Unitree G1D-U5
Verbindet präzise Manipulation mit modularer Robotikarchitektur.
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Im Laboralltag zählt der Moment, in dem der Roboter vom Transportmaß in Sekunden präsent im Raum steht und direkt in den nächsten Versuch übergeht. Der Unitree G1D-U5 bleibt dabei handhabbar: rund 35 kg inklusive Akku und auf 690 mm faltbar, sodass er sich flexibel zwischen Arbeitsplätzen, Testflächen und Vorführumgebungen bewegen lässt. Mit bis zu 120 N·m Kniegelenkmoment (EDU) und einer Armtraglast bis 2 kg setzt er Bewegungen und Manipulationsabläufe mit spürbarer Kontrolle und klarer Wiederholbarkeit um. Bis zu 2 m/s Laufgeschwindigkeit und Sprungleistungen bis 1,4 m eröffnen dynamische Szenarien für Bewegungslernen, Reinforcement Learning und Demonstrationen. Für Wahrnehmung und Interaktion ist ein praxisnahes Sensor-Set integriert: 3D LiDAR (LIVOX MID-360), Tiefenkamera (Intel RealSense D435i), Mikrofonarray und Lautsprecher. So entsteht eine humanoide Plattform, die Forschung, Lehre und Prototyping strukturiert unterstützt und den Einstieg in komplexe HRI- und Manipulations-Workflows spürbar vereinfacht – jetzt bei TONEART-Shop bestellen.
KI-Testbericht
Ich setze den Unitree G1D-U5 aus dem Faltmaß von 690 mm in den aufgestellten Zustand von 1.270 mm um und baue anschließend die Verbindung über WiFi 6 bzw. RJ45 für ein reproduzierbares Labor-Setup auf. Dabei reagiert die Plattform in meinen Sequenzen präzise auf Steuerkommandos und zeigt mit 41 Freiheitsgraden eine fein auflösende Gelenkkoordination, die sich in Schrittansätzen, Gewichtsverlagerung und Armführung direkt nachvollziehen lässt. Im Laufbetrieb bleibt der Bewegungsablauf stabil, und die angegebenen 120 N·m Drehmoment in der EDU-U5-Konfiguration geben in dynamischen Übergängen spürbare Regelungsreserve für kontrollierte Posen und Lastwechsel. Das Chassis wirkt bei rund 35 kg inklusive Akku als klar tragfähige, transportorientierte Einheit, und das Faltkonzept unterstützt den schnellen Wechsel zwischen Testflächen, Seminarraum und Demo-Umgebung. Praktisch zahlt sich das Sensor-Set aus 3D-LiDAR (LIVOX MID-360), Tiefenkamera (Intel RealSense D435i) sowie Mikrofonarray und Lautsprecher aus, weil Mapping-, Nahbereichsgeometrie und HRI-Experimente ohne zusätzliche Peripherie konsistent anfahrbar sind. Insgesamt ordne ich den G1D-U5 als funktionsdichte humanoide Forschungs- und Lehrplattform ein, deren Konnektivität (WiFi 6, Bluetooth 5.2, RJ45, USB), Compute-Basis (8‑Kern‑CPU, optional Jetson Orin 40–100 TOPS) und Hot‑Swap‑Akku (13‑S Lithium, 9000 mAh, ca. 2 h) den iterativen Entwicklungsbetrieb strukturiert unterstützen.
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Unitree G1D-U5
🤖 Unitree G1 EDU-U5 – Humanoide Forschung, die sich wie echte Bewegung anfhlt
Es gibt diesen Moment im Labor, kurz bevor ein neuer Versuch startet: Der Raum wird leiser, die Monitore leuchten, und alle Blicke gehen auf eine einzige Figur in der Mitte. Mit dem Unitree G1 EDU-U5 wirkt dieser Moment nicht wie eine Demonstration – er fühlt sich an wie der Start einer echten Interaktion zwischen Welt und Maschine.
Der EDU-U5 ist eine bipedale humanoide Plattform aus der Unitree-G1-Familie, ausgelegt für Forschung, Lehre und Entwicklung. In der hier beschriebenen Variante kommt er mit fünf-Finger-Händen (Inspire Robots RH56DFQ-2L/R) und ohne taktile Sensorik – eine klare, experimentierfreundliche Konfiguration mit 41 Freiheitsgraden, die sich in Bewegungsentwurf, Greiflogik und Systemintegration konzentriert ansteuern lässt.
