AI-FanGe/Microduck-build-tutorial

何を解決するか

Microduck は、物理的なロボット上で強化学習（RL）による歩行ポリシーを実装するための完全なハードウェア・ソフトウェアパイプラインを提供するコンパクトな二足歩行ロボットプロジェクトです。シミュレーションでのトレーニングと現実世界へのデプロイのギャップを埋めるために、事前構成済みのOSイメージ、3Dプリント可能な部品、およびデプロイフレームワークを提供しています。

動作方法

このプロジェクトは2つの主要なコンポーネントに分かれています：

• シミュレーションとトレーニング：mjlab_microduck（MuJoCo/MjLabに基づく）を使用して、強化学習により歩行ポリシーをトレーニングし、ONNXモデル（walk.onnx）としてエクスポートします。
• デプロイ：microduck/ ディレクトリには、Raspberry Pi Zero 2 W用のコードが含まれており、IMU（BNO08x）およびユーザー入力（キーボードまたはBluetoothゲームパッド）からのデータを読み取り、OpenRB-150コントローラーを介して14台のDynamixel XL330サーボを制御するONNXポリシーを実行します。

対象ユーザー

• 二足歩行ロボティクスに興味を持つロボット愛好家や開発者。
• 低コストハードウェア上でRLベースの歩行ポリシーを実験したい研究者や趣味人。
• 事前構築済みのOSイメージと3D印刷ファイルを通じて「即時使用」の体験を望むユーザー。

特徴

• 完全なエコシステム：3Dプリント用のCADファイルからRLトレーニング環境、デプロイコードまで、すべてを含んでいます。
• 事前構築済みイメージ：Raspberry Pi OS Lite、Python環境、歩行モデルが事前にインストールされた microduck.img.xz イメージを提供します。
• ヘッドレス動作：専用の systemd サービスにより、モニターまたはキーボードを必要とせずにBluetoothゲームパッドでロボットを起動・制御できます。
• ハードウェア統合：BNO08x IMUおよびROBOTIS OpenRB-150サーボコントローラーの組み込みサポートがあります。