Quadruped-Roboter gewinnen in Universitäten, Forschungslaboren und F&E-Teams zunehmend an Bedeutung. Sie dienen nicht mehr nur als beeindruckende Demonstrationsobjekte: Sie werden zu echten Arbeitsplattformen für Lokomotion, Wahrnehmung, autonome Navigation und eingebettete KI.
Unter den am häufigsten diskutierten Modellen tauchen zwei Namen besonders oft auf: der Deep Robotics Lite 3 und der Unitree Go2. Beide sind kompakt, agil und sowohl für die Lehre als auch für die Forschung geeignet, verfolgen jedoch nicht dieselben Ziele.
Der Go2 ist ein sehr guter Einstieg, um Quadruped-Robotik kennenzulernen und schnell Experimente zu starten. Der Lite 3 richtet sich dagegen eher an Projekte, die eine robustere, modularere Plattform benötigen, die über eine einfache Demonstration hinaus weiterentwickelt werden kann.
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Dieses Angebot ermöglicht es Laboren, Ingenieurhochschulen, Universitäten und F&E-Teams, sich mit einem fortschrittlicheren Quadruped-Roboter auszustatten, mit einem zugänglicheren Budget für den Start oder Ausbau eines Projekts in der mobilen Robotik.
Die Wahl eines Quadruped-Roboters hängt nicht nur vom Preis oder vom Datenblatt ab. Entscheidend ist vor allem der geplante Einsatz: Einstieg in die mobile Robotik, Lehre, angewandte Forschung, ROS-Entwicklung, autonome Navigation oder Sensorintegration.
Der Go2 ist ein guter Einstieg, um schnell mit einem agilen und zugänglichen Quadruped-Roboter zu experimentieren. Der Lite 3 eignet sich dagegen besser für Projekte, die eine robustere, offenere Plattform benötigen, die mit den Anforderungen des Labors oder R&D-Teams mitwachsen kann.
Der Deep Robotics Lite 3 ist ein kompakter Quadruped-Roboter, der für die Hochschullehre, die angewandte Forschung und F&E-Projekte entwickelt wurde. Sein Hauptvorteil: Er bietet eine ausreichend robuste und skalierbare Basis, um an fortgeschrittenen Themen zu arbeiten, ohne in die Budgetbereiche der schwereren industriellen Quadruped-Plattformen vorzudringen.
Je nach Version und Konfiguration kann der Lite 3 eingesetzt werden für:
In einem Labor erleichtert der Lite 3 den Übergang von der Simulation zum realen Einsatz. Studierende, Forschende und Ingenieurinnen und Ingenieure können ihre Algorithmen auf einer echten mobilen Plattform testen, mit den realen Einschränkungen: Gleichgewicht, Latenz, Sensoren, Kalibrierung, veränderliche Umgebungen und unerwartete Situationen.
Genau diese Fähigkeit, mit dem Projekt mitzuwachsen, zeichnet ihn aus. Der Lite 3 kann als Lehrplattform dienen, aber auch als Entwicklungsbasis für anspruchsvollere Projekte in der Quadruped-Robotik.
Der Unitree Go2 ist einer der bekanntesten Quadruped-Roboter auf dem Markt. Sein Erfolg lässt sich leicht erklären: Er ist kompakt, agil, preislich attraktiv und sehr demonstrativ.
Er kann zahlreiche Bewegungen ausführen, über eine App gesteuert werden und je nach Version Funktionen für Tracking, LiDAR-Kartierung oder Interaktion integrieren. Für Workshops, Demonstrationen oder erste Projekte rund um Quadruped-Robotik ist er eine sehr interessante Plattform.
Der Go2 eignet sich besonders gut für:
Der Go2 EDU bietet mehr Offenheit für die Entwicklung, mit erweiterten Möglichkeiten gegenüber den Consumer-Versionen. Damit ist er eine Plattform, die für die Lehre und bestimmte Forschungsprojekte nicht unterschätzt werden sollte.
| Deep Robotics Lite 3 | Unitree Go2 | |
|---|---|---|
|
Positionierung |
Quadruped-Plattform für Hochschullehre, angewandte Forschung und R&D |
Zugänglicher Quadruped-Roboter für Lehre, Demonstrationen und erste Projekt |
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Zielgruppe |
Universitäten, Labore, Ingenieurhochschulen, R&D-Teams |
Lehre, Workshops, Demonstrationen, leichte bis mittlere akademische Forschung |
|
Ansatz |
Modularer, stärker auf fortgeschrittene Entwicklung ausgerichtet |
Zugänglicher, schnell einsatzbereit, sehr demonstrativ |
|
Entwicklung |
SDK, API, Entwicklungsressourcen, ROS-Kompatibilität je nach Version |
SDK und fortgeschrittenere Entwicklung vor allem bei den EDU-Versionen |
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Sensoren |
Kameras, LiDAR je nach Version, Schnittstellen für Erweiterungen |
4D-LiDAR, Kamera, Optionen je nach Version |
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Nutzlast |
Bis zu 7,5 kg je nach Version |
Bis zu 12 kg maximal je nach EDU-Version |
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Akkulaufzeit |
Etwa 1,5 bis 2 Stunden je nach Nutzung |
Etwa 1 bis 4 Stunden je nach Akku und Version |
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Empfohlener Einsatz |
Skalierbare Projekte, autonome Navigation, Wahrnehmung, Robotik-R&D |
Entdeckung, Lehre, Demonstration, schnelle Experimente |
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Budget |
Höher, aber besser für fortgeschrittene Projekte geeignet |
Zugänglicher in den Einstiegsversionen |
Für die Lehre können beide Roboter relevant sein, jedoch nicht für dieselben Anwendungen. Der Go2 eignet sich sehr gut für Einführungskurse, Demonstrationen und erste studentische Projekte. Er ist visuell, agil und leicht zu präsentieren.
Der Lite 3 wird interessanter, wenn der Roboter Projekte über mehrere Semester begleiten soll, mit mehr Softwareentwicklung, Sensorintegration oder Arbeit rund um autonome Navigation.
Für die Forschung hängt die Wahl vor allem vom benötigten Grad an Offenheit ab. Der Go2 EDU kann für akademische Projekte, Algorithmustests oder fortgeschrittene Demonstrationen geeignet sein, mit schneller Einarbeitung und einem begrenzteren Budget.
Der Lite 3 ist besser geeignet, wenn das Projekt eine modularere Basis, Sensorintegration, nutzbare Hardware-Schnittstellen oder eine fortgeschrittenere Entwicklungslogik rund um ROS, SLAM, Wahrnehmung oder autonome Navigation erfordert.
Für ein Labor, das sein Projekt langfristig weiterentwickeln möchte, bietet der Lite 3 eine kohärentere und offenere Basis.
Die Version Lite 3 Venture ist interessant für Teams, die über die Basic-Version hinausgehen möchten, ohne direkt auf eine vollständige LiDAR-Konfiguration umzusteigen.
Sie kann geeignet sein für:
Die Version Lite 3 LiDAR richtet sich an Projekte, die eine bessere Wahrnehmung der Umgebung erfordern.
Sie ist besonders relevant für Arbeiten an:
Diese Version ist zu bevorzugen, wenn Ihr Projekt auf 3D-Wahrnehmung und der Fähigkeit des Roboters basiert, seine Umgebung zu verstehen.
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Marine Senecat
Content Manager bei Génération Robots
