pollen-robotics/microduck

解决的问题

Microduck 为小型双足机器人提供了“大脑”与控制软件，使其能够通过强化学习 (RL) 策略执行复杂的物理动作，例如行走、跌倒后站起以及拾取物体。

运作原理

该系统运行于 Rockchip RK3566 之上，并使用 50 Hz 的控制回路来驱动十五个伺服马达。它会加载导出为 ONNX 格式的神经网络策略，这些策略是使用 MuJoCo 和 PPO (Proximal Policy Optimization) 并结合 sim2real 技术所训练而成。软件架构由多个基于 Rust 的守护进程组成（例如用于控制的 robotd 与用于安全更新的 updaterd），它们通过 Unix sockets 上的 JSON-RPC 进行通讯。

目标对象

专为机器人拥有者、基于此平台进行开发的开发者，以及对双足运动的 sim2real 强化学习感兴趣的研究人员所设计。

特色亮点

• RL 驱动的运动：利用强化学习策略进行行走、滚动与自我扶正。
• 多模式移动：支持双足行走以及带轮子的“滚动模式”。
• 强大的更新系统：包含经过验证、健康检查与可还原的更新机制，以防止装置损坏 (bricking)。
• 模拟支持：包含一个基于 MuJoCo 的模拟器 (scripts/duck-sim)，允许开发者针对虚拟机体运行实际的机器人守护进程。