在仿真中训练,在真实机器人上部署:使用 Isaac Lab 3.0 的 Microduck
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本文介绍了由 Pollen Robotics 和 Hugging Face 联合开发的低成本开源双足机器人 Microduck,展示了如何利用 NVIDIA Isaac Lab 3.0 为其训练步态。开发者可以利用 Isaac Lab 的 GPU 并行仿真和基于牛顿法的驱动器建模,创建能够考虑摩擦和机械背隙等现实因素的稳健行走策略。本教程指导用户安装框架、配置用于平坦或粗糙地形的环境,并在多块 GPU 上加速训练。训练完成后,策略将在仿真中评估,并导出为 ONNX 文件以部署到实体硬件上。用户可以在 Hugging Face Hub 上分享模型,或在 Microduck Arena 竞赛空间中测试。指南详细介绍了通过 SSH 将 ONNX 策略传输到机器人并将其加载到板载运行时的具体步骤。最后,文章建议将这些能力扩展到更复杂的任务,如基于感知的导航和灵巧操作。
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