UNITREE Go2 EDU s LiDARem Hesai XT16 – čtyřnohý robot pro 3D mapování a autonomní navigaci

UNITREE Go2 EDU s LiDARem Hesai XT16 je čtyřnohý robot řady Go2 EDU vybaven přídavným 16kanálovým 3D LiDARem Hesai XT16 s dosahem až 120 m, výpočetním modulem NVIDIA Jetson Orin se 100 TOPS a hloubkovou kamerou Intel digitálních dvojčat a výzkum autonomní navigace. Oproti Go2 EDU U1 přidává LiDAR automobilové kvality s přesností typicky ±1 cm a 2,5násobný výpočetní výkon. Je to nejvyšší kráčející konfigurace Go2, kterou nabízíme – pro týmy, které potřebují hustá mračna bodů z terénu, kam se kolový robot nedostane.

Co nabízí

• Hesai XT16 – 16 kanálů, horizontální 360°, vertikálně 30°, až 320 000 bodů/s (single return)
• Dosah 0,05–120 m, při 10 % odrazivosti cca 80 m (střední kanály), přesnost měření typicky ±1 cm
• Výpočetní modul NVIDIA Jetson Orin se 100 TOPS – SLAM, lokalizace a AI modely v reálném čase přímo na robotovi
• Tři zdroje 3D dat – XT16 na dálku, vestavěný 4D LiDAR L1 (360 ° × 90 °) na blízké okolí a hloubková kamera Intel RealSense D435i
• Rychlost do 3,7 m/s (cca 13 km/h), schody do cca 16 cm, svahy do 40°
• Baterie 15 000 mAh s výdrží cca 2–4 h, rychlonabíječka 33,6 V / 9 A, otevřeno SDK a ROS 2

Proč dva LiDARy

Každý Go2 má na hlavě ultraširokoúhlý 4D LiDAR L1 se zorným polem 360° × 90°. Ten je navržen pro bezpečnost pohybu – vidí překážky těsně před robotem i nad ním. Na tvorbu přesných map velkých prostor však nestačí dosah ani hustota bodů. Proto tato konfigurace přidává Hesai XT16, mechanický 16-kanálový LiDAR se zorným polem 360° × 30° (–15° až +15°), který se běžně používá v autonomních vozidlech a mapovacích systémech. Výsledkem je dlouhý dosah a rovnoměrné mračno bodů vhodné pro SLAM algoritmy (např. FAST-LIO, LIO-SAM) při zachování blízké ochrany ze senzoru L1.

Hesai XT16 v číslech

Podle výrobce Hesai má XT16 měřící rozsah 0,05–120 m, u cíle s 10% odrazivostí dosahuje cca 80 m na středních kanálech a 50 m na krajních. Přesnost měření vzdálenosti je typicky ±1 cm (standardně ±2 cm), výstup až 320 000 bodů za sekundu v režimu single return a 640 000 bodů/s v režimu dual return. Senzor má krytí IP6K7 a hmotnost cca 0,8–0,9 kg podle verze konektoru – tuto hmotnost zohledněte při výpočtu zbývající nosnosti.

Výpočetní výkon 100 TOPS

Zpracování desítek tisíc bodů ze dvou LiDARů, obrazu z kamery D435i a současně běh lokalizace a plánování trasy vyžaduje výkon. Konfigurace s Hesai XT16 je proto vybavena modulem NVIDIA Jetson Orin se 100 TOPS (u Go2 EDU U1 je to 40 TOPS). Modul je určen pro uživatelský kód a běží na Ubuntu, přičemž stabilizaci chůze nadále zajišťuje interní procesor robota.

Mapování, digitální dvojčata a inspekce

Kráčející robot s LiDARem se dostane po schodech, přes prahy, rampy a nerovný povrch – tedy tam, kde kolové mapovací vozíky končí. Při obchůzce budovy, technologické haly nebo stavby tak vzniká husté mračno bodů, které můžete dále zpracovat do podoby digitálního dvojčete nebo podkladu pro BIM. Opakované obchůzky téže trasy umožňují porovnávat stav objektu v čase. Rozšíření jako termokamera nebo plynový senzor lze integrovat přes vývojové rozhraní podle potřeb projektu.

