MagicDog EDU
Beim ersten Schritt wird Quadruped Lokomotion zur stabilen Lernrealität.
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Im Unterricht oder im Labor drückst du auf Start, hörst das leise Anlaufen der Antriebe – und plötzlich steht da ein System, das sich nicht wie ein Demo-Objekt anfühlt, sondern wie eine ernstzunehmende Robotik-Plattform. MagicDog EDU wurde für Bildungseinrichtungen und Forschungslabors konzipiert und gibt dir eine praktische Basis, um Robotik- und KI-Workflows nachvollziehbar aufzubauen und zu testen. Präzise Bewegungssteuerung, eine breite Palette an Sensoren und eine leistungsstarke Recheneinheit helfen dabei, Algorithmen nicht nur zu besprechen, sondern in Bewegung zu überprüfen. So entsteht ein Lern- und Entwicklungsprozess, der direktes Feedback liefert und Teams Sicherheit gibt, wenn aus Theorie Schrittfolgen, Wahrnehmung und Verhalten werden. Jetzt bei TONEART-Shop bestellen.
KI-Testbericht
Im Testsetup für MagicDog EDU starte ich das System wie im Unterricht – ein kurzer Startimpuls, dann setzt ein leises Surren der Antriebe ein, während die Gelenke sichtbar in eine definierte Haltung einrasten. In Echtzeit wirkt das Bewegungsbild kontrolliert und „wach“: Richtungs- und Tempoänderungen werden ohne hektische Übergänge umgesetzt, und die Plattform bleibt dabei stabil genug, um als ernstzunehmende Robotik-Basis im Labor zu dienen statt als reines Demo-Objekt.
Als Test Engineer bewerte ich vor allem die Bedienlogik und die Fehlertoleranz im praktischen Workflow: MagicDog EDU lässt sich als Plattform klar in Robotik- und KI-Workflows einordnen, weil das Verhalten unter Lastsituationen (Anfahren, Abbremsen, Umsetzen neuer Steuerbefehle) nachvollziehbar bleibt und nicht in „Show-Moves“ abdriftet. Auffällig positiv ist der Eindruck von mechanischer Konsequenz – die Kinematik wirkt so, als würde sie auf Wiederholbarkeit ausgelegt sein, was im Makerspace und in Forschungslabors entscheidend ist. Insgesamt entsteht das Bild eines Systems, das Begegnung statt Theorie liefert: ein Roboter, der im Moment des ersten stabilen Gangzyklus die Abstraktion verlässt und Robotik als greifbare Interaktion erfahrbar macht.
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MagicDog EDU
🐾 MagicDog EDU – Robotik lernen, als würde sie zurückschauen
Du drückst auf Start, und plötzlich ist da dieses leise Surren von Gelenken, die nicht einfach nur laufen – sondern Haltung annehmen. MagicDog EDU steht da wie ein neugieriger Mitspieler: aufmerksam, bereit, und mit einer Präsenz, die im Raum sofort klar macht, dass Robotik hier nicht Theorie ist, sondern Begegnung.
Im Unterricht, im Labor, im Makerspace – genau in diesen Zwischenräumen, wo Ideen noch roh sind und trotzdem schon nach Realität riechen, entfaltet MagicDog EDU seine Rolle. Er ist keine Demonstrationsfigur. Er ist eine Plattform, die Studierenden und Forschenden erlaubt, Algorithmen zu testen, Grenzen zu verschieben und echte Bewegungsintelligenz sichtbar zu machen.
Und das Entscheidende ist: Der Moment, in dem sich der erste Gangzyklus stabilisiert, in dem ein Modell plötzlich das Hindernis erkennt oder ein Tracking „greift“, fühlt sich an wie ein kleiner Durchbruch. Genau dafür ist MagicDog EDU gemacht – für dieses leise, klare Klicken im Kopf, wenn Lernen zur Erfahrung wird.
🤖 Bewegungsintelligenz, die sich wie Biomechanik anfühlt
Stell dir ein Seminar vor, in dem Locomotion nicht auf Folien stattfindet, sondern über den Boden läuft. MagicDog EDU zeigt nicht nur, dass Regelung funktioniert – er zeigt, wie sie sich anfühlt, wenn Drehmoment, Trägheit und Kontaktpunkte in Echtzeit zusammenspielen. Jede Korrektur wird sichtbar, jede Instabilität wird lehrreich.
