Der Unitree Go2 ist der meistgenutzte Roboterhund von Unitree: kompakt (40 cm, 15 kg), agil und mit dem besten Preis-Leistungs-Verhältnis – ideal für Forschung, Lehre, RL-Locomotion und leichte Inspektion. Programmierbar sind die Varianten X, Edu und W. Als offizieller signierter Unitree-Distributor für Public Safety & Defence liefert die UxS GmbH das System mit Beratung, Garantie und Support aus Deutschland.
Hinweis: Befehle/Repository-Namen sind illustrativ und versionsabhängig – maßgeblich sind die verlinkten Repositories und die Herstellerdokumentation.
Technische Daten
| Höhe / Gewicht | 40 cm / 15 kg |
| Max. Nutzlast | 8 kg (statische Belastung 12 kg) |
| Geschwindigkeit | bis 5 m/s (Edu) |
| Steigung / überquerbar | 40° / 16 cm |
| Gelenkmoment | bis 45 N·m |
| Sensorik | Unitree L2 LiDAR + RGB-D (versionsabhängig) |
| Recheneinheit | 8-Core-CPU + Nvidia Jetson (Edu, 40–100 TOPs) |
| Akku / Laufzeit | 236 Wh (432 Wh Edu) / 1–4 h |
| Konnektivität | Wi-Fi 6, Bluetooth 5.2, 4G (Pro/Edu) |
| Preis / Varianten | 2.618 – 24.038 € · 11 Varianten |
Angaben gemäß Herstellerdaten (Unitree, Stand 2026); Preise inkl. MwSt., Details im Shop.
Varianten
- Air / Pro – Consumer, nicht programmierbar.
- X – programmierbar (CPU), ladestationskompatibel.
- Edu U1–U4 – programmierbar mit Jetson (40–100 TOPs), LiDAR-Optionen.
- W U1–U4 – Radversionen für mehr Tempo/Reichweite.
Software-Stack & Schnittstellen
Programmierbare Varianten nutzen das offene Unitree-Ökosystem (Grundlagen: Entwickler-Einstieg):
- unitree_sdk2 (C++) / unitree_sdk2_python über DDS (CycloneDDS) – High-Level (vordefinierte Bewegungen, Geschwindigkeitsbefehle) und Low-Level (direkte Gelenkansteuerung über
q,dq,tau,Kp,Kd). - unitree_ros2 für die ROS-2-Integration über denselben DDS-Transport.
Simulation, Reinforcement Learning & Sim-to-Real
unitree_rl_mjlab unterstützt dieses Modell (Repo-Liste: Go2, A2, As2, G1, R1, H1_2, H2). Es kombiniert die Isaac-Lab-API mit MuJoCo-Physik (Abhängigkeiten u. a. rsl_rl, mujoco_warp, unitree_sdk2). Workflow: Train (Policy in der Simulation mit Domain-Randomisierung) → Play (Verifikation) → Sim2Real (Deployment via unitree_sdk2/DDS). URDF-/MJCF-Beschreibungen erlauben die Einbindung in eigene Pipelines (Isaac Lab, MuJoCo, Pinocchio).
Anwendungen
- RL-Locomotion & Robotik-Forschung: günstige, weit verbreitete Quadruped-Plattform mit reifem SDK.
- Lehre: reproduzierbare Plattform für Kurse.
- Leichte Inspektion & Sicherheit: Kameras/LiDAR für Kartierung.
- Events: auch mit Operator mietbar.
Sicherheit
Mit ~15 kg von einer Person tragbar; dennoch bei Low-Level-Tests aufbocken. Auf freier, ebener Fläche testen, Not-Stopp bereithalten, Personen aus dem Bewegungsbereich fernhalten.
Einordnung & Beschaffung
Der Go2 ist der Einstieg unter den Quadrupeds. Mehr Nutzlast/Schutz bieten A2 und B2. Vergleich: Roboterhund-Vergleich · Preise. Zum Produkt · Kontakt aufnehmen.
Entwicklerressourcen
- Unitree-Entwicklerdokumentation
- unitree_sdk2 · unitree_sdk2_python · unitree_ros2
- unitree_rl_mjlab · unitree_mujoco
Hinweis: Technische Daten und Repository-Angaben gemäß Hersteller-/Projektdokumentation (Stand 2026), Änderungen vorbehalten.