Microduck：用强化学习驱动的微型双足机器鸭
一分钟看懂
Microduck 是一个约 25 厘米高、800 克重的双足机器人平台。它在 RK3566 计算板上以 50Hz 控制 15 个舵机，并用 ONNX 格式的强化学习策略完成行走、滚动、拾取物体和跌倒后起身。
你可以用它做什么
- 研究双足机器人的运动控制与强化学习部署。
- 在实体机器人上测试行走、转向和自恢复策略。
- 学习如何把 MuJoCo 仿真训练结果迁移到真实硬件。
- 基于开源机械与控制方案开发小型机器人原型。
主要能力
仓库包含机器人本体的控制软件、硬件接口和可直接加载的 ONNX 策略。配套的 microduck_rl 项目使用 MuJoCo、PPO 和域随机化训练运动策略，帮助缩小仿真与现实之间的差异。
适合哪些人
适合机器人、强化学习和嵌入式开发人员，也适合具备硬件装配经验、希望复现实体验证平台的高校实验室与创客团队。
怎么开始使用
先阅读官方硬件清单和装配说明，准备 RK3566 控制板、舵机、电源及机械部件，再部署仓库中的控制程序和策略模型。若只研究算法，可从配套训练仓库和 MuJoCo 仿真环境开始。
使用前需要知道
该项目需要实体硬件和装配调试能力，策略在真实环境中可能跌倒或产生突发动作。测试时应留出安全空间、做好断电保护，并检查电池与舵机负载。项目采用 Apache-2.0 许可证。