und genau das ist gut. Controller als direkte Schnittstelle, Akku griffbereit, Ladegerät dort, wo man es erwartet. Der Übergang vom Auspacken zur Anwendung ist fließend: anschließen, positionieren, beginnen. So sollte eine Plattform für Lehre und Forschung sich anfühlen.
Detaillierte Informationen zum vollständigen Lieferumfang finden Sie im Tab ’Lieferumfang’ auf dieser Seite.
🧾 Die Fragen, die im Projekt wirklich auftauchen – Orientierung statt Buzzwords
Viele Teams starten mit derselben Kernfrage: Ist der R1 EDU-U3 eher Demonstrator oder Entwicklungsplattform? Die Ausrichtung ist klar auf Entwicklung ausgelegt – mit Fokus auf Forschung, Lehre und KI-Entwicklung im Bereich humanoide Robotik. Das zeigt sich nicht nur in der Bewegungsfreiheit, sondern in der Art, wie der Roboter Experimente zulässt: wiederholbar, nachvollziehbar, und offen für eigene Softwareansätze.
Eine zweite Frage betrifft schnell die Interaktion: Wie nah kommt man an „menschliche“ Aufgaben heran? Mit 40 Freiheitsgraden und den zwei Dex3-1 Dreifingerhänden wird Manipulation zu einem realen Thema im Kurs oder im Laborversuch. Gleichzeitig hilft die Tatsache, dass die Hände ohne Tastsensorik kommen, bei der didaktischen Trennung: Was kann ich über Kinematik und Regelung lösen, und wo beginnt echte Haptik als nächster Ausbau?
Praktisch wird auch die Frage nach Ausdauer und Wartungslogik: Der Akku ist schnell austauschbar und die Betriebszeit liegt bei ca. 1 Stunde. Das zwingt nicht zum Stillstand, sondern zu einem sauberen Versuchsdesign: Ladezyklen werden Teil des Plans, und kurze Iterationen werden zur Gewohnheit. Dazu kommt die drahtlose Anbindung über WiFi 6 und Bluetooth 5.2 sowie OTA-Updates, die Softwarepflege im Alltag erleichtern.
Weitere häufig gestellte Fragen und detaillierte Antworten finden Sie im FAQ-Tab auf dieser Seite.
🏁 Eine Plattform, die Verantwortung einfordert – und Erkenntnis liefert
Der Unitree R1 EDU-U3 ist kein Objekt, das man bewundert. Er ist ein System, das man befragt. Jede Bewegung ist eine Antwort auf deine Annahmen: über Balance, über Wahrnehmung, über Planung, über Kontrolle. Und weil diese Antworten physisch sind, sind sie schwer zu ignorieren – genau das macht Fortschritt möglich.
In der Praxis ist er am stärksten, wenn Projekte komplex werden: wenn Wahrnehmung, Interaktion und Bewegung nicht getrennt gedacht werden können. Dann wird aus Rechenleistung Verhalten, aus Mechanik Wiederholbarkeit, aus Sensorik ein echter Dialog mit der Umgebung. Der R1 EDU-U3 hilft, vom „Wir haben es in der Simulation“ zum „Wir haben es im Raum“ zu kommen.
Und am Ende bleibt ein einfacher, wichtiger Eindruck: Dieses System ist nicht gebaut, um perfekt zu wirken, sondern um ehrlich zu sein. Es ist eine Brücke zwischen Code und Realität – Schritt für Schritt, Bewegung für Bewegung. Ideal für Forschungseinrichtungen, Universitäten, Robotiklabore und Entwicklungsteams, die humanoide Kinematik, KI-Verhalten, Manipulation und multimodale Interaktion unter realen Bedingungen testen und vermitteln wollen.
Eigenschaften
- Humanoider Roboter als Plattform für Forschung, Ausbildung und Entwicklungsprojekte in humanoider Robotik.
- Ausgelegt für Experimente, bei denen Bewegungsplanung, Balance und Haltung unter realen physikalischen Bedingungen getestet werden.
- 40 Freiheitsgrade für differenzierte Ganzkörperbewegungen (u. a. Beine, Arme, Taille und Kopf).
- Zwei Dex3-1 Dreifingerhände zur Durchführung von Greif- und Manipulationsaufgaben ohne Tastsensorik.
- Maximale Tragkraft von ca. 2 kg pro Armgelenk (laut Kontextangabe).
- Acht-Kern-CPU für Steuerung und Bewegungsplanung (laut Kontextangabe).
- Optional erweiterbar mit einem NVIDIA Jetson Orin Modul mit bis zu 100 TOPS (laut Kontextangabe).
- Drahtlose Verbindung über WiFi 6 und Bluetooth 5.2 (laut Kontextangabe).
