Name: Robot Quadrupède Unitree Go2 Edu
Brand: Unitree Robotics
Price: 7800.0 EUR

Robot Quadrupède Unitree Go2 Edu

Unitree Robotics

Robot Quadrupède Unitree Go2 Edu

Unitree Robotics

Fiche produit

Le Unitree Go2 Edu est la plateforme de recherche et de développement de la gamme Go2. Ce n'est plus un... En savoir plus

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7.800,00€ TTC

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Caractéristiques techniques

Type de robot: Robot quadrupède
Usage principal: Recherche académique, développement IA, inspection autonome, enseignement supérieur
Niveau d’autonomie: Autonome avancé (SLAM, waypoints, algorithmes personnalisés)
Environnement d’utilisation: Intérieur / extérieur (protection poussière et projections améliorée)
Dimensions: 700 × 310 × 400 mm
Poids: ~15 kg
Charge utile maximale: ~8 kg (Max 12 kg)
Autonomie moyenne: ~2 à 4 h (batterie 15 000 mAh incluse)
Vitesse: 0 à 3,7 m/s (Max 5 m/s)
Mobilité: Quadrupède
Systèmes de perception embarqués: LiDAR 4D L2 360°×96°, 5 caméras fish-eye stéréo, RealSense D435i, capteurs de force aux pieds
Plateforme logicielle et compatibilité: SDK Python complet, ROS 2 natif, module NVIDIA Jetson Orin 40 TOPS, accès bas niveau articulations, SLAM avancé
Connectivité: Wi-Fi 6, Bluetooth 5.2, 4G / eSIM, USB 3.0, HDMI, Ethernet (Edu Plus)
Public cible: Chercheurs, ingénieurs R&D, universités, laboratoires, startups deeptech
Niveau de complexité: Avancé (profil développeur ou chercheur requis)

Livraisons & Retours

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Description

Le Unitree Go2 Edu est la plateforme de recherche et de développement de la gamme Go2. Ce n'est plus un robot à piloter : c'est un outil de travail pour chercheurs, ingénieurs et enseignants qui veulent développer leurs propres algorithmes. Accès complet au SDK Python, support natif ROS 2, capteurs de force aux pieds, batterie longue durée 15 000 mAh incluse, le Go2 Edu est la version choisie par les universités et les laboratoires de robotique qui ont besoin d'une plateforme sérieuse sans le budget d'un Boston Dynamics Spot.

Si votre projet nécessite de l'IA embarquée avec 100 TOPS (deep learning à bord, sans cloud), découvrez le Go2 Edu Plus avec son module NVIDIA Jetson Orin NX. L'ensemble de la gamme est dans notre collection Robots Quadrupèdes et Robots Professionnels.

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Avantages et inconvénients

SDK Python complet et ROS 2 natif pour le développement
Batterie 15 000 mAh incluse d'office (2 à 4 h d'autonomie)
Requiert des compétences en Python et ROS pour en tirer parti

Chien robot Unitree Go2 : comparatif des modèles et des prix

Du Go2 Air grand public aux versions Edu destinées à la recherche, comparez les quatre configurations disponibles chez AXION Robots.

Robot Quadrupède Unitree Go2 Air

2.799,00€

Dimensions et poids

Dimensions700 × 310 × 400 mm

Poids~15 kg

Charge utile et autonomie

Charge utile~7 kg (Max 10 kg)

Autonomie~1 à 2 h (batterie 8 000 mAh standard)

Perception

LiDAR 4D L2 360°×96°

Plateforme logicielle

Non programmable

Connectivité

Wi-Fi 6

Voir le modèle

Robot Quadrupède Unitree Go2 Pro

3.799,00€

Dimensions et poids

Dimensions700 × 310 × 400 mm

Poids~15 kg

Charge utile et autonomie

Charge utile~8 kg (Max 10 kg)

Autonomie~1 à 2 h (batterie 8 Ah standard)

Perception

LiDAR 4D L2 360°×96°

Plateforme logicielle

Non programmable

Connectivité

Wi-Fi 6

Voir le modèle

Robot Quadrupède Unitree Go2 Edu

7.800,00€

Dimensions et poids

Dimensions700 × 310 × 400 mm

Poids~15 kg

Charge utile et autonomie

Charge utile~8 kg (Max 12 kg)

Autonomie~2 à 4 h (batterie 15 000 mAh incluse)

Perception

LiDAR 4D L2 360°×96°

Plateforme logicielle

SDK Python complet

Connectivité

Wi-Fi 6

Modèle affiché

Robot Quadrupède Unitree Go2 Edu Plus

À partir de 10.800,00€

Dimensions et poids

Dimensions700 × 310 × 400 mm

Poids~15 kg

Charge utile et autonomie

Charge utile~8 kg (Max 12 kg)

Autonomie~2 à 4 h (batterie 15 000 mAh incluse)

Perception

LiDAR 4D L2

Plateforme logicielle

NVIDIA Jetson Orin NX 100 TOPS + SDK Python + ROS 2 natif

Connectivité

Wi-Fi 6

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Unitree Go2 Edu - robot quadrupède recherche et développement vue officielle

À quoi sert le Robot Quadrupède Unitree Go2 Edu ?

