Addestrare in Simulazione, Deploy su un Robot Reale: Microduck con Isaac Lab 3.0
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Questo articolo presenta Microduck, un robot bipede economico e open-source sviluppato da Pollen Robotics e Hugging Face, dimostrando come addestrarlo per la locomozione utilizzando NVIDIA Isaac Lab 3.0. Gli sviluppatori possono sfruttare le simulazioni parallele su GPU di Isaac Lab e la modellazione degli attuatori basata su Newton per creare politiche di camminata robuste che tengano conto di fattori del mondo reale come l'attrito e il gioco meccanico. Il tutorial guida gli utenti attraverso l'installazione del framework, la configurazione degli ambienti per terreni pianeggianti o accidentati e l'accelerazione dell'addestramento su più GPU. Una volta addestrate, le politiche vengono valutate in simulazione ed esportate come file ONNX per il deployment sull'hardware fisico. Gli utenti possono condividere i propri modelli su Hugging Face Hub o testarli nello spazio della competizione Microduck Arena. La guida dettagli i passaggi specifici per trasferire la politica ONNX al robot tramite SSH e caricarla nel runtime integrato. Infine, l'articolo suggerisce di estendere queste capacità a compiti più complessi, come la navigazione basata sulla percezione e la manipolazione abile.
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