In der Simulation trainieren, auf einem echten Roboter einsetzen: Microduck mit Isaac Lab 3.0
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Dieser Artikel stellt Microduck vor, einen erschwinglichen Open-Source-Zweibeinroboter, der von Pollen Robotics und Hugging Face entwickelt wurde, und zeigt, wie er für die Fortbewegung mit NVIDIA Isaac Lab 3.0 trainiert wird. Entwickler können die GPU-parallelen Simulationen von Isaac Lab und die Newton-basierte Aktormodellierung nutzen, um robuste Laufstrategien zu erstellen, die reale Faktoren wie Reibung und mechanisches Spiel berücksichtigen. Das Tutorial führt Benutzer durch die Installation des Frameworks, die Konfiguration von Umgebungen für flaches oder raues Gelände und die Beschleunigung des Trainings über mehrere GPUs hinweg. Nach dem Training werden die Strategien in der Simulation bewertet und als ONNX-Dateien für den Einsatz auf der physischen Hardware exportiert. Benutzer können ihre Modelle im Hugging Face Hub teilen oder sie im Wettbewerbsumfeld der Microduck Arena testen. Der Leitfaden beschreibt detailliert die spezifischen Schritte zum Übertragen der ONNX-Strategie auf den Roboter per SSH und zum Laden in die Onboard-Laufzeitumgebung. Abschließend schlägt der Artikel vor, diese Fähigkeiten auf komplexere Aufgaben wie wahrnehmungs basierte Navigation und geschickte Manipulation auszuweiten.
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