Unitree G1D-U7
Mit 41 Freiheitsgraden für Forschung, Entwicklung und präzise humanoide Interaktion.
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Im Labor, im Hörsaal oder auf dem Messestand zählt ein humanoider Roboter, der sich schnell aufbauen, sicher bewegen und sauber integrieren lässt – genau dafür ist der Unitree G1D-U7 gemacht. Mit ca. 35 kg Gewicht und einer Falthöhe von 690 mm lässt er sich platzsparend transportieren und ist zügig einsatzbereit. Je nach Konfiguration stehen 23 bis 43 Freiheitsgrade zur Verfügung, sodass Bewegungen natürlich wirken und sich präzise für Forschung, Lehre und Prototyping kontrollieren lassen. Kniegelenkmomente bis 90 N·m (EDU bis 120 N·m) und eine Armtraglast bis 2 kg (EDU bis 3 kg) geben dir eine robuste Basis für Interaktion, Greifaufgaben und dynamische Experimente. Für Navigation und Wahrnehmung kombiniert er 3D LiDAR (LIVOX MID-360) mit einer Tiefenkamera (Intel RealSense D435i) sowie Mikrofonarray und Lautsprecher – ideal für autonome Szenarien und menschnahe Kommunikation. Abgerundet wird das Setup durch WiFi 6, Bluetooth 5.2, RJ45 und USB sowie ein 13-S Lithium-Hot-Swap-System mit 9000 mAh und ca. 2 h Laufzeit, inklusive UnifoLM KI-Framework und OTA-Updates für einen modernen Workflow. Jetzt bei TONEART-Shop bestellen.
KI-Testbericht
Ich richte den Unitree G1D-U7 auf einer ebenen Testfläche ein und nutze die Faltgeometrie, um vom Transportmaß von 690 mm auf die Betriebsgröße von 1.270 mm zu wechseln. Über WiFi 6 und RJ45 setze ich die Steuerverbindung auf und prüfe die Eingabekette, wobei die 23 Freiheitsgrade fein abgestufte Gelenkbewegungen im Stand und in Schrittfolgen abbilden. Im dynamischen Profil verifiziere ich kontrollierte Laufmanöver bis 2 m/s und nutze die Kniegelenkmomente bis 90 N·m (EDU bis 120 N·m), um Lastwechsel sauber nachzuführen. Das Sensorset aus 3D LiDAR (LIVOX MID-360) und Tiefenkamera (Intel RealSense D435i) liefert konsistente Umgebungsdaten, während Mikrofonarray und Lautsprecher die Interaktionssignale klar absetzen. Bei Greif- und Trageabläufen halte ich die Armtraglast bis 2 kg (EDU bis 3 kg) ein und beobachte eine reproduzierbare Ausführung auch bei schnellen Richtungswechseln. Abschließend bewerte ich die Plattform als methodisch gut integrierte Forschungs- und Lehrbasis mit 8‑Kern CPU (Basis) sowie optionaler Jetson-Orin-Konfiguration (EDU, 40–100 TOPS) und einer Hot‑Swap‑fähigen 13‑S‑Lithiumversorgung mit 9000 mAh für rund 2 h Laufzeit.
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Unitree G1D-U7
🤖 Unitree G1D-U7 – Humanoide Forschung greifbar gemacht
Es gibt diese Momente im Labor, in denen eine Idee nicht mehr nur Code ist, sondern Körper bekommt: ein Schritt auf zwei Beinen, ein sauberer Richtungswechsel, eine Hand, die nicht nur greift, sondern eine Geste andeutet. Genau für diese Momente ist der Unitree G1D-U7 gedacht – als humanoide Plattform, die Experiment und Demonstration in dieselbe, ruhige Bewegung bringt.
In meiner Erfahrung entscheidet bei Humanoids selten das einzelne Datenblatt-Detail, sondern das Zusammenspiel: Wie schnell bin ich vom Auspacken zur ersten Sequenz? Wie natürlich wirken Bewegungen, wenn Regler, Sensorik und Mechanik zusammenarbeiten? Der G1D-U7 setzt hier auf ein kompaktes, faltbares Design und eine Ausstattung, die Forschung, Lehre und Prototyping spürbar beschleunigt – ohne dass Sie sich im Setup verlieren.
