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¡Excelente pregunta! Cuando decimos que el G1 de Unitree es «de código abierto» (open-source), nos referimos a que Unitree ha liberado públicamente gran parte de su SDK (Software Development Kit) y herramientas relacionadas bajo licencias abiertas como MIT o Apache, disponibles en GitHub. Esto no significa que el hardware completo o el firmware interno del robot sea 100% open-source (por ejemplo, el núcleo de control de motores sigue siendo propietario), pero sí permite a desarrolladores, investigadores y entusiastas acceder, modificar y extender el software para controlar y programar el robot. Es una estrategia de Unitree para fomentar una comunidad grande, similar a lo que hace con sus SDK para perros robóticos como Go1 o Go2.

Esto democratiza el desarrollo: en lugar de un robot «cerrado» como algunos competidores, el G1 se integra fácilmente con frameworks de IA como ROS2, NVIDIA Isaac o Hugging Face, acelerando innovaciones en aprendizaje por refuerzo (RL), teleoperación y simulación.

¿Qué Se Puede Hacer con el Código Abierto del G1?

El ecosistema open-source del G1 es rico y versátil. Aquí va un resumen de las principales capacidades, basado en los repositorios oficiales y proyectos comunitarios al 23/09/2025:

  • Control Básico y Avanzado del Robot:
    • Usar el unitree_sdk2 para enviar comandos en tiempo real: movimiento de piernas/brazos, control de velocidad, posición y torque. Soporta entornos reales y simulados (ej. con ROS2 o Python).
    • Ejemplo: Implementar caminatas dinámicas, saltos o recuperación de caídas (como el «modo anti-gravedad»).
  • Teleoperación (Control Remoto):
    • Proyectos como avp_teleoperate permiten controlar el G1 entero (cuerpo, brazos y manos) con dispositivos XR (realidad extendida) como Apple Vision Pro o Azure Kinect. Incluye captura de video en tiempo real para VR inmersiva.
    • OpenWBT (de Galbot Robotics): Sistema de teleoperación de cuerpo completo, open-source, que mapea movimientos humanos a latentes transferibles. Funciona en simulación y real, probado en múltiples G1/H1. Ideal para tareas como caminar, agacharse, agarrar o levantar objetos.
  • Entrenamiento de IA y Aprendizaje por Refuerzo:
    • unitree_IL_lerobot: Modificación open-source del framework LeRobot (de Hugging Face) para entrenar manos dexterosas duales del G1 (como Dex3-1). Puedes recolectar datos de teleoperación, entrenar modelos de RL y desplegarlos para tareas como manipulación fina (ej. tostar pan o ensamblaje).
    • Integración con NVIDIA Isaac Lab para simulación: Genera datos sintéticos, valida modelos y transfiere a hardware real. Proyectos como PawZart usan esto para tareas creativas, como tocar piano con el G1.
  • Simulación y Pruebas:
    • unitree_ros2 y unitree_sim_isaaclab: Paquetes URDF para simular el G1 en ROS2 o Isaac Sim. Incluye física realista (masa, inercia, límites articulares) para probar en entornos virtuales antes de hardware.
    • Ejemplo: Desplegar políticas de RL en repos como OpenHomie para Unitree.
  • Otras Aplicaciones Creativas:
    • Recopilación de datasets para visión por computadora (con cámaras Unitree).
    • Integración con OS open-source como OM1 (de OpenMind AGI), que soporta G1 para voz/visión y agentes preconfigurados.
    • Proyectos comunitarios: Desde control con ROS2 hasta experimentos en competencias como los World Robot Games.

En resumen, puedes desarrollar apps personalizadas, entrenar IA para tareas específicas y colaborar en la comunidad, todo sin pagar licencias extras (más allá del robot base). Esto lo hace ideal para educación, investigación o startups.

¿Cómo Obtener el Código y los Datos?

