Unitree G1-D

Unitree G1-Dは、ヒューマノイド型ロボットのための「エンドツーエンド・プラットフォーム」です。アクチュエーター、ギアボックス、エンコーダー、センサーなど多数の独自開発パーツを内蔵し、高性能なヒューマノイドロボット実現を支えます。さらに、データ取得→処理→アノテーション→モデル学習→推論という一連の流れを統合したプラットフォームを備え、あらゆる開発フェーズをスムーズに進められる設計です。

高自由度ロボットプラットフォーム

・ロボット自由度（エンドエフェクタを除く）19 DOF。
・腕部：7 DOF ×2
・腰：2 DOF
・垂直柱：1 DOF
・ベース：2 DOF。
・拡張された稼働ワークスペース、低遅延制御応答。

拡張された作業領域

・モバイル作業領域（移動動作）
車輪と昇降機構を組み合わせたモバイルリフティング設計を採用。
・垂直方向の作業範囲
0 ～ 2 m
・腰部可動域（Z軸）
±155°
・腰部可動域（Y軸）
-2.5° ～ +135°

低遅延の制御応答

・昇降精度
±0.5 mm
・エンドエフェクタ（グリッパー）精度
±0.1 mm
※使用するエンドエフェクタの種類により精度は異なります。
・システムのテレオペレーション遅延
＜100 ms
・サンプリングレート
60 Hz

合理化されたデータ収集ツール

従来の手動プロセスを超えて、柔軟で標準化されたワークフローによりデータ収集を合理化し、コストを削減します。

効率的な収集を実現するビジュアルテンプレート管理

プロジェクト管理、タスク割り当て、進捗管理、ステータス分析を統合したプラットフォーム。テンプレート化された設定により、データ収集タスクをワンクリックで生成できます。ワークフロー全体をリアルタイムで追跡できるため、スムーズな連携と高効率なデータ取得が可能です。

多様なプラットフォーム・エンドエフェクタに対応した柔軟な構成

さまざまなロボットプラットフォームやエンドエフェクタ構成でのデータ収集をサポート。強力なデータ標準化機能により、異なるデバイスのデータを高品質なモデル学習用データへとエンドツーエンドで処理できます。

大規模運用を支える高並列アーキテクチャ

数百台規模のロボットによる同期データ収集を支える技術基盤を搭載。高並列アーキテクチャと負荷分散スケジューリングにより、大量のデータストリームをリアルタイムに受信・処理します。

24時間365日の安定したデータ収集

高可用性アーキテクチャを採用したことで、信頼性の高い 24/7 データ収集を実現。
幅広いデータ形式に対応しており、取得したデータをそのまま出力したり、主流の学習データ形式へ変換したりできます。
これにより、研究開発のスピードを大幅に向上させます。

データ取得の流れ

新しい収集タスクの作成

タスクの編集と割り当て

データ取得と注釈

データのアップロードと確認

データストレージ

データエクスポート

新しい収集タスクの作成

タスク編集と割り当て

データ取得と注釈

データのアップロードと確認

データストレージ

データエクスポート

包括的なモデル学習・推論ツール

データ処理からワンクリックでのモデルデプロイまで、エンドツーエンドのワークフローをサポート。プラットフォームは、主流のオープンソース・ロボティクスモデルフレームワークとシームレスに統合されています。

主要モデルを網羅する豊富なエコシステム

オープンなモデルエコシステムを構築しており、コミュニティデータセットを標準搭載。オープンソースデータセットでのトレーニングにも対応。 PI や GROOT など、主要オープンソースモデルと深く統合されています。

モデル評価のためのシミュレーション環境

高精細・高忠実度の3Dアセットライブラリを備え、リアルなシミュレーション環境を構築可能。アルゴリズム検証を支える包括的な評価プランを、迅速に生成できます。

迅速な展開を実現するユーザーフレンドリー設計

セットアップ時間を最小限に抑え、すぐに利用可能。
「ワンクリックトレーニング」で即座にモデル開発を開始し、統合されたシミュレーションツールで信頼性の高い評価を実施。アルゴリズムから実機へのスムーズな移行も可能です。