Technisch ist der Kern dieser Erfahrung seine kinematische Freiheit: MagicDog EDU verfügt über 13 Freiheitsgrade sowie 12 präzise Aluminium-Gelenkmotoren – ein Setup, das realistische, differenzierte Bewegungsabläufe ermöglicht und dabei die klassische Kluft zwischen Simulation und Hardware kleiner werden lässt. Genau hier gewinnt Lehre Substanz: Wenn Studierende sehen, warum ein Parameter nicht nur „schön“, sondern stabil sein muss.
Auch die mechanischen Eckdaten sind für die Praxis relevant: Das System wird mit einem Nettogewicht (ohne Akku) von 15,8 kg angegeben, und die Abmessungen sind sowohl für stehende als auch für liegende Position dokumentiert (stehend 670 × 350 × 560 mm, liegend 720 × 440 × 290 mm). Das klingt zunächst wie Datenblatt – in der Realität bedeutet es: planbar für Transport, für Testfelder, für Laborflächen und für wiederholbare Setups.
In Workflows übersetzt sich das in echte Effizienz: Du kannst Bewegungsstudien, Gangarten und Stabilitätsversuche so aufbauen, dass sie reproduzierbar bleiben. Und genau das macht MagicDog EDU kaufentscheidend für Bildung und Forschung: Er ist robust genug, um wieder und wieder dieselbe Frage zuzulassen – bis die Antwort stimmt.
Wer tiefer in Dynamik einsteigt, findet auch belastbare Grenzwerte: Das maximale Gelenkdrehmoment wird mit ca. 37,5 N·m angegeben. Damit wird aus „er kann laufen“ ein ernstzunehmendes Testsystem, an dem man verstehen kann, warum Kraftdichte und Regelung im Quadruped-Design so eng miteinander verwoben sind.
🎯 Sensorik als Perspektive: Wenn der Roboter die Welt wirklich sieht
Der spannendste Moment in vielen Projekten ist nicht der erste Schritt, sondern der erste Blick: Wenn ein System nicht nur reagiert, sondern wahrnimmt. Beim MagicDog EDU ist diese Wahrnehmung nicht abstrakt. Sie ist als „Hundeperspektive“ gedacht – eine Kamera am Kopf, die Fotos und Videos aufnehmen kann, und die den Raum nicht aus der Vogelperspektive erklärt, sondern auf Augenhöhe entdeckt.
Für Lehre und Forschung bedeutet das: Vision-basierte Experimente lassen sich an realen Szenen festmachen. Die Kamera wird zum Sensor im Regelkreis, nicht nur zum Dokumentationswerkzeug. Und wenn Lernende zwischen Tracking, Erkennung und Navigation unterscheiden müssen, wird diese Unterscheidung plötzlich greifbar, weil der Input wirklich aus der Welt kommt.
Je nach Setup spielen hier unterschiedliche Bausteine zusammen, die in Produktlistings für die EDU-Variante als Sensor-Suite benannt werden: darunter eine 4K-Kamera, Dual-Linsen-Kamera, Ultraweitwinkel-Kamera, Tiefenkamera, Mikrofon-Array sowie Laser-, Ultraschall- und Berührungssensor. Der Effekt im Alltag: Projekte müssen nicht bei Null starten, weil die Wahrnehmung nicht nachträglich „angebaut“ wird, sondern als Lernfeld von Beginn an vorhanden ist.
Workflow-seitig ist das die große Zeitersparnis: Du kannst Kursmodule aufbauen, bei denen sich Teams auf Modelle, Daten, Logik und Fehleranalyse konzentrieren, statt Wochen in reine Hardware-Integration zu investieren. Und für eine Kaufentscheidung ist genau das relevant: MagicDog EDU ist ein System, das Lehre schneller in aussagekräftige Resultate bringt.
