Deep Robotics Lite 3 vs Unitree Go2: quale robot quadrupede scegliere per didattica, ricerca e R&D?

I robot quadrupedi stanno guadagnando spazio nelle università, nei laboratori di ricerca e nei team R&D. Non servono più solo a impressionare durante le dimostrazioni: stanno diventando vere piattaforme di lavoro per la locomozione, la percezione, la navigazione autonoma e l’IA integrata.


Tra i modelli più osservati, due nomi tornano spesso: il Deep Robotics Lite 3 e l’Unitree Go2. Entrambi sono compatti, agili e adatti sia alla didattica sia alla ricerca, ma non rispondono agli stessi obiettivi.


Il Go2 è un’ottima porta d’ingresso per scoprire la robotica quadrupede e avviare rapidamente sperimentazioni. Il Lite 3, invece, si rivolge maggiormente a progetti che richiedono una piattaforma più robusta, più modulare e capace di evolvere oltre una semplice dimostrazione.

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Questa offerta permette a laboratori, scuole di ingegneria, università e team R&D di dotarsi di un robot quadrupede più avanzato, con un budget più accessibile per avviare o rafforzare un progetto di robotica mobile.

Perché confrontare il Lite 3 e il Go2?

La scelta di un robot quadrupede non dipende solo dal prezzo o dalla scheda tecnica. Dipende soprattutto dall’uso previsto: scoperta della robotica mobile, didattica, ricerca applicata, sviluppo ROS, navigazione autonoma o integrazione di sensori.


Il Go2 è una buona porta d’ingresso per sperimentare rapidamente con un quadrupede agile e accessibile. Il Lite 3, invece, è più adatto a progetti che richiedono una piattaforma più robusta, più aperta e capace di evolvere con le esigenze del laboratorio o del team R&D.

Deep Robotics Lite 3: una piattaforma quadrupede progettata per andare oltre

Il Deep Robotics Lite 3 è un robot quadrupede compatto, progettato per l’istruzione superiore, la ricerca applicata e i progetti R&D. Il suo principale vantaggio è offrire una base sufficientemente robusta e scalabile per lavorare su temi avanzati, senza arrivare ai budget delle piattaforme quadrupedi industriali più pesanti.


A seconda delle versioni e delle configurazioni, il Lite 3 può essere utilizzato per:

In laboratorio, il Lite 3 facilita il passaggio dalla simulazione al campo. Studenti, ricercatori e ingegneri possono testare i propri algoritmi su una vera piattaforma mobile, con i vincoli del mondo reale: equilibrio, latenza, sensori, calibrazione, ambiente variabile e imprevisti.


È questa capacità di evolvere con il progetto che lo distingue. Il Lite 3 può servire come supporto didattico, ma anche come base di sviluppo per progetti più ambiziosi di robotica quadrupede.

Unitree Go2: un quadrupede accessibile, agile e molto popolare

L’Unitree Go2 è uno dei robot quadrupedi più conosciuti sul mercato. Il suo successo si spiega facilmente: è compatto, agile, interessante dal punto di vista del prezzo e molto dimostrativo.


Può eseguire numerosi movimenti, essere controllato tramite un’app e integrare funzioni di tracking, mappatura LiDAR o interazione a seconda delle versioni. Per workshop, dimostrazioni o primi progetti intorno alla robotica quadrupede, è una piattaforma molto interessante.


Il Go2 è particolarmente adatto per:

Il Go2 EDU offre una maggiore apertura per lo sviluppo, con possibilità più avanzate rispetto alle versioni consumer. È quindi una piattaforma da non sottovalutare per la didattica e per alcuni progetti di ricerca.

Lite 3 vs Go2: le principali differenze

Deep Robotics Lite 3 Unitree Go2
Posizionamento
Piattaforma quadrupede per istruzione superiore, ricerca applicata e R&D
Robot quadrupede accessibile per didattica, dimostrazioni e primi progetti
Pubblico target
Università, laboratori, scuole di ingegneria, team R&D
Didattica, workshop, dimostrazioni, ricerca accademica leggera o intermedi
Approccio
Più modulare, più orientato allo sviluppo avanzato
Più accessibile, rapido da prendere in mano, molto dimostrativo
Sviluppo
SDK, API, risorse di sviluppo, compatibilità ROS a seconda delle versioni
SDK e sviluppo più avanzato soprattutto nelle versioni EDU
Sensori
Telecamere, LiDAR a seconda della versione, interfacce per estensioni
LiDAR 4D, telecamera, opzioni a seconda della versione
Carico utile
Fino a 7,5 kg a seconda della versione
Fino a 12 kg massimo a seconda della versione EDU
Autonomia
Circa 1,5-2 ore a seconda dell’utilizzo
Circa 1-4 ore a seconda della batteria e della versione
Uso consigliato
Progetti scalabili, navigazione autonoma, percezione, R&D robotica
Scoperta, didattica, dimostrazione, sperimentazione rapida
Budget
Più elevato, ma più adatto ai progetti avanzati
Più accessibile nelle versioni entry-level

Quale robot quadrupede scegliere per la didattica?

Per la didattica, entrambi i robot possono essere pertinenti, ma non per gli stessi usi. Il Go2 è molto adatto ai corsi introduttivi, alle dimostrazioni e ai primi progetti degli studenti. È visivo, agile e facile da presentare.


Il Lite 3 diventa più interessante quando il robot deve accompagnare progetti su più semestri, con maggiore sviluppo software, integrazione di sensori o lavoro sulla navigazione autonoma.

Quale robot quadrupede scegliere per la ricerca?

Per la ricerca, la scelta dipende soprattutto dal livello di apertura necessario. Il Go2 EDU può essere adatto a progetti accademici, test di algoritmi o dimostrazioni avanzate, con una presa in mano rapida e un budget più contenuto.


Il Lite 3 sarà più adatto se il progetto richiede una base più modulare, integrazione di sensori, interfacce hardware sfruttabili o una logica di sviluppo più avanzata intorno a ROS, SLAM, percezione o navigazione autonoma.


Per un laboratorio che vuole far evolvere il proprio progetto nel tempo, il Lite 3 offre una base più coerente e più aperta.

La versione Lite 3 Venture: per quali progetti?

La versione Lite 3 Venture è interessante per i team che vogliono andare oltre la versione Basic, senza passare necessariamente subito a una configurazione LiDAR completa.


Può essere adatta per:

La versione Lite 3 LiDAR: per quali progetti?

La versione Lite 3 LiDAR si rivolge ai progetti che richiedono una migliore percezione dell’ambiente.

È particolarmente pertinente per lavorare su:

C’est la version à privilégier si votre projet repose sur la perception 3D et la capacité du robot à comprendre son environnement.

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Marine Senecat, Content Manager chez Génération Robots

Marine Senecat

Responsabile dei contenuti presso Génération Robots