Čím se verze s Hesai XT16 liší od ostatních verzí

• Oproti Go2 EDU U1 – přidává 16kanálový LiDAR Hesai XT16 s dosahem do 120 ma výpočetní modul 100 TOPS namísto 40 TOPS. Podvozek, baterie, kamera D435i a SDK jsou stejné.
• Oproti Go2 Air a Pro – navíc otevřené SDK, senzory síly v chodidlech, hloubková kamera, baterie 15 000 mAh a rychlonabíječka; Air a Pro nemají přídavný LiDAR ani vývojový modul.
• Oproti Go2-W U2 – stejný výpočetní výkon 100 TOPS, ale místo kol má přídavný mapovací LiDAR. Go2-W je rychlejší na rovné podlaze, verze s XT16 je lepší na přesné mapy a schodiště.

K čemu se hodí

• 3D skenování budov a hal – mračna bodů pro digitální dvojčata a dokumentaci skutečného stavu
• Výzkum SLAM a autonomní navigace – multisenzorová fúze LiDAR + IMU + hloubková kamera na reálném hardwaru
• Inspekční obchůzky v prostorách nebezpečných nebo nepohodlných pro člověka (strojovny, kolektory, tunely)
• Pátrání a záchrana – výzkum – testování mapování ve ztížených podmínkách, například. v terénu simulujícím trosky
• Výuka pokročilé percepce – praktická cvičení ze zpracování mračen bodů a lokalizace

Pro koho je

• Geodetické a stavební firmy testující robotizované zaměřování a kontrolu stavby
• Výzkumné ústavy a univerzity zaměřené na autonomní systémy a SLAM
• Průmysloví integrátoři, kteří vyvíjejí inspekční řešení pro výrobu, energetiku či infrastrukturu
• Záchranné a bezpečnostní složky v rámci pilotních a výzkumných projektů

Porovnání rodiny UNITREE Go2

Zvýrazněný řádek = tento produkt. Údaje podle výrobce Unitree; výdrž baterie závisí na zátěži, terénu a režimu pohybu.

Technické parametry

Často kladené dotazy

Jaký dosah má LiDAR Hesai XT16 na Go2?

Hesai XT16 má podle výrobce měřící rozsah 0,05–120m. U tmavých povrchů s odrazivostí 10 % je reálný dosah cca 80 m na středních kanálech, což k mapování interiérů i exteriérových areálů bohatě stačí.

Jaký je rozdíl mezi Go2 EDU s XT16 a Go2 EDU U1?

Verze s XT16 má navíc 16kanálový LiDAR na dlouhý dosah a výpočetní modul se 100 TOPS (U1 má 40 TOPS). Podvozek, baterie 15 000 mAh, kamera D435i a SDK jsou stejné.

Funguje mapování i ve tmě a v prašném prostředí?

Ano, LiDAR je aktivní senzor ak měření nepotřebuje osvětlení. Prach, kouř nebo déšť mohou snížit počet platných bodů, proto výsledky v takovém prostředí doporučujeme ověřit zkušební obchůzkou.

Lze Go2 s Hesai XT16 programovat v ROS 2?

Ano. Robot má otevřené Unitree SDK2 a balíčky pro ROS 2 a Hesai poskytuje vlastní ROS ovladač pro XT16, takže data z obou LiDARů i kamery zpracujete v jednom ROS 2 grafu.

Kolik vydrží baterie s přídavným LiDARem?

Výrobce uvádí pro Go2 EDU s baterií 15 000 mAh výdrž cca 2–4 hodiny. Přídavný LiDAR a vytížený výpočetní modul zvyšují spotřebu, proto při dlouhých misích počítejte spíše s dolní hranicí.

Zvládne robot schody?

Ano, Go2 překonává stupně do výšky cca 16 cm a svahy se sklonem do 40°. U schodů s vyššími stupni je třeba trasu předem otestovat.

Je Go2 s XT16 vhodný pro tvorbu BIM modelů?

Je vhodný pro sběr mračna bodů, které je podkladem pro BIM a digitální dvojčata. Samotný model se vytváří ve specializovaném softwaru; přesnost výsledku závisí také na zvoleném SLAM algoritmu a trasy.