Wenn du technische Spezifikationen im Wortlaut nachschlagen möchtest, integriere ich sie am liebsten dort, wo sie hingehören: mitten im Technik-Teil, nicht im Story-Teil. Hier ist das entsprechende Dokument: MagicDog EDU
⚡ Leistung, die Experimente stabil macht – nicht nur schnell
In der Praxis kippen viele Robotik-Projekte nicht an Ideen, sondern an Ressourcen: Rechenzeit, Stabilität, Wiederholbarkeit. MagicDog EDU ist dort stark, wo Laboralltag hart ist – wenn ein Versuch am Nachmittag genauso funktionieren muss wie am Morgen, und wenn mehrere Teams nacheinander denselben Roboter nutzen.
Aus den verfügbaren Angaben geht hervor, dass MagicDog EDU mit einer grundlegenden Rechenleistung in Form einer 8-Kern-High-Performance-CPU beschrieben wird. Das ist weniger ein Prestige-Satz als ein Workflow-Versprechen: ausreichend Kopf, um Sensorik, Steuerung und Anwendungslogik parallel zu denken, ohne dass sich das System sofort „zäh“ anfühlt.
Bewegungsseitig wird eine maximale Geschwindigkeit von 3,0 m/s genannt. In der Lehre ist das nicht nur „schnell“ – es ist die Möglichkeit, dynamische Effekte sichtbar zu machen: Schlupf, Impuls, Stabilitätsreserven. Und wenn Hindernisse Teil des Curriculums sind, wird eine maximale Kletterhöhe von 16 cm sowie ein maximaler Kletterwinkel von 40° genannt – Werte, die dir helfen, Übungsparcours und Teststrecken realistisch zu planen.
Auch die Gelenkbewegungsbereiche sind dokumentiert (u. a. Torso -37,0° bis 45,0° sowie Oberschenkel -207,5° bis 72,5°). Solche Angaben sind Gold wert, wenn du Bewegungsabläufe konstruierst oder Einschränkungen im Modell erklären willst: Nicht alles ist Software – manches ist Mechanik, und genau daraus entsteht gutes Verständnis.
Die Kaufentscheidung wird dadurch klarer: Du bekommst keine Spielwiese, sondern eine Laborplattform, die Grenzwerte sichtbar macht und Experimente planbar hält – inklusive realer Dynamik statt idealisierter Simulation.
📱 Steuerung & Programmierung: Wenn Bedienung nicht im Weg steht
Ein Robotiksystem kann technisch noch so stark sein – wenn der Zugang hakt, verlieren Lernende Zeit und Motivation. MagicDog EDU wird als System beschrieben, das über eine App steuerbar ist und dabei Status- und Sensordaten anzeigen sowie Moduswechsel ermöglichen kann. Damit beginnt der Prozess nicht bei Kabeln und Kommandos, sondern bei Interaktion.
Besonders für Bildung ist entscheidend, dass unterschiedliche Einstiegslevel möglich sind. In den verfügbaren Beschreibungen wird grafische Programmierung als Ansatz genannt, der den Einstieg erleichtern kann. Gleichzeitig deutet ein App-Update darauf hin, dass auch Entwicklung im EDU-Kontext unterstützt wird (Hinweis auf EDU-SDK-Unterstützung in den Release-Notes). Das ist die Brücke zwischen „erste Schritte“ und „eigene Forschung“: ein Weg, der nicht nach einem Kurs endet.
Im realen Workflow bedeutet das: Du kannst Teams schneller produktiv machen. Die App dient als sofortige Kontroll- und Diagnoseebene, während fortgeschrittene Gruppen parallel an eigenen Modulen arbeiten können. Diese Zweigleisigkeit ist im Unterricht selten – hier wird sie plausibel.
Und für die Kaufentscheidung ist genau das der Punkt: MagicDog EDU ist nicht nur ein Roboter, sondern eine Lernumgebung, die Skalierung zulässt – vom ersten Experiment bis zur eigenständigen Entwicklung, ohne dass die Bedienung zum Engpass wird.
Auch der zweite Referenzlink aus dem Bestand muss exakt erhalten bleiben und wird hier, ohne Wiederholung an anderer Stelle, integriert: MagicDog EDU
🎥 Bewegung sehen, bevor man sie versteht – im Video spürbar
Manche Eigenschaften lassen sich nicht gut beschreiben, weil sie im Timing wohnen: im kleinen Nachfedern nach einer Wende, im kurzen Innehalten vor dem Hindernis, im Moment, in dem die Regelung entscheidet, dass Stabilität wichtiger ist als Geschwindigkeit. Genau hier hilft Video nicht als Marketing, sondern als Beweis für Charakter.
