Репозиторий предоставляет среды для обучения RL-политик робота Microduck — двуногого робота весом около 800 г и высотой 25 см. Обучение построено на mjlab (MuJoCo Warp) с использованием алгоритма PPO, политики тренируются на частоте 50 Гц.
Обученные модели экспортируются в формат ONNX и разворачиваются на реальном роботе через runtime из проекта pollen-robotics/microduck. Для запуска требуется CUDA GPU и менеджер пакетов uv; на ARM-платформах (DGX Spark, Jetson) при первой синхронизации может потребоваться увеличить таймаут HTTP.
В проекте реализован полный sim2real рецепт: физика приводов BAM, доменная рандомизация и симуляция люфта в шестернях. Доступны задачи ходьбы, восстановления после падения, вставания, сидения, катания на роликах и другие трюки — все они используют единый 61-мерный контракт наблюдений, что позволяет runtime переключать политики на лету.
Каждая основная задача имеет twin-версию с симуляцией люфта ±1° в 14 сервоприводах. Модель актуатора BAM M6 для Dynamixel XL330 учитывает закон управления напряжением, back-EMF и трение Кулона-Стрибека с рандомизацией напряжения батареи и задержек команд для каждого окружения.
GitHub ★ 630