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ユニットリーG1レビュー2026: 研究に価値はあるのか

2026年のユニットリーG1の完全なレビュー: 詳細は深層ダイビング 動力性能 操作制限 ソフトウェアエコシステム そして誰のためにある

部分: [人間ロボットガイド]

Unitree G1は市場で最も価格競争力のあるフルサイズヒューマノイドとして登場しました.RCSVサンフランシスコ施設で大規模なテストの後,研究者やチームは実際に購入またはレンズする前に知っておくべきことは以下です.

ユニットリーG1の仕様: 取得する内容

G1は,約1.3メートル高で標準構成で約35kgの重さを持ち,足,骨格,腕に23度自由で運航する.各腕は3本の指の巧妙な手に終結し,手あたり約2kgの操作用荷重を意味する. オンボードの計算スタックでは,NVIDIA Jetson Orin モジュールが動作し,中型視言語アクションモデルをリアルタイムで推論するのに十分です.バッテリー容量は約2時間混合用途操作をサポートします.

詳細表

Parameter G1 Standard G1 EDU (Research)
Height 127 cm 127 cm
Weight 35 kg 35 kg
Total DOF 23 23 (+ optional dexterous hand upgrade to 43)
Arm DOF (per arm) 7 (shoulder 3 + elbow 1 + wrist 3) 7
Leg DOF (per leg) 5 (hip 3 + knee 1 + ankle 1) 5
Waist DOF 1 (yaw) 1 (yaw)
Arm payload (per hand) 3 kg (close range), 1.5 kg (full extension) 3 kg (close range)
歩行 speed (max) 2.0 m/s 2.0 m/s
Battery 9.9 Ah / 48V (475 Wh) 9.9 Ah / 48V (475 Wh)
Runtime (mixed use) ~2 hours ~2 hours
Charge time ~1.5 hours ~1.5 hours
Onboard compute NVIDIA Jetson Orin NX 16GB NVIDIA Jetson AGX Orin 64GB
Cameras 1x RealSense D435i (head) 1x D435i + 2x fisheye (head)
IMU Built-in 6-axis Built-in 9-axis
Price (2026) $21,500 USD $28,000 USD

現在の価格と利用可能性は [Unitree G1製品ページ] (T4) で確認できます.

共同トークの仕様

G1は,異なるコアントグループでユニトリの独自の高トルク密度モーターを使用します.ピークトルクが操作と移動の作業が実行可能であることを決定します.

  • ヒップ (ロール/ピッチ/ワ): 88 Nmピーク 走ったり跳んだりを含む動力動力運動に十分
  • 膝: 139 Nmピーク 最高のトークの関節で,階段を登り,転倒から回復を可能にします
  • アケール: 50 Nm のピーク 平面の地形を歩くのに適し,急降下する際の制限因子
  • 肩 (ピッチ): 25 Nmピーク 近い距離で3kgの役に立たない負荷を扱う,全腕の延長で1.5kgに低下する
  • 肘: 25 Nmピーク ほとんどのテーブル操作作業に適している
  • 手首 (3-DOF): 8 Nmピーク 方向制御に十分,重道具の使用を制限する

操縦のためのトーク・予算はG1の最も重要な実用的な制約である.全腕の延長 (肩から0.5m) で,25Nmの肩モーターは腕の体重を引いて約1.5kgの有用荷を支える. 操作中に体に近い物体を保持することは テーブルタスクの問題ではなく,大きな作業場を介して到達する必要があるタスクの制限です.

G1 vs H1:何種ユニットリーヒューマノイド?

Feature G1 H1
Height 127 cm 180 cm
Weight 35 kg 47 kg
DOF 23 19
ペイロード (per arm) 3 kg 5 kg
Max speed 2.0 m/s 3.3 m/s
Dexterous hands 3-finger (upgrade available) Not included (parallel jaw)
Price $21,500 $90,000
Best for Tabletop manipulation research, first humanoid Human-scale tasks, industrial research

テーブルスケールでの操作研究が主な用途である場合,G1を選択し,最低限の入場コストが必要である場合. 人規模での作業スペースの到達力,より重い有用な荷物,または高速度で全体の移動を伴う場合,H1を選択してください.

ROS2 統合と Python SDK

Unitreeは,2つの開発経路を提供している.これは,直接モーター制御のための Python SDK,生態系互換性のためのROS2統合パッケージである.

# Python SDK:直接モーター制御輸入ユニットree_sdk2py ロボット = unitree_sdk2py.G1() robot.connect("192.168.123.15") #デフォルト G1 IP # 読み込み 共同状態 = robot.get_joint_state() プリント(f"左腕関節: {state.get_arm_q}) #7要素配列 # コマンドの関節位置 (位置制御モード) robot.set_armposition_joint_(左_q=[0.0, -0.5, 0.0, 1.2, 0.0, 0.0],右_q=[0.0, -0.5, 0.0, 1.2, 0.0, 0.0] # データ収集:50Hz時間で記録するエピソード (((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((((

ROS2 パッケージ (T0) は, T1 に関する共同状態を公開し, T2 に関するコマンドを受け入れ, URDF と MoveIt2 の構成を提供します. GitHub のコミュニティによるパッケージには,テレオペレーション,モーションキャプチャリターゲティング,レロボット対応のデータ記録が追加されています.