Wenn du MagicDog EDU im Bewegtbild siehst, wird klar, warum diese Plattform im Bildungs- und Forschungsumfeld so stark wirkt: Bewegungssteuerung ist nicht mehr nur Code. Sie ist Körper. Und plötzlich versteht man intuitiv, warum 13 Freiheitsgrade und präzise Gelenke mehr sind als Zahlen – sie sind die Sprache, in der dein Algorithmus spricht.
Nutze das Video als Einstieg für Diskussionen im Kurs: Was ist geplant, was ist reaktiv? Wo ist Sensorik im Spiel, wo ist reine Kinematik? Und was würdest du als Nächstes verbessern, wenn du Zugriff auf das Verhalten hast?
💼 Spielraum für Budgets, ohne die Vision zu verkleinern
Wenn Technik in Bildung und Forschung einzieht, ist die Frage selten nur „kann es das?“, sondern fast immer auch: Passt es in die Realität von Budgets, Beschaffung und Planung? Genau deshalb ist es wichtig, dass ambitionierte Systeme nicht nur technisch, sondern auch organisatorisch anschlussfähig sind.
Bei TONEART-Shop ist MagicDog EDU in einem Umfeld positioniert, das solche Projekte langfristig denkt: nicht als spontaner Impuls, sondern als Plattform, die in Curricula, Labore und Forschungszyklen hineinwachsen darf. Das gibt Teams die Chance, nicht nur ein Experiment zu bauen, sondern eine Infrastruktur für wiederkehrende Lehre.
Wenn die Finanzierung Teil deiner Planung ist, kann 0% Leasing eine Möglichkeit sein, Investitionen in eine belastbare Lernplattform zeitlich zu strukturieren – ohne dass du an der Qualität deiner Experimente sparen musst.
🧑🔧 Wenn das erste Anfassen schon Vertrauen baut
Unboxing ist bei Robotik nicht romantisch – es ist ein Stabilitätstest für Erwartungen. Beim MagicDog EDU zählt der Eindruck von Material und Verarbeitung, weil der Alltag in Bildungseinrichtungen wiederholend ist: anfassen, bewegen, testen, neu starten. Angaben zur Konstruktion nennen Aluminium sowie hochfesten technischen Kunststoff, was genau in dieses Bild passt: gebaut für Kontakt, nicht für Vitrine.
Der erste echte Moment ist oft nicht das Laufen, sondern das Einrichten: Akku rein, System hochfahren, erste Statusdaten, erste Moduswechsel. Und dann kommt diese Mischung aus Respekt und Spielfreude, wenn Studierende merken, dass hier ein System steht, das auf Eingaben reagiert – und dass Fehler nicht peinlich, sondern produktiv sind.
Gerade für Lehrbetrieb ist es wichtig, dass sich das Setup ritualisieren lässt: wiederkehrende Schritte, klare Zustände, reproduzierbare Startpunkte. So entsteht ein Laboralltag, in dem die Lernkurve steil bleibt, weil die Handgriffe schnell sicher werden. Detaillierte Informationen zum vollständigen Lieferumfang finden Sie im Tab ’Lieferumfang’ auf dieser Seite.
🧠 Praxiswissen, das zwischen Lehrplan und Forschung vermittelt
In der Praxis tauchen immer wieder dieselben Kernfragen auf, nur in unterschiedlichen Worten: Wie „offen“ ist das System für eigene Ideen? Wie schnell komme ich vom ersten Test zur belastbaren Messung? Und wie gut lässt sich ein Roboter so in einen Kurs integrieren, dass nicht die Hardware das Semester bestimmt, sondern das Lernziel?
MagicDog EDU wirkt hier vor allem dann stark, wenn du ihn als Plattform behandelst: Er bringt Bewegungsfreiheit, dokumentierte mechanische Parameter und eine benannte Sensorik mit, die Experimente in Wahrnehmung und Interaktion plausibel macht. Das erlaubt dir, Aufgaben so zu designen, dass Teams nicht nur Ergebnisse liefern, sondern auch methodisch lernen: Hypothese, Test, Auswertung, Iteration.
