Le Go2 Edu Plus sert à déployer des modèles d'IA lourds directement sur un robot quadrupède mobile, sans dépendance au cloud. Son module NVIDIA Jetson Orin NX à 100 TOPS permet de faire tourner de la vision par ordinateur en temps réel, de la segmentation sémantique 3D, de la détection d'objets multi-classes et même des LLM légers embarqués pour le raisonnement contextuel.

C'est la plateforme utilisée par les équipes qui veulent aller au-delà du Go2 Edu standard et déployer leurs propres modèles de perception, de navigation ou de prise de décision directement à bord, en conditions réelles, sur un robot mobile agile.

Il est particulièrement adapté aux projets de recherche en IA incarnée, aux theses en robotique mobile et aux équipes startup qui veulent valider un prototype d'inspection autonome intelligent avant de le passer à l'échelle sur un B2 ou un Spot.

Le Go2 Edu Plus offre la configuration la plus ouverte de toute la gamme Go2 : NVIDIA Orin NX, USB 3.0, HDMI, Ethernet, ports d'alimentation 24V/12V/5V pour connecter n'importe quel périphérique de calcul ou capteur externe.

La montée en gamme vers un système d'inspection industrielle se fait naturellement vers le B2 (version 60 kg, IP67, 40 kg payload) tout en conservant exactement les mêmes packages ROS 2, le même SDK Unitree et les mêmes pipelines de traitement développés sur le Go2 Edu Plus.

Compatible avec le bras robotique Servo D1, le LiDAR Mid-360, les batteries supplémentaires et la station de recharge autonome Go2. Le GitHub Unitree fournit des exemples IsaacLab/MuJoCo, des wrappers LLM embarqué et des pipelines de sim-to-real prêts à déployer.