Le Unitree Go2 Edu sert à développer, tester et déployer des algorithmes de robotique mobile sur une plateforme physique ouverte. Grâce à son SDK Python complet et son support natif ROS 2, il permet de contrôler chaque articulation en bas niveau, d'intégrer des capteurs tiers, et de déployer des modèles d'IA embarquée directement sur le robot.

Il est l'outil de référence pour la recherche en locomotion, en navigation autonome (SLAM, planification de trajectoires), en apprentissage par renforcement sim-to-real, et pour la détection et la classification d'objets embarquée. Des universités comme l'ETH Zurich, l'EPFL et de nombreux établissements français l'ont intégré dans leurs programmes de recherche.

Il convient également à l'enseignement supérieur (master, écoles d'ingénieurs) pour des TP avancés en robotique mobile, contrôle optimal et intelligence artificielle appliquée.

Unitree Go2 Edu - vue arrière ports USB HDMI Ethernet

Pour quel type de projet est conçu le Robot Quadrupède Unitree Go2 Edu ?

Le Go2 Edu est conçu pour des projets de recherche académique, de développement IA et d'inspection autonome. Il s'adresse aux équipes qui veulent implémenter leurs propres algorithmes de locomotion, développer des systèmes de navigation SLAM personnalisés, ou entraîner des réseaux de neurones pour le contrôle de robots à pattes.

Il est également adapté aux projets d'inspection industrielle pilote où l'équipe technique a besoin de développer des missions entièrement automatiques avec détection d'anomalies, cartographie et rapport automatique. Sa compatibilité ROS 2 permet de s'intégrer dans n'importe quel pipeline de recherche standard.

Les projets multi-robots (flottes de Go2 Edu opérant en coordination) sont également une application émergente, notamment dans les programmes de recherche universitaires sur la robotique coopérative.

Unitree Go2 Edu - détail connecteurs et capteurs recherche

Évolutivité & compatibilité du Robot Quadrupède Unitree Go2 Edu

Le Go2 Edu offre l'architecture la plus ouverte de la gamme : SDK Python complet, ROS 2 natif, accès Ethernet, USB 3.0 et HDMI pour connecter n'importe quel périphérique externe. Il supporte l'intégration de capteurs tiers (caméras thermiques, détecteurs de gaz, IMU supplémentaires) et peut être étendu avec le bras robotique Servo D1 d'Unitree (6 DDL) pour des projets de manipulation mobile.

Pour les projets nécessitant plus de puissance de calcul embarquée, le Go2 Edu Plus ajoute un module NVIDIA Jetson Orin NX (100 TOPS) permettant de faire tourner des modèles de deep learning lourds directement à bord. Cette montée en gamme est possible sans changer de plateforme mécanique.

Le GitHub officiel d'Unitree (unitreerobotics) et la communauté ROS Discourse fournissent des centaines de packages, exemples SLAM et projets open-source directement utilisables sur le Go2 Edu, réduisant considérablement le temps de démarrage sur de nouveaux projets.

Questions fréquentes sur le Robot Quadrupède Unitree Go2 Edu

Qu'est-ce qui distingue le Go2 Edu des versions Air et Pro ?

Le Go2 Edu ouvre l'architecture au développement : SDK Python complet, ROS 2 natif et accès bas niveau aux articulations. Là où le Air et le Pro se pilotent uniquement par l'application, le Edu permet d'implémenter vos propres algorithmes de locomotion, de navigation SLAM et d'IA embarquée. C'est la version recherche et enseignement supérieur.

Quelles compétences faut-il pour l'exploiter ?

Un profil développeur ou chercheur à l'aise avec Python et ROS 2. Sans ces compétences, l'essentiel de la valeur du Edu reste inaccessible : pour un usage sans code, le Go2 Air ou le Go2 Pro sont plus adaptés.

Quels capteurs et interfaces sont disponibles ?

Le Edu embarque le LiDAR 4D L2, cinq caméras fish-eye stéréo, une RealSense D435i et des capteurs de force aux pieds. Côté connectique, il expose USB 3.0, HDMI et Ethernet pour brancher des périphériques ou des capteurs tiers.

Peut-on monter en puissance pour de l'IA embarquée ?

Oui. Le Go2 Edu Plus ajoute un module NVIDIA Jetson Orin NX à 100 TOPS pour faire tourner du deep learning lourd directement à bord, sans changer de plateforme mécanique. AXION Robots vous conseille sur la configuration adaptée à votre projet.