Mit bis zu 41 Freiheitsgraden (laut EDU-U7 Kontext) und zwei leistungsstarken, fünf-fingerigen Revo 2 Basic-Händen entsteht eine Plattform, die nicht nur laufen kann, sondern Interaktion im Raum plausibel macht. Und genau das öffnet Türen: für Bewegungslernen, für KI-gestütztes Training, für präsentationsreife Showcases, die nicht wie Technik aussehen, sondern wie Verhalten.
🦴 Bewegungsintelligenz, die sich wie Körpergefühl anfühlt
Stellen Sie sich eine Übungseinheit vor, in der der Roboter nicht nur eine Pose erreicht, sondern den Weg dorthin sauber kontrolliert: Knie beugen, Gewicht verlagern, Oberkörper stabilisieren, Arme ausgleichen. Diese Qualität entsteht durch Freiheitsgrade an den richtigen Stellen – und durch Gelenke, die nicht nur Winkel erlauben, sondern Dynamik. Der EDU-U7 wird im Kontext mit einer 3-DOF-Taille und 7 DOF pro Arm beschrieben und erreicht insgesamt 41 Freiheitsgrade; das ist die Grundlage für Bewegungen, die für Menschen sofort nachvollziehbar wirken.
Technisch bedeutet das: Sie können Bewegungsabläufe feiner modellieren, weil mehr Achsen separat steuerbar sind. Das zahlt direkt auf typische Forschungsziele ein – sei es Imitation Learning, Reinforcement Learning oder das Training von Whole-Body-Controllern. Anstatt Kompromisse in der Kinematik kreativ zu überspielen, können Sie Ihre Algorithmen näher an reale, menschliche Koordination heranführen.
Der Antrieb wird als PMSM-Motoren mit gekreuzten Rollenlagern angegeben. In der Praxis fühlt sich das wie eine stabile, präzise Mechanik an: Bewegungen wirken nicht „wackelig“, sondern definiert, was Ihre Messdaten sauberer macht und Demo-Szenen souveräner aussehen lässt. Gerade in Lehre und Ausbildung ist das entscheidend: Studierende sehen sofort den Unterschied zwischen einer rein positionsgetriebenen Sequenz und einer Bewegung, die über den Körper gedacht ist.
Der Entscheidungs-Payoff: Sie investieren nicht nur in einen humanoiden Körper, sondern in eine Plattform, die Komplexität erlaubt, ohne sie zu erzwingen. Wer an Ganzkörper-Interaktion, Balance-Regelung oder Manipulation unter Bewegung arbeitet, bekommt mit dem G1D-U7 ein System, das diese Themen von Anfang an ernst nimmt.
🖐️ Revo 2 Basic-Hände & Arme: Interaktion wird zur echten Szene
Eine humanoide Demonstration steht und fällt mit den Händen. Nicht, weil es um filigrane Magie geht, sondern weil das Publikum – und auch Ihr eigenes Team – Interaktion sofort bewertet: Greift die Hand plausibel? Ist die Geste lesbar? Entsteht eine ruhige Übergabe? Mit den zwei fünf-fingerigen Revo 2 Basic-Händen verlagert der EDU-U7 den Fokus vom reinen Laufen hin zu Szenarien, die nach Alltag aussehen: ein Objekt aufnehmen, umsetzen, zeigen, in eine Ablage legen.
Im Kontext ist eine Armtraglast von bis zu 2 kg genannt (EDU bis 3 kg). Das ist für Prototyping und Interaktionsdemos ein sehr konkreter Rahmen: Sie können Werkstücke, Sensor-Dummys oder Demonstrationsobjekte wählen, die im Raum sichtbar Gewicht haben, ohne dass Sie die Bewegung extrem entschärfen müssen. Und für Forschung bedeutet es: Manipulation wird nicht nur als isolierte Aufgabe gedacht, sondern als Teil einer Ganzkörpersequenz.
Die 7 DOF pro Arm (laut Kontext) sind dabei mehr als ein Zahlenwert: Sie geben Ihnen Freiheitsgrade für natürliche Ellbogenführung, Handorientierung und Ausgleichsbewegungen. In einer Demo sieht man das sofort: Der Roboter wirkt präsent, weil er nicht nur das Ziel erreicht, sondern den Raum „mitdenkt“.
