Unitree G1 EDU-U4 - Humanoider Roboter
Mit Dex3-1 wird Berührung zur kontrollierten Handlung im ersten Griff.
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Im Labor startet der Unitree G1 EDU-U4 ohne Inszenierung: einschalten, stabil stehen, Bewegungsabläufe wiederholen und dabei verlässlich Daten erzeugen. Als humanoide Lehr- und Forschungsplattform verbindet er dynamische Bewegung, Wahrnehmung und Manipulation so, dass Versuche nicht bei der Demo enden, sondern in Iterationen weitergehen. Seine Architektur mit bis zu 43 Freiheitsgraden und die 100 TOPS Rechenleistung schaffen die Grundlage für Echtzeit-Logik, schnelle Anpassungen und reproduzierbare Testläufe. Tiefenkamera und 3D LiDAR machen den Raum für Navigation und Interaktion strukturiert erfassbar, damit Setups realitätsnah bleiben, auch wenn sich Bedingungen verändern. Für Manipulationsaufgaben bringt diese EDU-U4 Version zwei Dex3-1 kraftgesteuerte dreifingerige Geschicklichkeitshände mit; Mehrpunkt-Tastarray-Sensoren sind dabei nicht enthalten, eine taktile Aufrüstung ist optional gegen Gebühr möglich. Dazu kommen ein Schnellwechsel-Akkusystem sowie WiFi 6 und Bluetooth 5.2 für einen Workflow, der im Alltag nicht an Pausen und Insellösungen scheitert. Jetzt bei TONEART-Shop bestellen.
KI-Testbericht
Beim ersten Setup des Unitree G1 EDU-U4 (Unitree Robotics) fällt sofort die Labor-Anmutung auf: sauber verarbeitete Baugruppen, kein Show-Pathos – nur ein leises Surren, während das System aufsteht und in eine stabile Grundhaltung einrastet. In den Geh- und Stopp-Sequenzen zeigt sich die Kernkompetenz dieser EDU-Plattform: Balance wird nicht „gespielt“, sondern kontinuierlich nachgeregelt – mit einer Körperarchitektur von bis zu 43 Freiheitsgraden, 6 DOF pro Bein und 3 DOF in der Taille, die Schwerpunktarbeit sichtbar ruhig hält.
Im Realbetrieb wirkt die Entscheidungskette direkt und konsistent: 100 TOPS liefern spürbar Luft für Wahrnehmung, Planung und Regelung in Echtzeit, mit der Option, die KI-Einheit per NVIDIA Jetson Orin Modul zu erweitern, falls der Stack schwerer wird. Die Kombination aus Tiefenkamera und 3D LiDAR macht den Raum „lesbar“ – Hindernisse werden nicht umgangen wie in einer Demo, sondern eingeordnet wie in einem Versuch; für Manipulation greifen die zwei Dex3-1 kraftgesteuerten, dreifingerigen Hände kontrolliert zu (ohne Mehrpunkt-Tastarray-Sensoren, taktile Version optional nachrüstbar). Für den Laboralltag relevant: Der Roboter kann sich nach einem Sturz selbst wieder aufrichten, bleibt über WiFi 6 und Bluetooth 5.2 integrierbar, und das Schnellwechsel-Akkusystem reduziert Standzeiten; der Gantry Support Kran ist als Sicherheits- und Handling-Hilfe sinnvoll mitgedacht. Gesamtbild: ein 50 kg schwerer, in China gefertigter humanoider Roboter, der Wiederholbarkeit und Datenqualität über Inszenierung stellt – genau die Art Plattform, die Experimente trägt, statt sie nur zu zeigen.
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Unitree G1 EDU-U4 - Humanoider Roboter
🤖 Unitree G1 EDU-U4 – humanoide Robotik als Lernkörper im Labor
Ein leises Surren liegt in der Luft, so fein, dass es eher wie ein Versprechen klingt als wie Mechanik. Gelenke geben minimal nach, nicht hektisch, sondern kontrolliert – als würde der Roboter den Raum erst abtasten, bevor er ihn betritt. Dann steht er da: bereit, nicht für eine Vorführung, sondern für den nächsten Versuch.
