UniBot-V1 Challenge:
Modeliniz Sizde Kalsın, Unitree'nin Gerçek Robotu Koşsun.
Unitree, Temmuz 2026'da sessiz sedasız yeni bir yarışma altyapısı yayımladı: geliştirdiğiniz kontrol politikası kendi sunucunuzda çalışır, Unitree'nin değerlendirme sistemi ona internet üzerinden bağlanır ve gerçek robotlar üzerinde sınar. Bu rehberde: arayüzün tam şeması, gözlem/eylem katalogları, hızlı başlangıç ve Türkiye'den bir ekibin nasıl hazırlanacağı — resmî duyurudan önce, Türkçe'deki ilk kaynak.
Sistem 4 Cümlede
Ters bağlantı modeli
Siz modelinizi göndermezsiniz; 8765'ten başlayan N ardışık portta bir WebSocket servisi açarsınız. Unitree'nin değerlendiricisi istemci olarak size bağlanır.
Gözlem gelir
Her adımda 4 RGB kamera, kol/tutucu/alt gövde durumları ve bölüm boyunca sabit doğal dil görev komutu — yalnızca metadata'da beyan ettiğiniz anahtarlar iletilir.
Eylem döner
Politikanız eklem hedefleri (7+7) veya uç işlevci pozları (6+6) + tutucu ve pivot komutlarından oluşan bir eylem öbeği döndürür; öbek sırayla uygulanır.
Gerçek robot, kayıtlı metrik
N test robotu rastgele sırayla koşar; yanıt gecikmeniz, gecikme kararlılığınız ve eylem düzenliliğiniz kaydedilip sonuçlarla yayımlanabilir.
Politika arayüzü, gözlemler ve eylemler
Aşağıdaki tablolar reponun teknik şartnamesinden derlenmiştir — dil komutlu çift-kol manipülasyonu için standart bir VLA arayüzü. Tüm tensörler zaman ekseni taşır; gözlemde 0. indeks en eski kare, eylemde 0. indeks ilk uygulanan komuttur.
| Zorunlu Politika Arayüzü | |
|---|---|
| metadata (özellik) | Kontrol uzayı (joint/ee), kullanılacak gözlem anahtarları, obs/action öbek boyutları ve submission token — el sıkışmada bir kez iletilir. Beş alanın tamamı zorunlu; eksik alan bağlantıda ret demek. |
| get_action(obs) | Her değerlendirme adımında çağrılır: gözlem sözlüğünü alır, bir eylem öbeği döndürür. Her dönüşte token tekrar doğrulanır. |
| reset() | Her bölüm (episode) başında çağrılır; bölüme özel durum ve geçmiş temizlenir. |
| Eylem Uzayları | |
|---|---|
| Ortak (her iki uzayda) | left_gripper [1] · right_gripper [1] · pivot [7] · meta.token |
| control_space = "joint" | left_arm [7] · right_arm [7] — eklem hedefleri |
| control_space = "ee" | left/right_ee_pose_gripper_base [6] — xyz+rpy uç işlevci hedefleri |
| Gözlem Anahtarı (observation.*) | Kare Başına Boyut | Açıklama |
|---|---|---|
| images.cam_left_high / cam_right_high | 480×640×3 · uint8 | Sol/sağ üst kameralar (RGB) |
| images.cam_left_wrist / cam_right_wrist | 480×640×3 · uint8 | Sol/sağ bilek kameraları (RGB) |
| state.left_arm / right_arm | [7] · float32 | Kol eklem durumları (7 eklem/kol) |
| state.*_ee_pose_gripper_base | [6] · float32 | Uç işlevci pozu: xyz (metre) + rpy (radyan), taban çerçevesinde |
| state.left_gripper / right_gripper | [1] · float32 | Tutucu açıklıkları |
| state.lower_body | [15] · float32 | Alt gövde propriyosepsiyonu |
| language | str (zaman eksensiz) | Bölüm boyunca sabit doğal dil görev komutu |
5 dakikada yerel doğrulama
Bağımlılıklar üç paket: numpy, msgpack, websockets. Referans politika ve yerel doğrulayıcı repoda hazır — kendi modelinizi entegre etmeden önce iskeletin çalıştığını iki terminalde görürsünüz.
