Unitree H2 Éducation

Spécifications de base

H2 Edu est une plateforme à échelle humaine conçue pour fonctionner dans des environnements construits pour les personnes.

Principales caractéristiques et innovations

1. Articulation et mouvement avancés

Le H2 Edu bénéficie d'une refonte matérielle majeure par rapport au H1. Il comprend un taille en série à 3 degrés de liberté et un cou articulé à 2 degrés de liberté, lui permettant de faire pivoter sa tête et de l'incliner pour une perception dynamique. Cela permet au robot de suivre des objets ou des personnes sans avoir à faire pivoter tout son torse, ce qui le rend beaucoup plus « réaliste ».

2. Actionnement de haute précision

Grâce aux moteurs à couple élevé exclusifs d'Unitree et à un système d'entraînement par tendons « quasi-série » dans les jambes, le H2 Edu atteint une faible inertie.¹⁰ Cela lui permet d'effectuer des mouvements complexes et à fort impact, tels que des coups de pied d'arts martiaux, des saltos arrière et des coups de pied tournants à 360 degrés, tout en conservant une stabilité parfaite à l'atterrissage.

3. Plateforme de développement ouverte « Edu »

Contrairement à la version grand public, la Édition Éducation est conçu pour un développement secondaire :

• Accès complet au SDK : Prend en charge C/C++ et Python pour les algorithmes de contrôle de mouvement personnalisés et d'IA.

• Intégration des capteurs : Équipé de caméras binoculaires à double objectif et d'un LiDAR 3D pour une perception de l'environnement à 360 degrés.

• Prêt pour la simulation : Conçu pour être « compatible avec l'apprentissage par renforcement » (RL), facilitant ainsi l'entraînement des comportements dans les jumeaux numériques et leur déploiement sur le robot physique.

4. Conception centrée sur l'humain

Le H2 est doté d'un visage bionique aux traits définis (yeux, nez, lèvres) et est conçu pour porter des vêtements humains.¹⁶ Cela en fait une plateforme idéale pour la recherche en robotique sociale, où l'apparence du robot et sa communication non verbale sont essentielles à son acceptation par l'utilisateur.

Applications ciblées

• Recherche en robotique avancée : Exploration de la locomotion bipède, du contrôle de l'équilibre et de la réaction aux collisions.

• IA et apprentissage automatique : Servir d'hôte physique pour les grands modèles de langage (LLM) et la recherche en vision par ordinateur.

• Service et logistique : Tester la manipulation, le tri et la navigation d'objets dans des espaces de travail centrés sur l'humain.