Der Unitree G1 EDU-U4 wirkt im ersten Moment nicht wie ein Produkt, sondern wie eine Plattform, die auf Bedeutung wartet. Nicht die Art Technik, die man nur einschaltet – sondern die man in ein Curriculum, in eine Forschungsfrage, in einen Entwicklungszyklus einwebt. Er ist geschaffen für Orte, an denen Neugier messbar werden muss: Universitäten, Labore, Unternehmensteams.
Und genau dort beginnt seine eigentliche Stärke: Er bringt humanoide Bewegung, Wahrnehmung und Manipulation in eine Form, die du testen, wiederholen, variieren und verbessern kannst – bis aus Theorie Interaktion wird.
🦵 Bewegungen, die Balance nicht imitieren, sondern rechnen
Stell dir einen Versuch vor, der in der Praxis oft scheitert: dynamisches Gehen auf wechselndem Untergrund, kurze Stopps, Richtungswechsel, ein leichter Stoß von der Seite. Genau in diesen Momenten zeigt sich, ob ein humanoides System wirklich stabil ist – oder nur in idealen Bedingungen gut aussieht. Beim EDU-U4 fühlt sich Stabilität wie eine stille Entscheidungskette an: winzige Korrekturen, bevor es überhaupt kritisch wird.
Technisch basiert diese Kontrolle auf seiner ausgebauten Körperarchitektur: je nach Ausbau bewegt sich der Gesamtumfang der Freiheitsgrade zwischen 23 und 43, und für die Beine stehen jeweils 6 Freiheitsgrade zur Verfügung. Dazu kommt eine erweiterte Taille mit 3 Freiheitsgraden, die mehr ist als ein Komfortdetail – sie ist die Zone, in der Schwerpunktarbeit passiert: Drehen, Neigen, Gegenhalten, das Abfangen von Impulsen.
Im Workflow bedeutet das: Du kannst Bewegungsabläufe reproduzierbar machen. In der Lehre wird aus einem eindrucksvollen Demo-Moment ein analysierbares System; in der Forschung wird aus einem einmaligen Erfolg eine Serie von Iterationen. Das ist entscheidend, weil Fortschritt in Robotik nicht aus dem einen perfekten Lauf entsteht, sondern aus vielen kontrollierten Abweichungen.
Als Kaufentscheidung zählt hier nicht nur, dass Bewegung möglich ist, sondern dass sie als Messobjekt taugt. Der EDU-U4 ist darauf ausgelegt, Dynamik als Datenquelle zu liefern – und dir die Grundlage zu geben, Balance, Übergänge und Timing nicht zu bewundern, sondern zu verbessern.
Und selbst dann, wenn der Versuch kippt: Die Fähigkeit, sich nach einem Sturz eigenständig wieder aufzurichten, reduziert Ausfallzeit im Alltag spürbar. Weniger Unterbrechungen, mehr Durchläufe, mehr echte Laborzeit – genau das, was aus einem Roboter eine ernsthafte Versuchsplattform macht.
🧠 100 TOPS, die aus Wahrnehmung Handlung machen
In einem echten Robotikprojekt fühlt sich Stillstand selten wie Stillstand an – eher wie Warten auf Rechenzeit. Sensoren liefern Daten, aber die Entscheidungskette stockt: Erkennen, Planen, Regeln, Reagieren. Der EDU-U4 ist für genau diese Echtzeit-Lage gebaut: für Momente, in denen du nicht nur zeigen willst, dass etwas funktioniert, sondern dass es unter Last stabil bleibt.
Mit 100 TOPS Rechenleistung bekommt dein Stack Luft: Wahrnehmung, Bewegungsplanung und Regelung können parallel laufen, ohne dass sich das System wie ein überfüllter Bus anfühlt. Diese Zahl ist kein Marketingornament, sondern ein Hinweis darauf, dass der Roboter für KI-Logik im Betrieb gedacht ist, nicht nur für Offline-Auswertung nach dem Versuch.
Und weil Projekte wachsen, ist die Architektur offen gedacht: Die KI-Recheneinheit kann optional um ein NVIDIA Jetson Orin Hochleistungsmodul erweitert werden. Das ist wichtig, falls dein Ansatz vom Prototyp zur schweren Pipeline wird – etwa, wenn Modelle größer werden oder du mehr Sensorfusion und Planungstiefe in Echtzeit brauchst.
