Der Unitree H2 ist das Flaggschiff unter Unitrees humanoiden Robotern: mit 182 cm Körpergröße, 70 kg, 31 Freiheitsgraden, 7-DoF-Armen und einer Arm-Spitzenlast von rund 15 kg arbeitet er auf menschlichem Maßstab – bei bis zu 2.070 TOPs On-Board-Rechenleistung (Edu). Dieser Artikel richtet sich an Betreiber und an Forschung/Entwicklung: neben Technik und Varianten behandeln wir SDK-Schnittstellen, den Simulations- und RL-Stack, Sim-to-Real und Teleoperation. Als offizieller signierter Unitree-Distributor für Public Safety & Defence liefert die UxS GmbH den H2 mit Beratung, Garantie und Support aus Deutschland.
Hinweis für Entwickler:innen: Befehle, Repository-Namen und Signaturen sind illustrativ und versionsabhängig – maßgeblich sind die verlinkten Repositories und die offizielle Unitree-Entwicklerdokumentation.
Was den Unitree H2 besonders macht
- Lebensgroß & menschlich proportioniert: 182 cm für den Betrieb in menschlichen Umgebungen (Türen, Treppen, Werkbänke).
- 31 Freiheitsgrade: Kopf 2 · Arme 2×7 · Taille 3 · Beine 2×6 – die 7-DoF-Arme ermöglichen anspruchsvolle Manipulation.
- Hohe Traglast: pro Arm ca. 7 kg Nennwert, bis ~15 kg Spitze – deutlich mehr als G1 oder R1.
- Kräftige Antriebe: Beingelenke bis ca. 360 N·m, Armgelenke bis ca. 120 N·m.
- KI-Rechenleistung an Bord: Edu bis zu 2.070 TOPs – für Embodied-AI- und Vision-Workloads direkt auf dem Roboter.
- Wahrnehmung/Interaktion: Wide-FoV-Stereo-Vision, Array-Mikrofon, High-Power-Lautsprecher.
Technische Daten
| Höhe / Gewicht | 182 cm / 70 kg |
| Freiheitsgrade gesamt | 31 (Kopf 2 · Arme 2×7 · Taille 3 · Beine 2×6) |
| Arm-Nutzlast | ca. 7 kg (Nennwert), bis ~15 kg (Spitze) |
| Gelenkmoment | Bein bis ca. 360 N·m · Arm bis ca. 120 N·m |
| Wahrnehmung | Wide-FoV Stereo Vision, Array-Mikrofon, Lautsprecher |
| Recheneinheit | Intel Core i5 (H2) bzw. i7 (H2 Edu), GPU optional bis 2.070 TOPs |
| Akku / Laufzeit | 972 Wh, ca. 3 h |
| Konnektivität | Wi-Fi 6, Bluetooth 5.2 |
| Preis (brutto) | ca. 49.623 – 61.523 € (Varianten H2 / H2 Edu) |
Angaben gemäß Herstellerdaten (Unitree, Stand 2026); Preise inkl. MwSt., Details im Shop.
H2 und H2 Edu – die beiden Varianten
Der H2 (Standard, Intel Core i5) eignet sich für Betrieb, Präsentation und anwendungsnahe Aufgaben. Der H2 Edu ist die offene Entwicklungsplattform: Intel Core i7, optionale GPU mit bis zu 2.070 TOPs und voller Software-Zugriff – die Wahl für Forschung, Embodied AI und eigene Anwendungen. Für Forschung/Entwicklung ist der H2 Edu erforderlich. Passende End-Effektoren (Hände/Greifer) sind auf Anfrage verfügbar.
Software-Stack & Schnittstellen
Der H2 Edu nutzt dasselbe Entwickler-Ökosystem wie die übrigen programmierbaren Unitree-Roboter (Grundlagen: Entwickler-Einstieg).
- unitree_sdk2 (C++) / unitree_sdk2_python – über DDS (CycloneDDS), mit High-Level- (vordefinierte Bewegungen) und Low-Level-Ebene (direkte Gelenkansteuerung).
