UBTECH UGOT AI City Guardian Education Kit Roboterbaukasten

Vielseitige Robotik für den Unterricht der Zukunft
Das UGOT AI City Guardian Education Kit kombiniert modernste KI-Technologien mit einem flexiblen, modularen Design. Aus über 60 Bauteilen lassen sich mit dem innovativen Knopfverschluss 4 unterschiedliche Robotermodelle schnell und stabil zusammensetzen – vom selbstbalancierenden Fahrzeug bis zum vierbeinigen Laufroboter. Das Herzstück bildet eine leistungsstarke Recheneinheit mit CPU, GPU und NPU, die komplexe Algorithmen, Modelle und Offline-Trainings zuverlässig verarbeitet. Damit wird fortgeschrittene Robotik und KI für Lernende einfach erlebbar.

Interaktiv lernen mit echter KI-Power
Ob Gesten-, Gesichts- oder Objekterkennung, Sprachsteuerung oder präzise Bewegungssteuerung: UGOT bietet eine beeindruckende Bandbreite an Funktionen für realitätsnahe Projekte. Lernende programmieren per Python-SDK oder nutzen kompatible Plattformen wie Arduino, Raspberry Pi oder Micro:Bit für eigene Entwicklungen. Der strukturierte Lehrplan umfasst 15 Themen und 30 Unterrichtsstunden, in denen Kinder anhand virtueller Stadtmissionen wie „Menschen in einer Menschenmenge suchen“ oder „Ökologische Schutzmaßnahmen“ praxisnah Lösungen erarbeiten. Das fördert Problemlösekompetenz, technisches Verständnis und soziale Verantwortung.

So funktioniert UGOT im Unterricht:

• Zusammenbauen per Knopfdrehverschluss: Schnellmontage mit dem modularen Kit zu Robotern wie einem autonom balancierenden Fahrzeug oder einem Roboterarm
• Programmieren der Intelligenz: Gesichter erkennen, Gesten erkennen oder Verkehrszeichen analysieren – alles per Plug‑in oder App-Codesteuerung
• Projektbasierte Übungen: Im Modul „City Guardian“ lösen Lernende stufengerecht reale Herausforderungen via KI‑Routinen.
• Interaktive Steuerung: Die Roboter fahren autonom, tanzen, erkennen Personen oder reagieren auf Sprachbefehle.

Details auf einen Blick:

• 4 verschiedene Robotermodelle aus einem Baukasten
• umfangreiche KI-Funktionen: Bild-, Sprach- und Bewegungserkennung
• offenes Ökosystem für Arduino, Raspberry Pi und Micro:Bit
• 2600 mAh Akku für bis zu 2 Stunden Lernzeit
• Lehrplan nach internationalen Standards
• reale Anwendungsszenarien für Stadt- und Umweltschutzprojekte