四足歩行ロボット
Unitree Go2
どこへでも、軽やかに。
Unitree Go2 は、4D LiDAR L1 による全方位の空間認識と GPT 連携の音声理解を、$1,600 という手の届く価格で実現した四足歩行ロボット。階段や不整地もスムーズに踏破し、点検・研究・エンタメまで幅広く活躍します。最も身近な脚型ロボットです。
主なスペック
- 自由度
- 12 DOF（各脚3関節）
- 最高速度
- Air 2.5 / Pro 3.5 / EDU 最大5 m/s
- センサー
- 4D LiDAR L1（360°×90°）＋深度カメラ
- 可搬重量
- 約 7〜8 kg（最大 10〜12 kg）
- バッテリー
- 8,000mAh / 連続 約1〜2時間
- 演算
- 8コアCPU（EDUは Jetson Orin 搭載可）
特徴
- 360°×90° の超広角 4D LiDAR L1 で死角の少ない3Dマッピングと障害物回避
- 高トルク・高応答のアクチュエータで階段・坂・不整地も安定歩行
- GPT 大規模言語モデル連携で、自然言語の音声コマンドに対応（Pro／X系）
- ISS2.0 インテリジェント追従で人や物をなめらかに自動追尾
- EDU 版は SDK（Python / ROS2）対応でフルカスタマイズ可能
主な用途
施設・インフラの自律点検・巡回 / 大学・研究機関でのロボティクス研究（主にEDU） / STEM 教育のプラットフォーム教材 / イベント・展示でのデモンストレーション / セキュリティ巡回・夜間の映像ストリーミング
こんな方に： 脚型ロボットを手頃に試したい開発者・教育機関・点検事業者に最適。二次開発なら EDU 版が有力。
ヒューマノイドロボット
Unitree G1
人と同じ空間で、働く。
Unitree G1 は、基本 $16,000 という破格で登場した量産型の二足歩行ヒューマノイド。23〜43自由度のしなやかな全身関節と強化学習ベースの運動制御で、不整地歩行・転倒からの起き上がり・両手作業までこなします。世界中の研究室で採用が進む本格ヒューマノイドの標準機です。
主なスペック
- 身長 / 重量
- 約1,320mm / 約35kg
- 自由度
- 23〜43 DOF（構成による）
- 歩行速度
- 通常 約2m/s（最大 約12km/h）
- センサー
- 3D LiDAR（MID-360）＋深度カメラ
- バッテリー
- 9,000mAh / 連続 約2時間
- 演算
- 8コアCPU（EDUは Jetson Orin 最大100 TOPS）
特徴
- 競合の約26分の1という価格を実現した量産型の二足歩行ヒューマノイド
- 強化学習と Sim2Real による高度な全身運動制御（起き上がり・側転・キック）
- 3D LiDAR と深度カメラで自律歩行・障害物回避の基盤を標準搭載
- オプションの Dex3-1 三本指ハンドで工具やボトルの把持・操作が可能
- EDU は Jetson Orin と Python/C++/ROS2 SDK 対応で研究・開発に最適
主な用途
ヒューマノイド AI・運動制御の研究開発（論文採用多数） / 工場・物流での搬送・点検の実証実験 / サービス・接客タスクの検証 / 展示・エンターテインメント（ダンス・演武）
こんな方に： 本格的なヒューマノイド研究・実証に取り組む企業・研究機関向け。拡張性重視なら EDU 構成。
ヒューマノイドロボット
Unitree R1
軽く、速く、手の届く一台。
Unitree R1 は、2025年に登場した超軽量・低価格のフルサイズ・ヒューマノイド。約25kgの軽快なボディに音声・画像を理解するマルチモーダル AI（UnifoLM）を搭載し、走行や前方宙返りといったダイナミックな動作もこなします。$5,900 という破格で、ヒューマノイドを一気に身近にした一台です。
主なスペック
- 身長 / 重量
- 約123cm / 約25〜29kg
- 自由度
- 全身 20〜26 DOF
- AI
- 音声＋画像のマルチモーダル大規模モデル(UnifoLM)
- 運動性能
- 歩行・走行・宙返りなど高い機動性
- バッテリー
- クイックスワップ式 / 連続 約1時間
- 価格
- Air $4,900〜 / 標準 $5,900
特徴
- フルサイズ人型として世界最安クラス（Air $4,900〜 / 標準 $5,900）
- 歩行・走行に加え、宙返りや武術的な動作までこなすダイナミックな運動性能
- 約25〜29kg と軽量で大人1人が運搬可能、煩雑なキャリブレーションも不要
- 音声と画像を統合理解するマルチモーダル AI（UnifoLM）を搭載
- EDU 版はオープン SDK・ROS2 対応で二次開発・研究に最適
主な用途
ヒューマノイド入門・STEM 教育用途 / AI・動作アルゴリズムのプロトタイピング / スタートアップでの低コスト実証 / イベント・展示でのパフォーマンス
こんな方に： 予算を抑えてヒューマノイド開発を始めたい個人開発者・教育機関・スタートアップに最適。