- Low-Level-Regelung pro Gelenk über
q,dq,tau,Kp,Kd– so wirken gelernte Policies (typisch einige hundert Hz bis ~1 kHz) auf die 31 Gelenke. - unitree_ros2 – ROS-2-Anbindung über denselben DDS-Transport.
Simulation, Reinforcement Learning & Sim-to-Real
Der H2 wird in Unitrees offenen Trainings-Frameworks unterstützt – zentral für Forschung an Locomotion und Ganzkörperregelung:
- unitree_rl_mjlab – RL auf Basis von mjlab (Isaac-Lab-API + MuJoCo-Physik). Unterstützt laut Repo Go2, A2, As2, G1, R1, H1_2 und H2; Abhängigkeiten u. a.
rsl_rl,whole_body_tracking,mujoco_warpundunitree_sdk2fürs Deployment. - unitree_rl_lab – RL auf Basis von Isaac Lab.
- unitree_mujoco – MuJoCo-Simulation der Unitree-Roboter.
- unitree_sim_isaaclab – Isaac-Lab-Umgebung für Datenerhebung, Playback und Modell-Validierung.
Workflow: Train (Policy in MuJoCo/Isaac mit Domain-Randomisierung) → Play (Verifikation) → Sim2Real (Deployment via unitree_sdk2/DDS auf den realen H2). URDF-/MJCF-Beschreibungen erlauben die Einbindung in eigene Pipelines (Isaac Lab, MuJoCo, Pinocchio, Drake). Aufgrund der hohen Traglast und der 7-DoF-Arme eignet sich der H2 besonders für Loco-Manipulation (kombinierte Fortbewegung + Manipulation).
Teleoperation & Imitation Learning
Zur Erhebung von Demonstrationsdaten (Imitation/Behavior Cloning) lässt sich der Humanoid teleoperieren. Die Verfahren dokumentieren wir am G1 und sie sind auf den H2 übertragbar: XR-Teleoperation per PICO-VR und Ganzkörper-Teleoperation per Noitom PN Studio. Gerade die 7-DoF-Arme und die hohe Rechenleistung des H2 Edu machen ihn zu einer starken Plattform für datengetriebene Manipulation.
Forschungs- & Einsatzanwendungen
- Embodied AI: On-Board-Inferenz großer Modelle (bis 2.070 TOPs) für Perception-to-Action direkt am Roboter.
- Loco-Manipulation & Whole-Body-Control: koordinierte Ganzkörperaufgaben mit hoher Armlast (~15 kg Spitze).
- RL-Locomotion: zweibeiniges Laufen, Robustheit, Sim-to-Real über unitree_rl_mjlab.
- Mensch-Roboter-Interaktion in Menschgröße: Wide-FoV-Vision + Audio.
- Industrie-Pilotprojekte & Public Safety/Defence: Aufgaben an für Menschen ausgelegten Arbeitsplätzen, ferngesteuert oder teilautonom.
Sicherheit
Wichtig: Der H2 ist ein 70 kg schwerer, aufrecht stehender Humanoid mit kräftigen Antrieben. Beim Einrichten und bei Sim2Real-Experimenten gegen Umfallen sichern (Gestell/Aufhängung), großzügigen Freiraum schaffen, Not-Aus bereithalten und nur durch geschultes Personal betreiben. Bei Teleoperation stets eine zweite Person als Aufsicht.
Einordnung & Beschaffung
Der H2 ist die größte und leistungsstärkste Unitree-Humanoid-Plattform (mehr Größe, Traglast und Rechenleistung als G1 oder R1). Zur Auswahl siehe Humanoiden-Vergleich und Preisübersicht. Erhältlich als H2 und H2 Edu (Lieferzeit ca. 30 Tage). Als signierter Distributor beraten wir zu Variante, End-Effektoren und Integration und übernehmen Garantie-/Ersatzteilverantwortung: Zum Produkt · Kontakt aufnehmen.
Entwicklerressourcen
- Unitree-Entwicklerdokumentation
- unitree_sdk2 · unitree_sdk2_python · unitree_ros2
- unitree_rl_mjlab (RL, H2-Support) · unitree_mujoco
Hinweis: Technische Daten und Repository-Angaben gemäß Hersteller- bzw. Projektdokumentation (Stand 2026), Änderungen vorbehalten.