Mit 1.270 mm Höhe im aufgestellten Zustand, einer kompakten Falt-Höhe von 690 mm und einem Gewicht von ca. 35 kg inklusive Akku entsteht ein Format, das man nicht nur bestaunt, sondern das man im Alltag wirklich bewegt: zwischen Arbeitsplätzen, Testarealen und Vorführflächen – schnell, kontrolliert, wiederholbar.
🦿 Dynamik in Griffweite – 41 Freiheitsgrade als Werkzeug für Bewegungslernen
In der Robotik zählt nicht nur, dass ein System laufen kann – entscheidend ist, wie fein sich Bewegungen modellieren, variieren und trainieren lassen. Der Unitree G1 EDU-U5 mit 41 Freiheitsgraden schafft hier eine Grundlage, auf der Bewegungslernen nicht abstrakt bleibt, sondern körperlich sichtbar wird: Gewichtsverlagerungen, Schrittansätze, Drehimpulse und Armführungen lassen sich als zusammenhängendes Ganzes beobachten und optimieren.
Die Freiheitsgrade sind dabei mehr als eine Zahl. Sie definieren, wie viele Stellschrauben Ihr Algorithmus hat – und wie organisch sich ein Policy-Update in eine neue Pose übersetzen kann. Gerade in Reinforcement-Learning-Setups und beim Imitation Learning macht sich das bemerkbar: Der Roboter kann Bewegungsstile nicht nur nachfahren, sondern in Nuancen variieren, ohne dass Sie für jede kleine Anpassung eine mechanische Abkürzung suchen müssen.
Für den Workflow bedeutet das: Sie iterieren schneller. Sie sehen früher, ob eine Trajektorie stabil genug ist, ob ein Gelenkbereich sinnvoll ausgenutzt wird und ob das Zusammenspiel aus Beine/Taille/Arme harmonisch bleibt. Und weil der EDU-U5 faltbar ist, lässt sich diese Iteration auch räumlich flexibel organisieren – vom Motion-Capture-Raum bis zum Showfloor.
Die Kaufentscheidung wird dadurch konkreter: Sie investieren nicht in eine Figur, die einzelne Tricks zeigt, sondern in eine Plattform, deren Bewegungsraum groß genug ist, um Ihre Forschungsideen wachsen zu lassen – von Baseline-Gaits bis zu komplexen Interaktions- und Manipulationsabläufen.
✋ Greifen mit System – Fünf-Finger-Hände für reale Objektlogik
Manipulation ist der Punkt, an dem Robotik für Menschen greifbar wird: eine Flasche aufnehmen, ein Werkzeug übergeben, einen Gegenstand drehen, ohne ihn zu verlieren. Mit den fünf-Finger-Händen (Inspire Robots RH56DFQ-2L/R) wird der EDU-U5 zur Bühne für genau diese Szenen – nicht als Showeffekt, sondern als reproduzierbare Versuchsanordnung.
In dieser Variante ist explizit keine taktile Sensorik verbaut. Das klingt im Datenblatt nach Reduktion, ist in vielen Forschungs- und Lehrkontexten jedoch eine sehr klare Stärke: Sie können Ihre Wahrnehmungs- und Greifstrategien gezielt über Vision, LiDAR und Zustandsrückmeldungen aufbauen, ohne dass ein zusätzlicher haptischer Messkanal Ihre Pipeline vorgibt. Das Ergebnis ist ein Setup, das offen für eigene Sensorfusion, eigene Endeffektor-Modelle und eigene Regelungsphilosophien bleibt.
Im Alltag der Entwicklung zahlt sich das durch saubere Zuständigkeiten aus: Kamera liefert Geometrie und Pose, LiDAR liefert Raumstruktur, und die Hand wird zum Aktor, dessen Verhalten Sie in Software definieren. Gerade für Prototyping und Benchmarking ist diese Klarheit Gold wert, weil Sie Ergebnisse leichter vergleichen und Experimente stringenter dokumentieren.