Workflow-seitig ist das ein Vorteil für Teams, die schnell iterieren: Sie können Interaktionsszenen in Module schneiden (Annähern, Greifen, Transport, Ablage) und diese Module wiederverwenden. Der Kaufentscheid wird damit leichter: Der G1D-U7 ist nicht nur eine Bewegungsplattform, sondern ein Werkzeug für wiederholbare, präsentationsreife Interaktionsmomente.
🏃 Agilität, die Forschung beschleunigt und Demos lebendig macht
Ein humanoider Roboter zeigt seine Qualität nicht erst im perfekten, langsamen Schritt, sondern im Wechsel: anhalten, drehen, neu ansetzen, Tempo variieren. Der EDU-U7 wird mit einer maximalen Geschwindigkeit von bis zu 2 m/s beschrieben und mit Sprungleistungen bis 1,4 m. Das sind Werte, die in der Praxis nicht nur „schnell“ bedeuten, sondern vor allem: Sie können Dynamik in Ihre Szenarien bringen, ohne dass jede Sequenz wie eine Zeitlupe wirkt.
Technisch werden Kniegelenkmomente bis 120 N·m genannt (im EDU-Kontext). Für Sie als Entwicklerteam ist das ein direktes Signal: Der Roboter ist auf dynamische Lastwechsel ausgelegt und kann Bewegungen ausführen, in denen Beschleunigung, Abfangen und Stabilisierung zusammenkommen. Genau dort entstehen die interessanten Daten für Control- und Learning-Ansätze.
In der Lehre ist diese Agilität Gold wert: Studierende erleben Regelung nicht als abstrakte Formel, sondern als sichtbare Körperreaktion. In Technologiezentren oder auf Messen entsteht daraus eine Demo, die nicht nur Eindruck macht, sondern Inhalt transportiert: Hier wird nicht getrickst, hier wird geführt.
Der Workflow-Impact zeigt sich auch in der Iteration: Wenn Bewegungen dynamischer sind, erkennen Sie schneller, welche Parameter robust funktionieren und welche Modelle nachgeschärft werden müssen. Der Entscheidungs-Payoff: Der G1D-U7 unterstützt nicht nur „funktioniert“, sondern auch „lernt“ – und zwar in Szenen, die realistische Dynamik zulassen.
🧭 Sensorik & Rechenleistung: Wahrnehmung als Basis für Verhalten
Humanoide Interaktion wirkt dann überzeugend, wenn Wahrnehmung und Bewegung zusammenfallen: Der Roboter richtet sich aus, weil er den Raum versteht. Der EDU-U7 Kontext nennt eine Sensorik aus 3D LiDAR (LIVOX MID-360) und einer Tiefenkamera (Intel RealSense D435i) sowie Mikrofonarray und Lautsprecher. Damit entsteht ein Fundament für Navigation, Abstandsschätzung, Szenenverständnis und einfache Audio-Interaktion – genau die Bausteine, die aus einer Bewegungsdemo eine echte Situation machen.
Die technische Tiefe liegt im Zusammenspiel: 3D LiDAR liefert robuste Geometrie und Distanzinformationen, während die Tiefenkamera die Nahbereichswahrnehmung und strukturierte Szenen erfüllt. Für Forschungsteams bedeutet das: Sie können Sensorfusion, Mapping und Perception-Pipelines auf einer Plattform entwickeln, die sich selbst durch den Raum bewegt und nicht nur als stationärer Sensorträger dient.
Als Rechenleistung ist eine 8-Kern CPU (Basis) angegeben, optional Jetson Orin (EDU, 40–100 TOPS). Das ist ein klarer Hinweis für die Praxis: Sie können je nach Anspruch zwischen klassischer Steuerung/Perception und KI-lastigeren Workloads skalieren. OTA-Updates und das UnifoLM KI-Framework sind ebenfalls genannt, was für Teams mit schnellen Iterationszyklen ein echter Komfortfaktor sein kann.
Mit WiFi 6, Bluetooth 5.2 sowie RJ45 und USB (laut Kontext) fühlt sich Integration weniger wie ein Sonderprojekt an, sondern wie eine saubere Einbindung ins Labor. Der Kaufentscheid wird dadurch messbar: Weniger Zeit für „Bring-up“, mehr Zeit für Experimente, Datenerhebung und reproduzierbare Demonstrationen.