Es súper accesible: Todo está en repositorios públicos gratuitos. Sigue estos pasos:

  1. Accede al Sitio Oficial de Open-Source de Unitree:
    • Ve a www.unitree.com/opensource/. Ahí encuentras enlaces a todos los repos para G1 (SDK, simulación, etc.). Descarga directamente o clona via Git.
  2. GitHub de Unitree Robotics:
    • Repositorio principal: github.com/unitreerobotics. Busca estos clave para G1:
      • unitree_sdk2: SDK principal para control (C++/Python). Clona: git clone https://github.com/unitreerobotics/unitree_sdk2.git.
      • unitree_IL_lerobot: Para IA en manos. Clona: git clone https://github.com/unitreerobotics/unitree_IL_lerobot.git. Instala dependencias: pip install -e . (requiere DDS para comunicación).
      • avp_teleoperate: Teleop con XR. Clona: git clone https://github.com/unitreerobotics/avp_teleoperate.git.
      • unitree_ros2: Integración ROS. Soporta G1 con URDF completos.
    • Para simulación: git clone https://github.com/isaac-sim/IsaacLab e integra con Unitree via Orbit.
  3. Datasets (Datos de Entrenamiento):
    • Unitree ha liberado datasets open-source para G1, como operaciones de manos dexterosas (ej. «G1_Dex3_ToastedBread_Dataset» para tareas de manipulación).
    • Cómo obtenerlos: Desde Hugging Face Hub (gratuito, con CLI o web).
      • Instala Hugging Face: pip install huggingface_hub.
      • Descarga: huggingface-cli download unitreerobotics/G1_Dex3_ToastedBread_Dataset.
      • O ve a huggingface.co/unitreerobotics y busca «G1». Incluye episodios de video, telemetría y acciones para replay/testing.
    • Para recolectar tus propios datos: Usa avp_teleoperate durante teleop y exporta a LeRobot format.
  4. Guías de Desarrollo:
    • Documentación oficial: support.unitree.com/home/en/G1_developer. Cubre setup (conecta via WiFi hotspot del robot, IP 192.168.123.x), compilación (CMake) y ejemplos en Python/C++.
    • Nota: Para SDK completo, necesitas la versión Edu/Dev del G1 (~16K USD base, pero SDK es gratis). Prueba en simulación sin hardware.

Consejo: Empieza con un entorno virtual (Ubuntu 22.04 + ROS2 Humble) para probar. La comunidad en Reddit (r/robotics) o X discute fixes comunes. Si tienes un G1, únete al Discord de Unitree para soporte.

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Ser auténtico cuando el algoritmo te define: cómo preservar tu agencia en un mundo algorítmico

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Researchland

UBTECH presenta el U1: el robot humanoide «de compañía» que ya se vende en China

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Shenzhen, China — La compañía china UBTECH Robotics, una de las firmas más grandes del mundo en robótica humanoide y que cotiza en la bolsa de Hong Kong (HKEX: 9880), presentó el 30 de junio de 2026 su nueva línea de robots de compañía UWORLD U1, a la que describe como el primer humanoide «ultra-biónico» de tamaño real diseñado para producción en masa.

Hasta ahora UBTECH era conocida principalmente por sus robots industriales, como la serie Walker S2. Con el U1, la empresa da un giro hacia el consumidor final, apuntando a un mercado de compañía emocional, cuidado de adultos mayores, recepción, hotelería y educación.

Tres versiones, un mismo cuerpo

La línea U1 se divide en tres modelos:

  • U1 Lite: versión de medio cuerpo (torso), sin piernas ni desplazamiento.
  • U1 Pro: cuerpo completo, con capacidad de pararse y caminar.
  • U1 Ultra: el modelo de mayor gama, con la mayor fluidez de movimiento de toda la serie.

Cada uno está disponible en configuración masculina (183 cm, 42 kg) y femenina (168 cm, 35,2 kg).

Ficha técnica

  • 88 grados de libertad (articulaciones servo-motorizadas)
  • Columna cervical biomimética de doble pivote, que le permite reproducir cerca del 90% de los movimientos humanos básicos
  • Piel de silicona con rostro expresivo, mirada que sigue al usuario y parpadeo
  • Modelo de inteligencia artificial emocional, ejecutado de forma local sobre un procesador Rockchip RK3588
  • Almacenamiento de datos del usuario en el propio dispositivo, sin subirlos a la nube, según la compañía
  • Según UBTECH, el sistema reconoce más de 20 estados emocionales con un 90% de precisión (cifra no verificada de forma independiente)

El robot no está pensado para tareas del hogar como cocinar o limpiar: su función declarada es la conversación, la compañía y el soporte emocional.

