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解決する課題

Mini Pupper 4は、ロボットのシミュレーション学習と現実世界へのデプロイのギャップを埋めるために設計されたオープンソースのハードウェアおよびソフトウェアプラットフォームを提供します。開発者は高精度な環境で複雑なニューラルネットワークポリシーを学習し、それを物理ハードウェア上で実行できます。

仕組み

このプラットフォームは、高性能な3-DoFコアレススマートサーボと堅牢なソフトウェアスタックを統合しています。物理シミュレーションにはMuJoCoとNVIDIA Isaacを利用し、Better Actuator Models (BAM) を組み込むことで関節の摩擦を考慮しています。システムは、高度な自律ナビゲーション（SLAM、経路計画）のためにROS 2 Jazzyをサポートし、オンボードのマイクロコントローラーでのリアルタイムかつ低レベルなアクチュエーター制御のためにmicro-ROSをサポートしています。

対象ユーザー

このプロジェクトは、四足歩行、強化学習、自律ナビゲーションに関心のあるロボット研究者、学生、エンジニア向けです。標準化されたモジュール式のハードウェアベースを使用して、理論的なシミュレーションから物理的なロボット実装へと移行したいと考えている人々のために設計されています。

ハイライト

• Sim2Real機能: MuJoCo/Isaacでのニューラルネットワーク学習から現実世界での実行へのシームレスな移行。
• 高度なアクチュエーターモデリング: BAMとのネイティブ統合により、正確な関節摩擦と機械的挙動をシミュレート。
• 最新のROS 2サポート: 高度な自律ナビゲーションスタックのためのROS 2 Jazzyとの箱出しでの互換性。
• フルスタックオープンソース: ファームウェアや低レベルのmicro-ROSドライバーから、高レベルのRaspberry Piアプリケーションコード、機械設計図まで全てが含まれています。