Im Alltag spürst du das als Geschwindigkeit im Denken: kürzere Iterationsschleifen, direkteres Feedback, weniger Zwischenstufen. Statt jeden Lauf als kostbaren Einzelmoment zu behandeln, kannst du Versuchsdurchläufe wie eine Serie anlegen – testen, anpassen, erneut starten.
Als Entscheidungsvorteil ist das ein Schutz vor der typischen Falle: ein humanoider Körper, der beeindruckend aussieht, aber den Kern deiner Arbeit ausbremst. Der EDU-U4 ist auf Echtzeitbetrieb ausgelegt – damit deine Forschung nicht an Wartezeiten zerschellt, sondern an Erkenntnis gewinnt.
👁️ Tiefenkamera & 3D LiDAR – damit der Raum lesbar wird
Jede Interaktion beginnt mit einem Missverständnis: Der Mensch sieht die Welt intuitiv, der Roboter muss sie erst konstruieren. In einem Laborraum, in dem Kabel, Stative, Kisten oder wechselnde Hindernisse nicht nur möglich, sondern wahrscheinlich sind, entscheidet Wahrnehmung über Sicherheit und Nutzwert. Der EDU-U4 setzt hier auf eine Kombination aus Tiefenkamera und 3D LiDAR – und plötzlich wirkt Umgebung nicht mehr wie Chaos, sondern wie Struktur.
Diese Sensorik ist die Grundlage dafür, dass Navigation und Bewegungsplanung nicht raten müssen. Tiefe, Kontur und Abstand werden zu einer Karte, auf der sich Entscheidungen begründen lassen: Wo ist frei? Wo ist riskant? Wie ändert sich die Szene, wenn ein Objekt verschoben wurde? Genau in diesem Bereich wird aus einer Demo ein robustes Testsetup.
Im Workflow bedeutet das: Du kannst realitätsnahe Umgebungen bauen, ohne dass du jede Variable einfrieren musst. Bedingungen dürfen sich verändern, weil der Roboter darauf ausgelegt ist, sie zu erfassen und seine Bewegung sicher zu planen. Das spart Zeit bei der Vorbereitung und macht Tests glaubwürdiger.
Für die Kaufentscheidung ist diese Kombination ein Hinweis auf Einsatzbreite: Der EDU-U4 ist nicht nur für kontrollierte Showcases gedacht, sondern für Szenarien, in denen sich die Welt bewegt. Und genau dort entsteht Forschung, die später auch außerhalb des Labors Bestand hat.
Zusätzlich profitiert Manipulation davon, weil Greifen nicht im luftleeren Raum passiert. Wer Objekte übergibt, Werkstücke ausrichtet oder Interaktion simuliert, braucht ein System, das Umfeld und Zielpunkt im selben Moment versteht.
✋ Dex3-1 Geschicklichkeitshände – Kraft, die dosiert statt zuckt
Es gibt einen Moment, der in jeder humanoiden Demonstration verrät, ob das System wirklich bereit ist: der Griff. Nicht das Heben, nicht das Tragen, sondern das erste Berühren. Ein Objekt wird nicht nur aufgenommen, sondern gehalten, geführt, vielleicht sogar übergeben. Beim EDU-U4 ist genau dieser Moment Teil seiner Identität, weil er in der EDU-U4 Version mit zwei Dex3-1 kraftgesteuerten dreifingerigen Geschicklichkeitshänden kommt.
Kraftsteuerung bedeutet in der Praxis, dass Manipulation nicht wie ein ruckartiges Schließen wirkt, sondern wie eine kontrollierte Dosierung. Das ist für Forschung und Lehre entscheidend, weil es Aufgaben stabil macht: Übergaben, Objektmanipulation, das Ausrichten von Teilen oder Interaktion in unmittelbarer Nähe. Und weil jeder Griff ein Datenpunkt ist, wird aus Handarbeit messbare Handarbeit.
