UNITREE H2 EDU - Humanoider Roboter

Es gibt Maschinen, die man einschaltet – und solche, die einen Raum verändern, sobald sie sich bewegen. Die EDU-Version des H2 gehört zu den seltenen Systemen, die eher erscheinen als starten. Wenn er sich aufrichtet, wirken die 1,82 Meter humanoider Form nicht wie eine starre Konstruktion, sondern wie eine Struktur, die Balance gelernt hat. Seine Gelenke, dreißig und ein weiteres dazu, arbeiten in einer Art leiser Abstimmung miteinander, die man eher mit einem gut trainierten Körper verbindet als mit Metall und Sensorik. Doch gerade diese Ruhe ist es, die ihn zu einer Forschungsplattform macht, die mehr kann als demonstrieren – sie kann sich weiterentwickeln.

🤖 Ein inneres System, das zu denken scheint

Im EDU-Modell verbirgt sich eine Rechenarchitektur, die tiefer greift als im Basismodell. Neben der soliden Intel-Core-i5-Basis wartet im Inneren eine zusätzliche Option – ein stärkerer i7-Prozessor – bereit, komplexere Szenarien zu tragen. Und dann dieses Upgrade, das in der Forschungswelt fast mythisch klingt: ein Jetson AGX Thor Modul, das mit bis zu 2070 TOPS eine KI-Rechenleistung mitbringt, die nicht nur analysiert, sondern modelliert, vergleicht, lernt. Damit entsteht ein humanoider Roboter, der Bewegungen nicht nur ausführt, sondern Bewegungslogik studiert und anpasst. Seine OTA-fähigen Modelle wachsen mit dem Projekt – ein System, das nicht abgeschlossen ist, sondern ein Versprechen auf Weiterentwicklung.

🌫️ Bewegung, die nicht vorgetäuscht wirkt 

Seine Motoren – schnelle PMSM-Innenläufer – reagieren mit einer bemerkenswerten Feinheit. Die Beine liefern Momente von bis zu 360 N·m, die Arme 120 N·m, doch Kraft ist hier nie die Hauptsache. Es ist die Art, wie er sie einsetzt: ruhig, kontrolliert, fast elegant. Duale Encoder erfassen jede Nuance, Kreuzrollenlager sorgen dafür, dass selbst Lastwechsel weich bleiben. Die EDU-Version lädt dazu ein, genau diese Mechanik neu zu programmieren, umzuschichten, zu testen – nicht nur auf der Oberfläche, sondern tief im Bewegungsmodell selbst. Forschungsteams, die bislang nur Simulationen vertraut haben, bekommen hier die Möglichkeit, Ideen direkt in physische Abläufe zu verwandeln.

🔍 Eine Plattform für Menschen, die mehr sehen 

Der H2 EDU empfängt seine Umgebung über ein Weitwinkel-Stereo-Vision-System. Er hört über ein Beamforming-Mikrofonfeld. Er antwortet über einen klaren, präzisen Lautsprecher. Und er bleibt verbunden – mit WiFi 6 und Bluetooth 5.2 – selbst in Laboren voller Interferenzen. Sein Akku hält rund drei Stunden, genug für längere Sessions, und lässt sich problemlos wechseln. Das Entscheidende aber ist die Offenheit: High-Level- und Low-Level-APIs geben Zugang zu Motorik, Sensorik, Kraftregelung, Entscheidungslogik. Ein System, das bereitsteht, nicht um benutzt zu werden, sondern um mit Menschen gemeinsam Neues zu erforschen.

✋ Hände, die Forschung verändern können 

Für Projekte, in denen Manipulation eine Rolle spielt, lässt er sich erweitern: 5-Finger-Hände für ML-Experimente, taktile Module für sensible Interaktion, kräftige Industriegreifer, fein steuerbare 3-Finger-Systeme. Jede Hand ändert seine Möglichkeiten – und jede eröffnet ein neues Feld. Embodied-AI-Forschung, Reinforcement Learning, humanoide Interaktion: Die EDU-Version ist nicht darauf begrenzt, etwas nachzubilden, sondern dafür geschaffen, etwas herauszufinden.

Und so steht er schließlich da, wenn die Arbeit beginnt: nicht als fertiges Produkt, sondern als Werkzeug für Menschen, die neugierig bleiben. Ein Roboter, der nicht für Showcases gebaut wurde, sondern für Fragen, die größer sind als die Maschine selbst. Ein System, das bereit ist, Antworten mit denjenigen zu suchen, die mutig genug sind, es zu erforschen.