Pollen Robotics Microduck: An Open-Source Biped for RL Training

Microduck 是一款用於強化學習的開源雙足機器人平台

Microduck 是一款高 25cm 的雙足機器人，旨在縮小模擬與實體部署之間的差距。它允許使用者在物理模擬器中訓練行為，並將這些策略直接部署到硬體上，使其成為愛好者和 RL 研究人員實驗步態與移動策略的工具。

技術規格

Microduck 的設計重點在於高頻控制與訓練的可及性。其硬體與軟體堆疊包括：

  • Processor: Rockchip RK3566 with an integrated AI accelerator.
  • Memory & Storage: 1GB RAM and 32GB storage.
  • Sensors: Camera, LiDAR, and two IMUs.
  • Actuators: Dynamixel servos, known for higher quality and precision compared to budget alternatives.
  • Control Loop: 50 Hz onboard policy loop.
  • Connectivity: Wi-Fi, Bluetooth, and two NFC antennas.
  • Physicals: 800g weight and 25cm height.
  • Battery Life: Approximately 1 hour of runtime.

Sim-to-Real 流程與軟體堆疊

Microduck 採用模擬優先的行為開發方法。使用者可以在自己的機器上或透過 Hugging Face Jobs 訓練策略，然後將其匯出為 ONNX 格式以部署在實體機器人上。

訓練工作流程

  1. Train in Simulation: Behaviors are learned in a physics simulation environment.
  2. Deploy to Robot: The trained policy is transferred from simulation to the real robot.
  3. Refine: The simulation is tuned and the policy is re-trained and re-deployed based on real-world performance.
  4. Publish: Policies can be shared with the community.

開源框架

軟體堆疊採用 Apache-2.0 授權，包含 SDK、模擬環境以及完整的 RL 訓練堆疊。值得注意的是，該專案使用了由 Google DeepMind 維護的物理引擎 MuJoCo (Multi-Joint dynamics with Contact)，而非 Nvidia 的 Isaac。社群成員指出，與 Isaac 框架相比，此選擇使得系統在標準筆記型電腦上設定與執行變得容易得多。

開箱即用的能力

Microduck 出廠時附帶七種預訓練策略，使其能夠立即執行特定任務：

  • Walking: A velocity-tracking gait.
  • Sitting & Standing: The ability to sit down, hold the pose, and stand back up.
  • Kicking: A one-shot boot followed by a return to walking.
  • Grabbing: Dipping the beak to the ground to scoop and pop back upright.
  • Roller Skating: Specialized locomotion for when roller attachments are equipped.
  • Self-Recovery: The ability to stand up from a flat-on-back position.

社群洞察與分析

開發者與機器人愛好者的討論突顯了 Microduck 平台的一些優點與疑慮：

硬體與軟體權衡

使用者對使用 Dynamixel 伺服馬達的選擇表示讚賞，這些馬達通常較貴，但比 Feetech 等替代方案提供更好的品質。然而，一些使用者對「開源」的標籤表示擔憂，指出雖然軟體是 Apache-2.0，但硬體設計檔案 (CAD/part lists) 並未在 GitHub 上公開提供。

實際限制

一些使用者指出潛在的現實世界障礙，例如小型雙足機器人走在深厚地毯上時面臨的困難，這可能會阻礙運動或使馬達過載。

隱私與安全

由於機器人配備了攝影機與麥克風，一些使用者對隱私表示擔憂，特別是在兒童房或私人空間中使用該裝置時。

與其他平台的比較

社群成員將 Microduck 比較與其他開源雙足機器人以及 Sony Aibo，指出雖然 Microduck 提供了一個強大的 RL 訓練平台，但它缺乏高階消費級機器人寵物所具備的精緻「可愛感」與關節幾何結構。

Sources

相關