Wichtig ist dabei die klare Einordnung: Diese Version der Geschicklichkeitshände enthält keine Mehrpunkt-Tastarray-Sensoren. Das ist keine kleine Fußnote, sondern eine saubere Erwartungsgrenze: Du startest mit kraftgeregelter Geschicklichkeit, aber ohne taktile Mehrpunkt-Erfassung. Gleichzeitig bleibt die Option, gegen Gebühr auf die taktile Version aufzurüsten, falls dein Projekt später genau diese Feinfühligkeit braucht.
Im Workflow schafft das eine seltene Freiheit: Du musst nicht von Anfang an alles maximal ausstatten, um sinnvoll zu starten. Du kannst Versuchsreihen mit Kraftregelung aufbauen, Basismodelle trainieren, Interaktionslogik testen – und erst dann entscheiden, ob taktile Sensorik für deine nächste Phase wirklich der Engpass ist.
Als Kaufargument ist diese Upgrade-Option ein Schutz vor Sackgassen. Der EDU-U4 bleibt Plattform, nicht Endpunkt: Er ist sofort einsatzbereit für echte Manipulationsaufgaben und gleichzeitig offen für den Moment, in dem deine Anforderungen feiner werden als dein Ausgangssetup.
🎥 Bewegung im Bild, die nach Experiment aussieht
Manchmal braucht ein Team nur einen Blick, um zu verstehen, worüber man spricht: wie sich ein Schritt setzt, wie ein Arm nachregelt, wie ein System nach einem Fehler wieder in Haltung kommt. Genau deshalb ist Video bei humanoider Robotik nicht nur Marketing, sondern ein Werkzeug, um Timing, Stabilität und Charakter der Bewegung zu begreifen.
Im gezeigten Material wirkt der EDU-U4 nicht wie ein starrer Demonstrator, sondern wie eine Plattform, die auf Interaktion ausgelegt ist. Du siehst, wie Bewegungen nicht als einzelne Gesten existieren, sondern als Kette: Wahrnehmung, Entscheidung, Handlung, Korrektur – ein Ablauf, der für Forschung und Lehre greifbar wird.
Für deine Entscheidung ist das der Test mit den Augen: Nicht, ob etwas theoretisch möglich ist, sondern wie es sich im Raum anfühlt, wenn Mechanik, Regelung und Intention zusammenkommen.
💼 Liquidität für Entwicklungszyklen statt Stillstand im Budget
Robotikprojekte sind selten linear. Heute ist es ein Prototyp im Labor, morgen ein Versuchsträger für ein ganzes Seminar, übermorgen die Grundlage für eine interne Innovation. In diesem Rhythmus kann es entscheidend sein, dass Ausstattung nicht zur Bremse wird, während das Team eigentlich laufen will.
Bei TONEART-Shop ist für dieses Produkt in Deutschland 0% Leasing möglich. Das kann helfen, Investitionen so zu strukturieren, dass Entwicklung und Beschaffung im selben Takt bleiben – besonders dann, wenn mehrere Stakeholder beteiligt sind oder Budgets an Zyklen gebunden sind.
Wichtig ist der praktische Effekt: Du planst nicht nur die Hardware, sondern auch die Kontinuität deiner Versuche. Weniger Pause zwischen Idee und Umsetzung bedeutet oft: mehr Iterationen, mehr Daten, mehr Fortschritt – und ein Projekt, das nicht auf den nächsten Freigabezeitpunkt warten muss.
📦 Der Moment, in dem ein Roboter vom Objekt zum Projekt wird
Beim Auspacken ist zuerst Stille. Dann Gewicht, Material, die Art, wie Komponenten wirken, als würden sie nicht nur geliefert, sondern übergeben. Der EDU-U4 fühlt sich nicht nach Gadget an, sondern nach Laborinstrument: gebaut, um angefasst, bewegt, gesichert und wiederholt eingesetzt zu werden.
Zum Eindruck gehört auch das, was den Alltag stabil macht: ein Schnellwechsel-Akkusystem, das den Takt deiner Sessions nicht unnötig bricht, sowie die Einbindung über WiFi 6 und Bluetooth 5.2, damit der Roboter nicht isoliert bleibt, sondern Teil deines Setups werden kann. Und weil Sicherheit beim Handling nicht verhandelbar ist, ist auch der Gantry Support Kran als unscheinbar wichtiger Begleiter für Aufbau und erste Inbetriebnahmen im Kontext genannt.