git clone https://github.com/unitreerobotics/unibot_submission cd unibot_submission && pip install -r requirements.txt # Terminal A — referans politikayla sunucuyu baslat: UNIBOT_SUBMISSION_TOKEN=dev-token UNIBOT_CONTROL_SPACE=joint \ python example/run_server.py 8765 # Terminal B — yerel dogrulayiciyi calistir: UNIBOT_SUBMISSION_TOKEN=dev-token python example/run_client.py # Beklenen: her adimda 'token verified', hic 'ACTION REJECTED' yok
Dağıtımda iki desen — ve kritik tuzak
Desen 1 (en sağlam): her port için ayrı süreç, her süreçte modelin ayrı kopyası — makineler arasına da dağıtılabilir. Desen 2: portlar hafif uç nokta, arkada tek paylaşımlı çıkarım servisi. Tuzak şurada: farklı portlar aynı anda çağrılabilir; paylaşımlı arka uç istekleri birbirini bloklamadan servis etmeli ve her portun reset/geçmiş durumu kesinlikle izole tutulmalı — her port ayrı bir robotun ayrı bölümüdür.
Resmî Duyuruyla Netleşecek Başlıklar
Yayımlanan repo yalnızca teknik gönderim şartnamesini kapsıyor; aşağıdaki başlıklar organizatörlerin resmî duyurusuyla netleşecek:
- —Yarışmada kullanılacak robot modeli — gözlem şeması çift kollu bir Unitree insansı konfigürasyonunu işaret ediyor
- —Test robotu sayısı (N) ve buna bağlı port gereksinimleri
- —Görev listesi, başarı ölçütleri ve puanlama sistemi
- —Kayıt süreci, submission token başvurusu ve değerlendirme takvimi
- —Ödüller ve katılım koşulları
Bu rehber, resmî duyurular yayımlandıkça güncellenmektedir.
Bir Türk ekibi nasıl hazırlanır?
Bu tür yarışmaları kazanan tarif dünyada netleşti: gerçek robotta toplanmış gösterim verisi + onunla eğitilmiş VLA/imitasyon politikası + düşük gecikmeli servis. İlk ikisi donanım ister — ve tam da bizim işimiz bu.
Veri ve geliştirme platformu
Çift kollu manipülasyon verisi için G1 EDU (eklem seviyesinde SDK, $34.200'den) veya filo ölçekli veri toplama için G1-D platformu; teleoperasyon hattı kurulumunu ekibimiz üstlenir. Politika değerlendirme tarafında DreamDojo dünya modeli rehberimiz ve G1 teleoperasyon rehberimiz hazır.
Üniversite ve AR-GE ekipleri için
Robotlar.org; donanım tedariki, simülasyon/SDK kurulumu, teleop veri hattı ve araştırmacı eğitimini uçtan uca sağlar. TÜBİTAK destekli projeler ve üniversite takımları için akademik fiyatlandırma mevcuttur; yarışma hazırlığı kapsamındaki teknik gereksinimler için ekibimizle görüşebilirsiniz.
Sıkça Sorulan Sorular
UniBot-V1 Challenge nedir?
Unitree'nin resmî GitHub hesabında Temmuz 2026'da yayımlanan yeni robot yarışması altyapısıdır (unitreerobotics/unibot_submission). Katılımcılar bir robot kontrol politikası (policy) geliştirir; Unitree'nin değerlendirme sistemi bu politikaya internet üzerinden (WebSocket) bağlanır ve politikayı N adet gerçek test robotu üzerinde rastgele sırayla koşturur. Yani modeliniz sizin sunucunuzda çalışır, robot Unitree'nin sahasında hareket eder.