高効率な分散トレーニング

高性能な分散トレーニングアーキテクチャを採用し、コンピューティングタスクを柔軟にスケジューリング。並列処理による高速化を実現し、負荷に応じてリソースを動的にスケール。GPU使用率は最大90%に達します。

トレーニングと推論の流れ

モデルアーキテクチャの選択

トレーニングの構成

リアルタイム監視

パラメータ編集

シミュレーションテスト

モデルのエクスポート＆デプロイ

モデルアーキテクチャの選択

トレーニング構成

リアルタイム監視

パラメータ編集

シミュレーションテスト

モデルのエクスポート & デプロイ

活用シーン

サービス生活小売業製造業

UnifoLM-WMA-0:
A World-Model-Action (WMA)フレームワーク

UnifoLM-WMA-0は、さまざまなロボット形態に対応するオープンソースのワールドモデル × アクション（WMA）アーキテクチャで、汎用ロボット学習のために設計されています。その中核となるのは、ロボットと環境の物理的相互作用を理解するワールドモデルです。

意思決定モード:精密な予測に基づくアクション生成

現在の環境状態やタスク目標を解析し、ロボットと周囲との未来の物理的インタラクションを高精度に予測。この予測結果がポリシーモジュールを直接支援し、意思決定の誤差を減らしつつ、動作の正確性と合理性を最適化します。

シミュレーションモード:データ生成のための高忠実度フィードバック

ロボットの動作入力に応じて、高精細な環境フィードバックを生成できるインタラクティブシミュレータとして機能します。高品質の合成データを大量に生成し、モデル学習やポリシー最適化に必要なデータソースを提供することで、学習プロセスを大幅に加速します。

Unitree G1-D スペック表

		G1-D（Standard）	G1-D（Ultimate）
機械寸法	サイズ（最低高さ）	1260×500×500 mm	1260×525×570 mm
	サイズ（最高高さ）	1680×500×500 mm	1680×525×570 mm
	本体重量（バッテリーを含む）	約50 kg	約80 kg
	自由度（エンドエフェクタ除く）	17 DOF	19 DOF
	腕1本の自由度	7	7
	腕の最大ペイロード¹	約3 kg	約3 kg
	エンドエフェクタオプション	2-Fingerグリッパー／3-Finger（タッチ無）／3-Finger（タッチ有）／5-Finger	2-Fingerグリッパー／3-Finger（タッチ無）／3-Finger（タッチ有）／5-Finger
	腰の自由度	2	2
	腰の関節可動範囲	Z軸：±155°／Y軸：-2.5°〜+135°	Z軸：±155°／Y軸：-2.5°〜+135°
	柱の昇降速度	約60 mm/s	約60 mm/s
ベースプレート	最大移動速度	–	1.5 m/s
	走行方式	–	差動駆動、360°その場回転
	シャーシセンサー	–	LiDAR ×1 + DepthCamera ×2 + 衝突センサー ×2 + 低障害物検知センサー ×2
電源・電気仕様	基本演算能力	8コア高性能CPU	8コア高性能CPU
	感知センサー	頭部HD双眼カメラ ×1 + 腕部HDカメラ ×2	頭部HD双眼カメラ ×1 + 腕部HDカメラ ×2
	無線仕様	Wi-Fi 6, Bluetooth 5.2	Wi-Fi 6, Bluetooth 5.2
アクセサリー	高性能コンピューティングモジュール	NVIDIA Jetson Orin NX 16GB（100TOPS）	NVIDIA Jetson Orin NX 16GB（100TOPS）
	バッテリー	上半身脱着バッテリー9Ah	シャーシ内蔵バッテリー30Ah
	手動コントローラ	有り	有り
	可視化コンピュータ	有り	有り
その他	可動時間	約2時間	約6時間
	OTAアップグレード対応	有り	有り
	二次開発対応	有り	有り

Unitree 体験セミナー

弊社はUnitree製品のスペック・特徴のほか、体験型演習を通じて電動4足歩行ロボットプログラミングの基礎を学べるセミナーを定期的に開催しております。エントリーモデルUnitree Go2/Go1や、40 cmの段差が登れるなどIndustry Levelの高性能を実現した、最新機種Unitree B2についてご紹介いたします。2次開発例について実機デモを交えながらご紹介する他、会場では数多くのUnitreeデモ機をご覧いただけますので、是非ご参加ください。

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