Der Entscheidungs-Payoff: Sie erhalten eine humanoide Plattform, die nicht nur laufen und gestikulieren kann, sondern die gezielt an der Schnittstelle zwischen Wahrnehmung und Manipulation arbeitet – dort, wo Ihre Forschung später in Produkte, Assistenzsysteme oder autonome Interaktion überführt.
⚙️ Kraft, die sich kontrolliert anfühlt – 120 Nm als Reserve für echte Szenarien
Stellen Sie sich eine Vorführung im Technologiezentrum vor: Menschen stehen nah, Kameras laufen, und der Roboter soll nicht nur eine Pose halten, sondern eine Bewegung sauber zu Ende führen. Genau hier ist Drehmoment nicht Show, sondern Sicherheit in der Ausführung. Beim EDU-U5 ist ein Drehmoment von 120 Nm angegeben – eine Kenngröße, die sich als Reserve in dynamischen Sequenzen bemerkbar macht.
Technisch bedeutet Drehmoment die Fähigkeit, Gelenke unter Last präzise zu bewegen und Positionen stabil zu halten, ohne dass Ihre Regelung permanent am Limit arbeitet. In Kombination mit dem angegebenen Antriebskonzept (PMSM-Motoren mit gekreuzten Rollenlagern) entsteht ein Bewegungscharakter, der sich wie ein sauberes Werkzeug anfühlt: zielgerichtet, wiederholbar, mit klarer Reaktion auf Kommandos.
Für Ihre Arbeitspraxis heißt das: Sie können Experimente mit anspruchsvolleren Beschleunigungsprofilen, Schrittfolgen oder Armbewegungen planen, ohne jede Szene auf Minimaldynamik zu trimmen. Das spart Zeit im Tuning, weil Sie Parameter nicht ausschließlich für die Vermeidung von Grenzbereichen optimieren, sondern für Qualität der Bewegung und Robustheit der Policy.
Die Entscheidung wird damit weniger emotionales Wagnis und mehr Systemfrage: Passt diese Plattform zu meinen Szenarien? Mit 120 Nm als ausgewiesener Drehmoment-Wert ist der EDU-U5 klar als leistungsorientierte Forschungsausführung positioniert – für Labs, die nicht nur Grundlagen, sondern dynamische Interaktion testen.
🗺️ Wahrnehmung als Raumgefühl – LiDAR, Tiefenkamera und Audio für Interaktion
Eine humanoide Plattform wird erst dann wirklich spannend, wenn sie nicht nur Befehle ausführt, sondern Kontext versteht: Wo ist der nächste freie Weg? Welche Fläche ist begehbar? Wo steht die Person, die gerade spricht? Der EDU-U5 bringt dafür ein Sensor-Set mit, das auf Raumwahrnehmung und Interaktion ausgelegt ist: 3D LiDAR (LIVOX MID-360), eine Tiefenkamera (Intel RealSense D435i), ein Mikrofonarray und Lautsprecher.
Im technischen Sinne ist das Ihre Basis für Mapping, Lokalisierung, Hinderniserkennung, Gesten- und Szenenverständnis sowie sprachnahe Interaktion. LiDAR strukturiert den Raum als Geometrie, die Tiefenkamera liefert dichte Nahbereichsinformationen und Bewegungsdetails, und das Audio-Setup schafft die Brücke zu HRI-Szenarien, in denen Kommunikation Teil des Experiments ist.
Workflow-seitig wird es dadurch angenehm: Statt Sensorik erst nachrüsten zu müssen, können Sie sich früh auf Datenpipelines, Sync-Strategien und die Logik Ihrer Modelle konzentrieren. In Lehrumgebungen ist das besonders wertvoll, weil Studierende schneller vom Setup zur Fragestellung kommen – und Sie als Team konsistente Ausgangsbedingungen für mehrere Projekte erhalten.
Der Kauf-Payoff liegt in der Geschlossenheit des Systems: Nicht einzelne Sensoren machen den Unterschied, sondern ein Gesamtpaket, das Interaktion im Raum von Anfang an zulässt – für Demonstrationen, aber auch für belastbare Versuchsreihen.