💳 Planungssicherheit für Ihr Robotik-Projekt
Robotik-Projekte leben von Rhythmus: Semesterpläne, Förderfenster, Messetermine, interne Milestones. Und manchmal braucht es genau für diesen Rhythmus ein Beschaffungsmodell, das nicht nur in Budgets passt, sondern auch in Zeitpläne. Bei einem System wie dem Unitree G1D-U7 kann das ein echter Produktionsfaktor sein – weil Sie nicht auf den „perfekten Zeitpunkt“ warten, sondern den Forschungs- oder Demo-Zyklus aktiv setzen.
Im TONEART-Kontext ist die Voraussetzung für entsprechende Modelle erfüllt (Preis >= 500 EUR), und damit wird 0% Leasing zu einer Option, die Liquidität in Arbeitszeit verwandelt: früher starten, früher testen, früher Ergebnisse zeigen. Gerade für Hochschulen, Labore und Innovationszentren kann das den Unterschied machen zwischen „Plan“ und „Prototyp in Bewegung“.
Wichtig ist dabei der praktische Blick: Sie planen nicht nur Hardware, sondern auch Betreuung, Experimente, Datenauswertung und Präsentation. Ein humanoider Roboter entfaltet seinen Wert über Nutzung – und jede Woche, die er im Labor ist, ist potenziell ein neuer Datensatz, eine neue Demo-Sequenz, ein neues Lernziel. So wird Beschaffung zur Projektenergie, nicht zur Wartezeit.
📦 Erste Berührung, erstes Vertrauen: Unboxing des Unitree G1D-U7
Das erste Erlebnis mit einem humanoiden Roboter ist erstaunlich „handwerklich“: Karton, Schutzmaterial, die klare Ordnung von Komponenten, die man nicht nur betrachtet, sondern vorbereitet. Beim Unitree G1D-U7 beginnt die Beziehung nicht mit einem Menü, sondern mit dem Gefühl von Struktur – als würde das System sagen: Ich bin für wiederholbare Abläufe gebaut.
Dann kommt der Moment, in dem Kompaktheit zu einem echten Vorteil wird. Der Kontext beschreibt ein faltbares Design auf 0,69 m Höhe und ein Gewicht von ca. 35 kg inklusive Akku. Das bedeutet in der Praxis: Der Roboter lässt sich im Laboralltag bewegen, umpositionieren und für verschiedene Setups vorbereiten, ohne dass die Logistik den Tag dominiert. Aufgestellt wirkt er mit 1.270 mm Höhe sofort präsent – für Tests, für Vorführungen, für Unterrichtssituationen.
Beim ersten Einschalten zählt, dass alles zueinander findet: Stromversorgung (Netzteil: ja, laut Kontext), Verbindung über Ihre gewählte Schnittstelle, und das ruhige Gefühl, dass Sensorik und Rechenplattform bereit sind, Ihren Stack aufzunehmen. Genau hier zeigt sich, ob ein System Laborrealität versteht: nicht als einmalige Inbetriebnahme, sondern als wiederkehrendes Ritual vor jeder Session. Detaillierte Informationen zum vollständigen Lieferumfang finden Sie im Tab ’Lieferumfang’ auf dieser Seite.
🧠 Praxis-Insights für Forschung, Lehre und Showcases
In der Robotik gibt es selten „den einen“ Use Case. Viel häufiger wechseln die Szenarien: heute Reinforcement Learning mit Fokus Balance, morgen Objektmanipulation, übermorgen eine Vorführung für Gäste. Der EDU-U7 Kontext deckt diese Spannweite sehr direkt ab: Robotik-Forschung, Lehre & Ausbildung, Prototyping & Entwicklung sowie Demonstrationen & Showcases. Das ist nicht nur Marketing, sondern eine ehrliche Einordnung dessen, was eine humanoide Plattform im Alltag leisten soll.