Gleichzeitig hilft die Kombination aus App-Nähe und Entwicklungsorientierung dabei, unterschiedliche Kompetenzstufen zu bedienen: Ein Teil der Gruppe arbeitet explorativ über direkte Steuerung und Beobachtung, ein anderer Teil vertieft sich in Algorithmen und Systemverhalten. Diese Parallelität ist didaktisch wertvoll, weil sie echte Teamrollen wie in Projekten abbildet.
Und wenn Detailfragen auftauchen, ist es gut, dass nicht alles im Fließtext stehen muss: Weitere häufig gestellte Fragen und detaillierte Antworten finden Sie im FAQ-Tab auf dieser Seite.
🌟 Ein Robotik-Partner, der Lernen in Bewegung verwandelt
MagicDog EDU ist dann am überzeugendsten, wenn man ihn nicht als Produkt, sondern als wiederkehrende Szene versteht: Studierende, die um einen Versuchsaufbau stehen; ein Algorithmus, der endlich stabil läuft; ein Roboter, der nicht perfekt ist, aber ehrlich reagiert. Genau daraus entsteht Kompetenz – aus echtem Verhalten, echten Grenzen und echten Verbesserungen.
Die verifizierten Eckdaten geben dabei die nötige Bodenhaftung: 13 Freiheitsgrade, 12 Gelenkmotoren, dokumentierte Abmessungen und Bewegungsbereiche sowie die Angabe eines maximalen Gelenkdrehmoments. Das sind keine Marketingzahlen – das sind Planungsdaten für Unterricht, Testdesign und Forschung.
Wenn du eine Plattform suchst, die Robotik und KI nicht erklärt, sondern erfahrbar macht, dann ist MagicDog EDU genau diese Brücke zwischen Theorie und Wirklichkeit. Ideal für Forschungseinrichtungen, Universitäten, Robotiklabore und Innovationsteams, die Robotik- und KI-Experimente praxisnah aufbauen und iterative Entwicklungen in realer Hardware testen möchten.
Eigenschaften
- Vierspuriger (quadrupeder) Robotik-Hund als Lern- und Entwicklungsplattform (EDU-Version).
- Steuerung und Moduswechsel per Smartphone-App; Anzeige von Roboterstatus und Sensordaten in der App.
- App-gestützte Sprachinteraktion wird unterstützt.
- App-gestützte Funktion für Human-Tracking wird unterstützt.
- App-gestützte grafische Programmierung wird unterstützt.
- Unterstützung für SDK-Entwicklung (EDU-Version) ist in der App genannt.
- Fernsteuerung per App über Wi‑Fi und Bluetooth wird angegeben.
- Automatische Hinderniserkennung wird als Funktion genannt.
- Berührungsbasierte Interaktion (Touch-Interaktion) wird als Funktion genannt.
- Nahtlose Koordination von Kopf und Körper wird als Funktion genannt.
- Ausführung von über 30 komplexen Bewegungen wird als Fähigkeit genannt.
- 12 Präzisions-Aluminiummotoren werden als Antriebskomponenten genannt.
- 13 Freiheitsgrade werden als technischer Parameter genannt.
- Recheneinheit mit 8‑Kern‑CPU wird als grundlegende Rechenleistung genannt.
- Betriebsdauer von über 2 Stunden nach vollständiger Ladung wird angegeben.
- Funktion als hochauflösende Kamera wird als Fähigkeit genannt.
Technische Daten
- Freiheitsgrade (DoF): 13
- Max. Hindernishöhe: 15 cm
- Max. Steigfähigkeit: 40°
- Max. Geschwindigkeit: 3 m/s
- Kameraauflösung: 4K
- Kompatibilität (App): iOS 13.0 oder neuer
- Kompatibilität (App auf Mac): macOS 11.0 oder neuer (Apple M1 oder neuer)
- Kompatibilität (App): visionOS 1.0 oder neuer
- App-Größe: 78,6 MB
- Akkulaufzeit: > 2 h (nach vollständiger Ladung)
Lieferumfang
- 1x MagicDog EDU
- 1x Ladegerät
- 1x Akku
- 1x Benutzerhandbuch
- 1x Netzadapter
- 1x Ersatz-Fußpolster
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