データ収集の評価

G1 の [ロボット訓練データセット] (T5) の構築に適しているかは,タスクタイプに大きく依存する.

  • ** スタンドでテーブルテーブルピックアップ:** よい.腕の伸縮と有用荷はほとんどの家用物体を扱う. 通過力: 5-8 デモ/時間訓練された操作員.
  • 移動操作 (歩行 + 把握): 適正. 構造環境ではナビゲーションは信頼性がありますが,ベース位置の不確実性により誤り把握に2-3cmが追加されます. 頑丈性を示す追加の示例を予算します.
  • 双手調整: 可能だが限られた. 3本の指の手には, [ALOHA]T6のような専用双手プラットフォームの巧みに欠けている. 粗い双手作業 (保持+注ぎ) に適しているが,細かい双手組装には適さない.
  • 移動データ収集: 優れた.G1移動のシム-トゥ-リアルパイプラインはアイザックラボ環境でよく確立されています.地形タイプを介して多様な移動デモを収集することは簡単です.

操作重度のデータ収集については,G1をRCSVの OpenArm 1 ステーションと組み合わせることを検討してください.移動作業やナビゲーションデモのためにG1を使用し,高通量タブレット操作データのためにOpenArmを使用してください.

移動性能

G1は,価格クラスで本当に輝いているのは,移動力です.平面の環境では,快適な歩行速度を1.5m/sに達し,ドアの門檻や低床の唇などの小障害物を問題なく処理します. 階段登りは,ユニトリの内蔵の移動制御器を使用する際の標準住宅階段で信頼性のある動作をします. 斜めの工業階段はより慎重な調節が必要になります. コンクリートと詰められた砂砂の屋外性能は固いですが,ゆるやかな地形と湿った表面はデフォルトの足接触プランナーの限界を暴露します.

Go2の四倍に比べると,G1の動力強度は構造のない屋外環境では予測可能に低くなっています.しかし,倉庫,ラボ,オフィスビルなどの構造化された室内設定では,G1の双脚歩行が十分です.RCSVの内部基準値は,他のプラットフォームと直接比較するために [基準ページ]T8) で利用できます.

操作能力 と 限界

実験者らは,G1の3本の指が円筒形やプリズマティックな物体を信頼に適した方法で把握できるが,手中の操作や小さな物体に細いピンチを握る作業,または適合した挿入作業は依然として困難である. 腕の指関節解像度は アルレグロのような専用研究手よりも低く ベース構成には触覚感知が限られています

ピックアンド・プレスタスク,スタッキング,オブジェクト転送に関するデータ収集と模倣学習では,G1がうまく動作します.接触豊富な組み立てやサブミリメートル精度を必要とするタスクでは,よりよい腕器具を補完するか,専用腕プラットフォームを検討する必要があります.私たちの [プラットフォーム比較ツール]T9) は,G1を目的的に構築された操作ハードウェアに対して体重に測るのに役立ちます.

ソフトウェアエコシステム

UnitreeはROS 2 SDK,Python API,WebSocketベースのテレオペレーションインターフェースを提供しています.Unitreeハードウェアのコミュニティは2025年と2026年まで大きく成長しました.オープンソースのローコモーションコントローラー,ムーブメントキャプチャリターゲティングスクリプト,GitHubで利用可能なLeRobot対応のデータ収集パイプラインがあります. Unitreeの独自の開発ポータルは,Isak SimとMuJoCoのファームウェア更新,URDFモデル,シミュレーション環境をホストしています.

標準SDKは腕の動き調整についていくつかの粗略な側面があります. 歩いているときにロボットが操作することを望むなら, を止めて手をつかむのではなく, を補充する統合作業のための計画を立てます. RCSVのエンジニアリングチームは一般的な研究作業流のために橋梁モジュールを構築しました. 連絡してください.

G1 は 誰 の ため に ある?

G1は学術研究室やパイロットプログラム, 模倣学習データセットを構築するチームにとって 優れた最初のヒューマノイドです 携帯操作プラットフォームが必要ですが 6桁のハードウェア予算を正当化することはできません テストのための実際の物理的なプラットフォームを必要とする企業にも適しています 低価格の買収コストは 攻撃的に機器を操作し 時折クラッシュし 金融リスクが悪くない高速に学習することができます

精密な操作,手作業の技巧,あるいは極度の動力強さなど,一番必要なものであれば,それは正しい選択ではありません.そのような場合,専用の研究腕や [ハードウェアカタログ]のより高い仕様の人類型がより良く機能します.

判決

価格点では,Unitree G1は2026年に研究チームに打ち勝つのは難しい. 構造化された環境では,ローモーションが信頼性があり,ソフトウェアエコシステムは急速に成熟しており,オンボートコンピューティングはロボットによる推論のために本当に利用可能である.操作能力は正直な弱点だが,ほとんどの模倣学習ワークフローに十分である. RCSVはG1を直接購入および短期租賃に提供します. 契約する前に評価したい場合は. [G1製品ページ]T12) を参照してください.

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