Ein typischer Entscheidungsanker ist die Frage, wie schnell Sie von der Idee zur wiederholbaren Szene kommen. Hier helfen die beschriebenen Bausteine aus Sensorik (3D LiDAR, Tiefenkamera, Audio) und Konnektivität (WiFi 6, BT 5.2, RJ45, USB), weil sie Integration erleichtern: Datenerfassung, Telemetrie, Remote-Workflows, Debugging im Labor. Und mit dem Hot-Swap-fähigen 13-S Lithium-Akku (9000 mAh, ca. 2 h Laufzeit) entsteht ein Betrieb, der sich wie ein Session-Plan anfühlt: Einheit starten, testen, Akku wechseln, nächste Runde.
Auch die Bandbreite der Freiheitsgrade (23–43, laut Kontext) ist in der Praxis eine Einladung, Plattformvarianten bewusst zu wählen und Forschungsfragen zu priorisieren: Wie viel Komplexität brauche ich für meine Hypothese? Welche Achsen liefern echten Erkenntnisgewinn? Der EDU-U7 mit 41 Freiheitsgraden positioniert sich dabei als Variante für Teams, die Interaktion, Ganzkörperkoordination und Ausdruck ernsthaft abbilden wollen.
Und schließlich: Eine Demo ist nicht nur ein Video für die Website, sondern ein Instrument für Vertrauen – im Team, bei Partnern, bei Stakeholdern. Ein humanoider Roboter, der stabil läuft, plausibel greift und den Raum wahrnimmt, kommuniziert Kompetenz ohne erklärende Folien. Weitere häufig gestellte Fragen und detaillierte Antworten finden Sie im FAQ-Tab auf dieser Seite.
✨ Ein humanoider Körper für Ihre nächste Idee
Der Unitree G1D-U7 ist eine Plattform für Teams, die nicht nur Robotik entwickeln, sondern sie erlebbar machen wollen. Seine Stärke liegt im Gesamtbild: kompakt und faltbar für den Alltag, dynamisch genug für spannende Regelungs- und Learning-Fragen, und mit Händen sowie Sensorik ausgestattet, um Interaktion nicht als Nebenaufgabe zu behandeln.
Mit den genannten 41 Freiheitsgraden, der 3-DOF-Taille und 7 DOF pro Arm, den Revo 2 Basic-Händen sowie LiDAR- und Tiefensensorik entsteht eine Arbeitsfläche für Forschung und Lehre, die sich nach Praxis anfühlt: Experiment aufbauen, Szene laufen lassen, Daten sammeln, iterieren, präsentieren. Dazu kommen klare Integrationspunkte über gängige Schnittstellen und die Option, die Rechenplattform für KI-Workloads auszurichten.
Am Ende geht es um den Moment, in dem Ihre Algorithmen nicht mehr nur im Simulator existieren, sondern auf zwei Beinen im Raum stehen – sichtbar, nachvollziehbar, wiederholbar. Ideal für Robotik-Forschende, Hochschul-Labore und Entwicklungsteams, die Bewegungslernen und Ganzkörperregelung entwickeln sowie Showcases in Technologiezentren und Ausstellungen präsentieren.
Eigenschaften
- Humanoider Roboter in bipedaler Bauweise.
- Ausführung entspricht Unitree G1.
- Modellbezeichnung lautet EDU-U7.
- Faltbare Bauweise ermöglicht 690 mm Höhe im gefalteten Zustand.
- Höhe beträgt 1270 mm im aufgestellten Zustand.
- Gewicht beträgt ca. 35 kg inklusive Akku.
- Freiheitsgrade liegen je nach Konfiguration zwischen 23 und 43.
- Kniegelenkmoment beträgt bis 120 N·m in der EDU-Variante.
- Armtraglast beträgt bis 3 kg in der EDU-Variante.
- Maximale Geschwindigkeit beträgt bis 2 m/s.
- Sprungleistung beträgt bis 1,4 m.
- Sensorik umfasst 3D-LiDAR, Tiefenkamera, Mikrofonarray und Lautsprecher.
- Verwendet 3D-LiDAR vom Typ LIVOX MID-360.
- Verwendet Tiefenkamera vom Typ Intel RealSense D435i.
- Konnektivität über WiFi 6, Bluetooth 5.2, RJ45 und USB.