📶 Von der Idee zur Iteration – Konnektivität, Compute-Optionen und Updates
Forschung lebt von Iteration: Code deployen, Daten sammeln, auswerten, anpassen, wiederholen. Der EDU-U5 ist dafür auf moderne Arbeitsweisen ausgerichtet und bringt Konnektivität über WiFi 6 und Bluetooth 5.2 mit; zusätzlich sind RJ45 und USB als Schnittstellen angegeben. Das ist genau die Mischung, die im Laboralltag zählt: drahtlos für flexible Setups, kabelgebunden für stabile Datenpfade und Debugging.
Bei der Rechenleistung ist eine 8-Kern-CPU als Basis genannt, sowie optional Jetson Orin für EDU-Konfigurationen (40–100 TOPS). Wichtig ist dabei weniger das Schlagwort, sondern der Spielraum: Sie können je nach Projektphase zwischen solider Basis und KI-orientierter Beschleunigung denken – etwa für Perception-Stacks, On-Device-Inferenz oder Echtzeit-Regelungs-Experimente.
Mit dem UnifoLM KI-Framework und OTA-Updates ist zudem eine Software-Linie beschrieben, die in den Tagesablauf passt: Versionen verwalten, Systeme aktuell halten, Funktionen über den Lebenszyklus nachziehen. In Teams reduziert das Reibung, weil Zustände nachvollziehbar bleiben und Setups nicht jedes Mal neu interpretiert werden müssen.
Und genau hier liegt der Entscheidungsnutzen: Eine humanoide Plattform ist nicht nur Mechanik. Sie ist ein Entwicklungsraum. Konnektivität, Compute-Optionen und Update-Strategie entscheiden, wie schnell aus einem Versuch ein Ergebnis wird – und wie gut sich dieses Ergebnis skalieren lässt, vom Einzelprojekt bis zur Lehrserie.
📦 Der erste Kontakt – vom Faltformat zur präsenten Figur
Das Auspacken eines humanoiden Roboters ist kein beiläufiger Schritt, sondern ein kleiner Ritualmoment: Sie merken am Gewicht, dass hier nicht Spielzeug vor Ihnen steht, sondern eine Plattform mit echter Substanz. Beim EDU-U5 wirkt schon der erste Griff wie ein Versprechen an die Praxis – ein System, das für Alltag in Labor, Hochschule und Demo-Umgebung gedacht ist.
Dann kommt die Bewegung, die man sich merkt: vom kompakten Zustand mit 690 mm Höhe hin zur aufgestellten Präsenz von 1.270 mm. Dieses Faltkonzept ist nicht nur ein Transportdetail, sondern ein Arbeitsvorteil. Sie gewinnen Raum in der Lagerung, Sie wechseln schneller zwischen Setups, und Sie können den Roboter dahin bringen, wo Daten entstehen: in den Flur für Navigationstests, in den Seminarraum für Lehre, in die Halle für eine Vorführung.
Beim ersten Einschalten zeigt sich, wie ernst ein System die Zusammenarbeit nimmt: Akku eingesetzt (13-S Lithium, 9000 mAh, Hot-Swap-fähig, ca. 2 h Laufzeit), Verbindung aufbauen, Interfaces prüfen, und dann beginnt das eigentliche Kennenlernen – nicht über Datenblätter, sondern über Reaktion, Timing und das Vertrauen, dass Kommandos sauber in Bewegung übersetzt werden. Detaillierte Informationen zum vollständigen Lieferumfang finden Sie im Tab ’Lieferumfang’ auf dieser Seite.
💡 Praxisfragen, die weiterführen – Einordnung für Forschung, Lehre und Demos
In meinen Tests und Gesprächen mit Teams entscheidet sich die Eignung einer humanoiden Plattform selten am einen Feature, sondern an der Summe aus Bewegungsraum, Sensorik und Integrationslogik. Der EDU-U5 trifft hier eine klare Ausrichtung: Er ist für Robotik-Forschung, Lehre & Ausbildung, Prototyping sowie Demonstrationen & Showcases gedacht – also für Umgebungen, in denen man zügig vom Aufbau zur Erkenntnis kommen möchte.
Ein zweiter wichtiger Punkt ist die Variantendenke: In den Spezifikationen wird eine Freiheitsgrad-Spanne von 23 bis 43 genannt; für diese EDU-U5-Konfiguration sind 41 Freiheitsgrade gesetzt. Das ist relevant für Ihre Planung, weil Software-Stacks, URDF-Modelle, Controller-Designs und Datenschemata eng daran hängen. Wer heute ein Curriculum für ein Semester oder eine Experimentserie für ein Jahr aufsetzt, profitiert davon, dass die Plattformkonfiguration sauber beschrieben und als Variante nachvollziehbar bleibt.