Precios oficiales

Según el anuncio oficial de UBTECH en su evento de lanzamiento en Shenzhen, los precios de fábrica en yuanes son:

ModeloPrecio (RMB)Aproximado en USD
U1 Lite119.800 ¥~US$17.000
U1 Pro169.800 ¥~US$24.000
U1 Ultra (femenino)880.000 ¥~US$124.000
U1 Ultra (masculino)990.000 ¥~US$140.000

Nota para lectores: algunos distribuidores internacionales listan precios más altos (por ejemplo, hasta US$180.000 para el U1 Ultra), que probablemente incluyen márgenes de importación y reventa. Los valores de la tabla corresponden al precio oficial anunciado por la empresa en China.

Un lanzamiento con más de 13.000 pedidos

Al cierre del evento de presentación, UBTECH reportó más de 13.361 unidades reservadas, una cifra que la compañía destaca como validación temprana de la demanda. Las primeras entregas están previstas para mediados de septiembre de 2026.

El punto más polémico: réplicas de personas reales

UBTECH anunció que donará 100 unidades personalizadas del U1 durante 2026, en el marco de un programa de bienestar mental para personas mayores que viven solas. Lo llamativo es la tecnología detrás de esa personalización: la empresa planea usar reconstrucción facial 3D y reconocimiento de huella de voz para que el robot pueda parecerse y sonar como una persona específica —por ejemplo, un familiar fallecido o ausente—, combinando esto con modelos de memoria de largo plazo.

La propuesta generó debate en medios internacionales, que la compararon con escenarios de ciencia ficción distópica, planteando dudas éticas sobre el duelo, la dependencia emocional hacia una máquina y el consentimiento de la persona replicada.

Contexto de mercado

UBTECH justifica el lanzamiento citando cifras propias sobre soledad en China: unos 90 millones de adultos que viven solos y 118 millones de adultos mayores sin hijos cerca. El U1 llega en un momento de fuerte competencia en robótica humanoide de consumo, con rivales como el Unitree G1 (cerca de US$13.500) y el Tesla Optimus Gen 3, cuya producción en masa se espera para el tercer trimestre de 2026 con un precio estimado de entre US$20.000 y US$30.000.


Fuentes consultadas: UBTECH Robotics / UWORLD (comunicado oficial vía PRNewswire), South China Morning Post, TechRadar, RoboHorizon Robot Magazine, PurePC.pl, The AI Insider, Droids (Substack), Robots International, Robots LATAM.

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Researchland

PLATON, la cámara que combina luz, IA y sensores para rastrear partículas invisibles en 3D

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Un equipo de investigación presentó PLATON, un nuevo detector de partículas que reemplaza a millones de pequeños componentes detectores individuales por un único bloque de material que produce luz al paso de las partículas. Combinando una cámara de campo de luz, sensores de fotones de altísima sensibilidad e inteligencia artificial, el sistema reconstruye trayectorias de partículas de forma rápida y con una resolución que los detectores tradicionales no alcanzan.

Los detectores de partículas convencionales, usados tanto en física de altas energías como en imágenes médicas, suelen depender de arreglos de millones de sensores discretos distribuidos en una grilla, cada uno de los cuales debe leerse, calibrarse y sincronizarse por separado, lo que introduce costos de fabricación y complejidad de mantenimiento considerables. PLATON reemplaza ese enfoque por un único bloque continuo de material que emite luz cuando una partícula lo atraviesa, y delega en una cámara de campo de luz combinada con un modelo de inteligencia artificial la tarea de reconstruir, a partir de esa emisión luminosa, la trayectoria exacta que siguió cada partícula.

Para la comunidad de física experimental, la simplificación que propone PLATON podría reducir drásticamente el costo y la complejidad de construir detectores de próxima generación, tanto para experimentos de física de partículas en grandes aceleradores como para aplicaciones más aplicadas en escaneo de materiales o imágenes médicas de alta resolución. La integración de inteligencia artificial para interpretar patrones de luz complejos, en lugar de depender de reglas de reconstrucción geométrica fijas, es un enfoque que viene ganando terreno en instrumentación científica de frontera.

Más allá del interés puramente académico, este tipo de innovación en instrumentación tiene un historial de derivar, con los años, en aplicaciones médicas e industriales concretas: los detectores desarrollados originalmente para física de partículas terminaron dando origen a tecnologías como el PET-scan o ciertos escáneres industriales de rayos X. La pregunta de fondo que abre PLATON es si esta arquitectura más simple y basada en IA podrá replicarse a menor costo en hospitales o plantas industriales antes de lo que tomaron generaciones anteriores de tecnología de detección.

Fuentes al pie:
ScienceDaily: https://www.sciencedaily.com/news/matter_energy/technology/

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