Treinar em Simulação, Implantar em um Robô Real: Microduck com Isaac Lab 3.0
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Este artigo apresenta o Microduck, um robô bípede acessível e de código aberto desenvolvido pela Pollen Robotics e Hugging Face, demonstrando como treiná-lo para locomoção usando o NVIDIA Isaac Lab 3.0. Os desenvolvedores podem utilizar as simulações paralelas por GPU do Isaac Lab e a modelagem de atuadores baseada em Newton para criar políticas robustas de caminhada que consideram fatores do mundo real, como atrito e folga mecânica. O tutorial orienta os usuários na instalação do framework, configuração de ambientes para terrenos planos ou irregulares e aceleração do treinamento em múltiplas GPUs. Uma vez treinadas, as políticas são avaliadas na simulação e exportadas como arquivos ONNX para implantação no hardware físico. Os usuários podem compartilhar seus modelos no Hugging Face Hub ou testá-los no espaço da competição Microduck Arena. O guia detalha os passos específicos para transferir a política ONNX para o robô via SSH e carregá-la no runtime embarcado. Por fim, o artigo sugere estender essas capacidades para tarefas mais complexas, como navegação baseada em percepção e manipulação destreza.
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