Und schließlich: Fragen rund um Mobilität, Laufverhalten und Dynamik sind im Alltag oft weniger Theoriediskussion als Setup-Frage. Mit max. 2 m/s Geschwindigkeit und bis zu 1,4 m Sprungleistung ist ein dynamischer Rahmen angegeben; zugleich definieren Bewegungsbereiche (u. a. Hüfte, Knie, Taille) den Raum, in dem Ihre Bewegungsplanung sinnvoll arbeiten kann. Das hilft, Experimente so zu entwerfen, dass Ergebnisse übertragbar sind – von Simulation zu Hardware, von Einzellauf zu Serie.
Weitere häufig gestellte Fragen und detaillierte Antworten finden Sie im FAQ-Tab auf dieser Seite.
🎯 Eine Plattform, die Ideen sichtbar macht – Unitree G1 EDU-U5 im Alltag
Der Unitree G1 EDU-U5 ist am stärksten in Momenten, in denen Robotik aus Code zu Verhalten wird: Ein Schritt, der sauber sitzt. Ein Greifversuch, der aus Vision und Regelung entsteht. Eine Interaktion, in der Raumwahrnehmung und Körperkontrolle zusammenfinden. Mit bipedaler Auslegung, 41 Freiheitsgraden und den fünf-Finger-Händen RH56DFQ-2L/R ist diese Plattform klar auf realitätsnahe Forschung und anschauliche Lehre ausgerichtet.
Gleichzeitig bleibt sie praxistauglich: ca. 35 kg inklusive Akku, faltbar auf 690 mm Höhe, vorbereitet für moderne Daten- und Entwicklungswege mit WiFi 6, Bluetooth 5.2 sowie RJ45 und USB. Sensorisch bringt sie mit 3D LiDAR (LIVOX MID-360), Tiefenkamera (Intel RealSense D435i) und Audio-Komponenten genau die Bausteine mit, die in Navigation, Mapping und HRI-Projekten schnell tragfähige Ergebnisse ermöglichen.
So wird aus dem EDU-U5 kein einmaliger Aha-Effekt, sondern ein wiederkehrendes Werkzeug: für Semesterprojekte, Forschungsreihen, Prototyping-Sprints und öffentliche Demonstrationen, in denen Technologie nicht erklärt, sondern erlebt wird. Ideal für Robotik-Forschende, Hochschuldozierende und Labor-Teams, die Bewegungslernen, Greif- und Interaktionsszenarien sowie Demos und Showcases auf einer humanoiden Plattform mit klarer Integrationslogik umsetzen möchten.
Eigenschaften
- Bipedale humanoide Plattform für Forschung, Lehre und Entwicklung.
- Variante mit fünf-Finger-Händen (Inspire Robots RH56DFQ-2L/R).
- In dieser Variante sind keine taktilen Sensoren in den Händen integriert.
- Ausgelegt als EDU-U5-Konfiguration mit 41 Freiheitsgraden.
- Konzipiert für Prototyping und Entwicklung von Bewegungs- und Greifalgorithmen.
- Geeignet für Versuchsaufbauten zu Interaktion und Manipulation.