Detaillierte Informationen zum vollständigen Lieferumfang finden Sie im Tab ’Lieferumfang’ auf dieser Seite.
🧩 Entwicklungsfragen, die im Alltag wirklich auftauchen
Eine der ersten praktischen Fragen lautet selten: „Was kann er?“ Sie lautet: Wie schnell komme ich von der Idee zum reproduzierbaren Test? Der EDU-U4 ist als Plattform gedacht, nicht als geschlossene Blackbox. Sekundärentwicklung, Programmierbarkeit, Dokumentation und SDK-Zugang sind genau die Elemente, die aus einem beeindruckenden Gerät ein Werkzeug machen, das du in eigene Workflows einbetten kannst.
Ebenso wichtig ist die Frage nach Wartbarkeit im Projektverlauf: Systeme altern, wenn sie nicht gepflegt werden. Hier sind OTA-Updates als Teil des Konzepts genannt, damit der Roboter nicht mit dem Tag der Lieferung stehenbleibt, sondern sich mit der Zeit weiterentwickeln kann. In Forschungs- und Lehrumgebungen ist das ein echter Vorteil, weil sich Semester, Projekte und Anforderungen ständig verschieben.
Und dann sind da die ehrlichen Grenzen, die du kennen willst, bevor du planst: Die Dex3-1 Hände in dieser Version sind kraftgesteuert, aber ohne Mehrpunkt-Tastarray-Sensoren. Dass die taktile Version optional nachrüstbar ist, bedeutet: Du kannst dein Projekt phasenweise aufbauen, ohne dich früh festzunageln.
Weitere häufig gestellte Fragen und detaillierte Antworten finden Sie im FAQ-Tab auf dieser Seite.
🌌 Ein humanoider Körper, der aus Versuchen Fortschritt macht
Der Unitree G1 EDU-U4 ist dann am stärksten, wenn du ihn nicht als Vorführung behandelst, sondern als Partner in Wiederholung. Er ist gebaut, um Fehler zu überstehen, sich neu aufzurichten und den nächsten Durchlauf genauso ernst zu nehmen wie den ersten. Genau diese Robustheit im Ablauf ist es, die Forschung beschleunigt.
Seine technischen Eckpfeiler sind dabei klar umrissen: eine Architektur mit bis zu 43 Freiheitsgraden, Beine mit 6 Freiheitsgraden, eine Taille mit 3 Freiheitsgraden, Arme mit 7 Freiheitsgraden, Sensorik aus Tiefenkamera und 3D LiDAR sowie 100 TOPS Rechenleistung mit optionaler Erweiterung durch ein NVIDIA Jetson Orin Modul. Nicht als Zahlenwand, sondern als Sprache für das, was du im Labor spürst: Stabilität, Wahrnehmung, Echtzeit, Manipulation.
Und weil der EDU-U4 nicht nur heute funktionieren soll, sondern auch in deinem nächsten Projekt, bleibt er offen für Entwicklung: softwareseitig durch SDK und Updates, hardwareseitig durch die Option, Manipulation später taktil feiner zu machen. Ideal für Forschungseinrichtungen, Universitäten, Robotiklabore und Innovationsteams in Unternehmen, die humanoide Bewegung, Echtzeit-KI und kontrollierte Manipulation in reproduzierbare Experimente übersetzen.
Eigenschaften
- Humanoider Roboter als Plattform für Forschung und Lehre in Labor- und Bildungskontexten.
- Ausgelegt für wiederholbare Experimente mit humanoider Bewegung und Interaktion.
- Unterstützt eine Konfiguration mit bis zu 43 Freiheitsgraden (DoF) gemäß Kontextbeschreibung.
- Beine mit jeweils 6 Freiheitsgraden (DoF) gemäß Kontextbeschreibung.
- Taille mit 3 Freiheitsgraden (DoF) gemäß Kontextbeschreibung.
- Arme mit 7 Freiheitsgraden (DoF) gemäß Kontextbeschreibung.