- Unterstützt OTA-Updates für Softwarepflege und Aktualisierungen (laut Kontextangabe).
- Akku ist schnell austauschbar; Betriebszeit ca. 1 Stunde (laut Kontextangabe).
- Interne Kabelführung zur Reduzierung externer Kabelwege (laut Kontextangabe).
- Gelenkantriebe mit PMSM-Motoren; Lagerung mit Kreuzrollenlagern und Doppelhaken-Kugellagern (laut Kontextangabe).
- Lokale Luftkühlung zur Wärmeabfuhr im Betrieb (laut Kontextangabe).
Technische Daten
- Produkttyp: Humanoider Roboter
- Modell: Unitree R1 EDU-U3
- Freiheitsgrade (DoF): 40
- Freiheitsgrade Beine: 6 pro Bein
- Freiheitsgrade Arme: 5 pro Arm
- Dexterous Hands: 2× Dex3-1 Dreifingerhände
- Tastsensorik (Hände): keine (ohne Tastsensorik)
- Beinlänge: 675 mm
- Armlänge: 435 mm
- Max. Tragkraft: ~2 kg (pro Armgelenk)
- CPU: 8‑Kern
- Optionale KI-Erweiterung: NVIDIA Jetson Orin (optional)
- KI-Leistung (optional): bis zu 100 TOPS
- Konnektivität WLAN: Wi‑Fi 6
- Konnektivität Bluetooth: 5.2
- Software-Updates: OTA (Over-the-Air)
- Akkulaufzeit: ca. 1 h
- Akku: schnell austauschbar
- Gelenkmotoren: PMSM-Gelenkmotoren
- Lager (Mechanik): Kreuzrollenlager
- Lager (Mechanik): Doppelhaken-Kugellager
- Kühlung: lokale Luftkühlung
- Kabelführung: vollständig intern
- Bedienung: Controller (im Lieferumfang erwähnt)
- Ladegerät: enthalten (im Lieferumfang erwähnt)
Lieferumfang
- 1× Unitree R1 Roboter (Variante EDU-U3)
- 1× Controller
- 1× Batterie (Lithium-Akku)
- 1× Ladegerät
Manufacturer Warranty
Product Video
FAQ
FAQ & wichtige Antworten zum Unitree R1 EDU-U3 – Humanoider Roboter
Wusstest du schon?
🤖 Wusstest du schon, dass der Unitree R1 EDU-U3 Entscheidungen sichtbar macht, weil KI hier einen Körper bekommt? In dem Moment, in dem er sich ausrichtet, Haltung findet und den Schwerpunkt fein nachführt, wird aus Code ein beobachtbares Verhalten im Raum – ein Lernfeld, in dem Balance, Timing und Bewegung nicht theoretisch bleiben, sondern als präzise Gewichtsverlagerung erlebbar werden.
🦿 Wusstest du schon, dass seine 40 Freiheitsgrade sich wie eine echte Bewegungssprache anfühlen – mit sechs Freiheitsgraden pro Bein, fünf pro Arm sowie Taille und Kopf? Genau diese kinematische Nähe zu menschlichen Abläufen eröffnet Versuchsaufbauten, die sonst schnell abstrakt werden: Schrittfolgen, Stop-and-Go, Richtungswechsel – als wiederholbares Experiment, das du nicht nur aus Logs liest, sondern unmittelbar siehst.
✋ Wusstest du schon, dass die zwei Dex3-1 Dreifingerhände bewusst ohne Tastsensorik ausgelegt sind – und das für Lehre und Forschung ein erstaunlich klarer Vorteil sein kann? Greifen wird so zur Disziplin aus Wahrnehmung, Kinematik und Regelung: Objektposition, Anfahrt, Ausrichtung und Kraftdosierung müssen als Gesamtsystem funktionieren – und jede gelungene Aufnahme fühlt sich an wie ein sauber gelöster physischer Satz.
🧠 Wusstest du schon, dass du die Rechenarchitektur je nach Projektlogik skalieren kannst – mit einer Acht‑Kern‑CPU für Steuerung und Bewegungsplanung und optionaler Erweiterung um ein NVIDIA Jetson Orin Modul mit bis zu 100 Tops? Das verändert den Rhythmus im Labor: Wahrnehmung, Verarbeitung und Aktion rücken näher zusammen, Experimente werden direkter, und aus KI-Pipelines entstehen Bewegungen, die im gleichen Moment verständlich werden, in dem sie passieren.
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| SKU | 1196-04 - Preorder |
| Country of Manufacture | China |
| Custom Product Labels | artficial |
| EAN/UPC | 0658917511548 |
| Manufacturer | Unitree Robotics |
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