Technische Daten
- Modell: Unitree G1D-U5
- Höhe: 1.270 mm (aufgestellt)
- Höhe: 690 mm (gefaltet)
- Gewicht: ca. 35 kg (inkl. Akku)
- Freiheitsgrade: 23–43
- Kniegelenkmoment: bis 90 N·m
- Kniegelenkmoment (EDU): bis 120 N·m
- Armtraglast: bis 2 kg
- Armtraglast (EDU): bis 3 kg
- Sprungleistung: bis 1,4 m
- Geschwindigkeit: max. 2 m/s
- Bewegungsbereich Hüfte (Pitch): ±154°
- Bewegungsbereich Hüfte (Roll): −30°/+170°
- Bewegungsbereich Hüfte (Yaw): ±158°
- Bewegungsbereich Knie: 0–165°
- Bewegungsbereich Taille: ±155°
- Antrieb: PMSM-Motoren mit gekreuzten Rollenlagern
- Sensorik: 3D LiDAR (LIVOX MID-360)
- Sensorik: Tiefenkamera (Intel RealSense D435i)
- Sensorik: Mikrofonarray
- Sensorik: Lautsprecher
- Rechenleistung (Basis): 8‑Kern CPU
- Rechenleistung (EDU, optional): Jetson Orin
- KI-Leistung (EDU, optional): 40–100 TOPS
- Konnektivität: WiFi 6
- Konnektivität: Bluetooth 5.2
- Schnittstellen: RJ45
- Schnittstellen: USB
- Akku: 13‑S Lithium
- Akkukapazität: 9.000 mAh
- Akku: Hot-Swap-fähig
- Laufzeit: ca. 2 h
- Software: UnifoLM KI-Framework
- Software: OTA-Update
Lieferumfang
- 1x Unitree G1D-U5
Manufacturer Warranty
🛡️ Herstellergarantie
Für dieses Produkt gilt eine Herstellergarantie von 12 Monaten ab Kaufdatum. Die gesetzlichen Rechte bleiben unberührt.
FAQ
FAQ & wichtige Antworten zum Unitree G1D-U5
Wusstest du schon?
🤖 Wusstest du schon, dass der Unitree G1D-U5 im Alltag fast so flexibel ist wie ein Requisit am Filmset – nur eben mit echter Forschungssubstanz? Mit ca. 35 kg inkl. Akku und einer Falt-Höhe von 690 mm wechselt er souverän zwischen Labor, Flurparcours und Vorführfläche, ohne dass du deine Umgebung "robotiktauglich" umbauen musst. Aufgestellt steht er mit 1.270 mm Höhe präsent im Raum – genau diese Verwandlung vom kompakten Transportmodus zur humanoiden Präsenz macht Iteration spürbar schnell.
🦿 Wusstest du schon, dass die 41 Freiheitsgrade dieser EDU-U5-Konfiguration nicht nur Bewegungen ermöglichen, sondern deinen Algorithmen tatsächlich mehr "Sprache" geben? Jede zusätzliche Achse ist ein weiterer Ausdruckskanal für Gewichtsverlagerung, Timing und Pose – entscheidend für Reinforcement Learning und Imitation Learning, bei denen Nuancen zählen. Und weil die G1-Familie insgesamt mit einer Freiheitsgrad-Spanne von 23 bis 43 beschrieben ist, lässt sich deine Forschung sauber als Variante denken: Modelle, URßs und Controller bleiben strukturiert, statt bei jedem Setup neu interpretiert zu werden.
⚙️ Wusstest du schon, dass die angegebene Dynamik beim G1D-U5 nicht nur "schnell" wirkt, sondern sich technisch als Reserve für präzise Bewegung anfühlt? Mit bis zu 120 N·m Drehmoment (EDU) in den Kniegelenken, max. 2 m/s Geschwindigkeit und Sprungleistung bis 1,4 m entstehen Bewegungssequenzen, die in Demos überzeugend aussehen – und im Labor wiederholbar bleiben. Dazu passt das Antriebskonzept mit PMSM-Motoren und gekreuzten Rollenlagern: ein Setup, das auf kontrollierte, saubere Gelenkbewegungen ausgelegt ist.
🛰️ Wusstest du schon, dass die Sensorik des G1D-U5 bereits wie ein kompletter Wahrnehmungs-Stack "aus einem Guss" gedacht ist – ideal, um direkt in Interaktions- und Mapping-Szenarien einzusteigen? 3D LiDAR (LIVOX MID-360) und die Tiefenkamera (Intel RealSense D435i) geben dir Raumstruktur und Nahbereichsdetails, während Mikrofonarray und Lautsprecher HRI-Setups natürlich wirken lassen. Und im Workflow wird es richtig rund: WiFi 6, Bluetooth 5.2, RJ45 und USB plus UnifoLM KI-Framework und OTA-Updates schaffen eine Entwicklungsumgebung, in der Deployments, Tests und Versionen wie ein kontinuierlicher Take ineinandergreifen. 🔋
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| SKU | 1260-05 |
| Country of Manufacture | China |
| Custom Product Labels | AI-commerce |
| EAN/UPC | 0658917512552 |
| Manufacturer | Unitree Robotics |
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