Yarışmada hangi robot kullanılıyor?
Repo, robot modelini açıkça adlandırmıyor. Gözlem şeması güçlü ipuçları veriyor: çift 7 eklemli kol, iki tutucu (gripper), 15 boyutlu alt gövde durumu ve 4 kamera (sol/sağ üst + sol/sağ bilek) — yani çift kollu bir Unitree insansı konfigürasyonu. Kesin model, görev listesi ve robot sayısı (N) organizatörler tarafından ayrıca duyurulacak.
Politika arayüzü nasıl çalışıyor?
Üç zorunlu üye var: metadata (kontrol uzayı, kullanılacak gözlem anahtarları, zaman-öbeği boyutları ve katılım token'ı — el sıkışmada bir kez iletilir), get_action(obs) (her adımda gözlem alır, eylem öbeği döndürür) ve reset() (her bölüm başında durumu temizler). Eksik veya bozuk metadata alanı olan gönderimler bağlantı anında reddedilir.
Robot hangi verileri gönderiyor, politika ne döndürüyor?
Gözlem kataloğu: 4 adet 480x640 RGB kamera görüntüsü, kol eklem durumları (7+7), uç işlevci pozları (xyz+rpy), tutucu açıklıkları, 15 boyutlu alt gövde durumu ve bölüm boyunca sabit doğal dil görev komutu. Politika; seçtiği kontrol uzayına göre eklem hedefleri (7+7) veya uç işlevci pozları (6+6), iki tutucu komutu ve 7 boyutlu pivot eylemi döndürür. Tüm tensörler zaman ekseni taşır (eylem öbekleri sırayla uygulanır).
Değerlendirmede nelere bakılıyor?
Görev başarısının yanında etkileşim kalitesi de kayıt altında: her get_action çağrısının yanıt gecikmesi, gecikmenin kararlılığı ve dönen eylemlerin istatistiksel düzenliliği ölçülüp sonuçlarla birlikte yayımlanabiliyor. Yani sadece iyi bir model değil, düşük ve kararlı gecikmeli sağlam bir servis altyapısı da gerekiyor — N robot aynı anda farklı portlardan sorgu atabildiği için eşzamanlılık kritik.
Katılım için ne gerekiyor, kayıt nasıl yapılıyor?
Teknik taraf açık: repoyu klonlayıp (pip install -r requirements.txt) örnek politika ile iki-terminal doğrulamasını çalıştırabilirsiniz. Resmî katılım ise organizatörlerin vereceği submission token ile oluyor — token başvuru süreci, takvim, görevler ve ödüller bu sayfanın güncellendiği tarihte henüz duyurulmadı. Detaylar açıklandıkça bu sayfayı güncelliyoruz.
Türkiye'den bir ekip nasıl hazırlanmalı?
Kazanan tarif bellidir: gerçek robotta toplanmış gösterim verisiyle eğitilmiş bir VLA/imitasyon politikası + düşük gecikmeli servis altyapısı. Hazırlık için çift kollu manipülasyon verisi toplayabileceğiniz bir platform (G1 EDU veya veri toplama odaklı G1-D), teleoperasyon hattı ve simülasyon ortamı gerekir. Robotlar.org, Türkiye yetkili distribütörü olarak donanım tedariki, teleop veri hattı kurulumu ve eğitim desteği sağlar.
Bu yarışma DreamDojo ve GR00T gibi projelerle nasıl ilişkili?
Aynı ekosistemin parçaları: UniBot-V1, dil komutlu çift-kol manipülasyon politikalarını gerçek robotta sınayan bir arena; DreamDojo gibi dünya modelleri politikaları gerçek robota dokunmadan değerlendirip iyileştirmenin, GR00T gibi VLA modelleri de bu tür politikaların temelini oluşturmanın yolu. Yarışmaya hazırlanan bir ekip için ikisi de doğal araç setidir — ayrıntılar DreamDojo rehberimizde ve G1 Araştırma Radarı'nda.