सिमुलेशन में ट्रेन करें, रियल रोबोट पर डिप्लॉय करें: Isaac Lab 3.0 के साथ Microduck
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यह लेख Pollen Robotics और Hugging Face द्वारा विकसित एक किफायती ओपन-सोर्स बाइपेडल रोबोट, माइक्रडक (Microduck) का परिचय देता है और दिखाता है कि इसे NVIDIA Isaac Lab 3.0 का उपयोग करके लोकोमोशन के लिए कैसे प्रशिक्षित किया जाए। डेवलपर GPU-पैरलल सिमुलेशन और न्यूटन-आधारित एक्चुएटर मॉडलिंग का उपयोग करके ऐसे रॉबस्ट वॉकिंग पॉलिसी बना सकते हैं जो घर्षण और यांत्रिक बैकलैश जैसी वास्तविक दुनिया की स्थितियों को ध्यान में रखते हैं। यह ट्यूटोरियल फ्रेमवर्क की स्थापना, समतल या खुरदरी सतह के लिए पर्यावरण कॉन्फ़िगरेशन और कई GPUs पर प्रशिक्षण को तेज करने की दिशा निर्देशित करता है। प्रशिक्षण के बाद, पॉलिसी का मूल्यांकन सिमुलेशन में किया जाता है और उन्हें भौतिक हार्डवेयर पर तैनात करने के लिए ONNX फ़ाइलों के रूप में निर्यात किया जाता है। उपयोगकर्ता अपने मॉडल Hugging Face Hub पर साझा कर सकते हैं या माइक्रडक एरीना प्रतियोगिता स्थान में उनका परीक्षण कर सकते हैं। गाइड SSH के माध्यम से ONNX पॉलिसी को रोबोट पर स्थानांतरित करने और उसे ऑनबोर्ड रनटाइम में लोड करने के विशिष्ट चरणों का विवरण प्रदान करती है। अंत में, लेख इन क्षमताओं को संवेदनशील नेविगेशन और कुशल हैंडलिंग जैसे अधिक जटिल कार्यों तक बढ़ाने का सुझाव देता है।
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