- Onboard-KI-Rechenleistung von 100 TOPS gemäß Kontextbeschreibung.
- Optional erweiterbar um ein NVIDIA Jetson Orin Hochleistungsmodul gemäß Kontextbeschreibung.
- Sensorik umfasst Tiefenkamera und 3D LiDAR gemäß Kontextbeschreibung.
- EDU-U4 Version wird mit zwei Dex3-1 kraftgesteuerten, dreifingerigen Geschicklichkeitshänden beschrieben.
- Dex3-1 Hände dieser Version sind ohne Mehrpunkt-Tastarray-Sensoren beschrieben; eine taktile Version ist optional nachrüstbar.
- Unterstützt OTA-Updates gemäß Kontextbeschreibung.
- Konnektivität über WiFi 6 und Bluetooth 5.2 gemäß Kontextbeschreibung.
- Schnellwechsel-Akkusystem ist in der Kontextbeschreibung genannt.
- Gewicht: 50 kg.
Technische Daten
- Produktname: Unitree G1 EDU-U4
- Produkttyp: Humanoider Roboter (Lehr- und Forschungsplattform)
- Freiheitsgrade (gesamt): 23–43
- Freiheitsgrade (Beine): 6 je Bein
- Freiheitsgrade (Taille): 3
- Freiheitsgrade (Arme): 7 je Arm
- KI-Rechenleistung: 100 TOPS
- KI-Erweiterung (optional): NVIDIA Jetson Orin Hochleistungsmodul
- Sensorik: Tiefenkamera
- Sensorik: 3D LiDAR
- Hände: 2× Dex3-1 kraftgesteuerte, dreifingerige Geschicklichkeitshände
- Taktile Sensorik (Mehrpunkt-Tastarray): nicht enthalten (bei Dex3-1 in dieser Version)
- Taktile Version (Upgrade): optional (gegen Gebühr)
- Konnektivität: WiFi 6
- Konnektivität: Bluetooth 5.2
- Akkusystem: Schnellwechsel-Akkusystem
- Updates: OTA-Updates
- Entwicklung: SDK-Zugang / Programmierbarkeit (Sekundärentwicklung)
- Zubehör/Support: Gantry Support Kran (genannt im Kontext)
- Gewicht: 50 kg
Lieferumfang
- Unitree G1 EDU-U4 Humanoider Roboter
- Dex3-1 Kraftsensor-Hände (links & rechts)
- Unitree G1 Gantry Support – Kran
- Schnellwechsel-Akkusystem (9000 mAh Akku)
- Ladegerät
- Benutzerhandbuch & SDK-Zugang
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| Price | 51.940,00 CHF |
|---|---|
| SKU | 1121-13 |
| Country of Manufacture | China |
| Custom Product Labels | artficial |
| EAN/UPC | 0658917511937 |
| Manufacturer | Unitree Robotics |
| Lieferzeit | ca. 4 Wochen (+|-) |
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Unitree G1 Base - Humanoider Roboter22.540,00 CHF 22.540,00 CHFPreis-Brutto: 22.540,00 CHFLieferzeit 3–5 Werktage -
Unitree G1 EDU-U1 - Humanoider Roboter30.870,00 CHF 30.870,00 CHFPreis-Brutto: 30.870,00 CHFLieferzeit ca. 4 Wochen (+|-) -
Unitree G1 EDU-U2 - Advanced Humanoider Roboter38.220,00 CHF 38.220,00 CHFPreis-Brutto: 38.220,00 CHFLieferzeit ca. 4 Wochen (+|-) -
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Unitree G1 EDU U5 - Humanoider Roboter51.940,00 CHF 51.940,00 CHFPreis-Brutto: 51.940,00 CHFLieferzeit ca. 4 Wochen (+|-) -
Unitree G1 EDU-U6 - Humanoider Roboter56.799,82 CHF 56.799,82 CHFPreis-Brutto: 56.799,82 CHFLieferzeit ca. 4 Wochen (+|-) -
Unitree G1 EDU Comp Version - Humanoider Roboter44.100,00 CHF 44.100,00 CHFPreis-Brutto: 44.100,00 CHFLieferzeit ca. 4 Wochen (+|-)