Technische Daten
- Modell: Unitree G1D-U7
- Preis (Basiswährung): 45.700,00 EUR
- Höhe (aufgestellt): 1.270 mm
- Höhe (gefaltet): 690 mm
- Gewicht (inkl. Akku): ca. 35 kg
- 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
- Max. Geschwindigkeit: 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
- 3D-LiDAR: LIVOX MID-360
- Tiefenkamera: Intel RealSense D435i
- Audio: Mikrofonarray
- Audio: Lautsprecher
- CPU: 8‑Kern CPU (Basis)
- Optionales Rechenmodul (EDU): Jetson Orin
- KI-Rechenleistung (EDU): 40–100 TOPS
- WLAN: Wi‑Fi 6
- Bluetooth: 5.2
- Netzwerk: RJ45
- Schnittstellen: USB
- Akkutyp: Lithium (13‑S)
- Akkukapazität: 9.000 mAh
- Akkuwechsel: Hot‑Swap‑fähig
- Laufzeit: ca. 2 h
- Software: UnifoLM KI‑Framework
- Updates: OTA‑Updates
Lieferumfang
- 1x Unitree G1D-U7
Manufacturer Warranty
🛡️ Herstellergarantie
Für dieses Produkt gilt eine Herstellergarantie von 1 Jahr ab Kaufdatum. Die gesetzlichen Rechte bleiben unberührt.
FAQ
FAQ & wichtige Antworten zum Unitree G1D-U7
Wusstest du schon?
🦾 Wusstest du schon, dass der Unitree G1D-U7 sich wie ein professionelles Set-Tool anfühlt – nur eben als humanoide Plattform? Mit ca. 35 kg inklusive Akku und einer Falthöhe von 690 mm passt er dorthin, wo Robotik sonst selten hinkommt: in enge Labor-Setups, zwischen Werkbänke, direkt in den Seminarraum. Aufgestellt steht er bei 1.270 mm – und wirkt sofort präsent, bereit für den nächsten Take deiner Forschung.
🧠 Wusstest du schon, dass seine Bewegung nicht nur "funktioniert", sondern sich durch Freiheitsgrade wirklich organisch komponieren lässt? Je nach Konfiguration stehen 23 bis 43 Freiheitsgrade zur Verfügung – und mit Bewegungsbereichen wie Hüfte Pitch ±154° oder Taille ±155° entsteht eine Bewegungsdramaturgie, die sich fein abstimmen lässt: von präzisen, ruhigen Gesten bis zu dynamischen Abläufen. Genau diese Gelenk-"Sprache" macht ihn zur spannenden Bühne für Bewegungslernen und Reinforcement Learning.
⚡ Wusstest du schon, dass Agilität hier nicht als Marketingwort, sondern als messbare Performance spürbar wird? Mit max. 2 m/s Geschwindigkeit und Sprungleistungen bis 1,4 m eröffnet der G1D-U7 Bewegungsstudien, die sich fast wie Stunt-Choreografie anfühlen – kontrolliert, wiederholbar, auswertbar. Dazu kommen Kniegelenkmomente bis 90 N·m (EDU bis 120 N·m) und eine Armtraglast bis 2 kg (EDU bis 3 kg) – ideal, um Interaktion, Greifen und reale Lastfälle in Prototyping-Setups glaubwürdig zu erproben.
📡 Wusstest du schon, dass seine Sensorik und Konnektivität den Workflow ähnlich flüssig machen wie eine gut gebaute Production-Pipeline? 3D LiDAR (LIVOX MID-360) und die Tiefenkamera (Intel RealSense D435i) liefern Raumgefühl und Tiefenverständnis, während Mikrofonarray und Lautsprecher Interaktion hörbar und dialogfähig machen. Und mit WiFi 6, Bluetooth 5.2, RJ45 und USB bleibt der Weg von Daten zu Experiment kurz – ergänzt durch UnifoLM KI-Framework, OTA-Updates und einen 13-S Lithium-Akku mit 9000 mAh, Hot-Swap-Fähigkeit und ca. 2 h Laufzeit für durchgängige Sessions im Labor.
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|---|---|
| SKU | 1260-07 |
| Country of Manufacture | China |
| Custom Product Labels | AI-commerce |
| EAN/UPC | 0658917512514 |
| Manufacturer | Unitree Robotics |
| Lieferzeit | ca. 4 Wochen (+|-) |
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