Microduck 公開完整 sim-to-real 強化學習堆疊，25 公分雙足機器人以 ONNX 執行策略

Hugging Face 旗下 Pollen Robotics 推出 Microduck，一款高 25 公分、重約 800 公克的雙足機器人，配備 15 個馬達、相機、LiDAR、兩組 IMU，以及 Wi-Fi、藍牙與 NFC。它並非只開放高階 SDK：裝置端 Rust 程式、MuJoCo 模型、PPO 訓練環境、domain randomization、ONNX 匯出與出廠動作策略均已放上 GitHub，採 Apache 2.0 授權。

裝置核心為 Rockchip RK3566，神經策略以 50Hz 在本機控制伺服器。`robotd` 負責控制迴圈與馬達匯流排，`mediad` 透過 WebRTC 傳送相機影像，藍牙、設定、深度感測及更新則由獨立 daemon 管理；元件統一透過 Unix socket 上的 JSON-RPC 溝通。更新系統具簽章驗證、健康檢查與回滾，這比單純釋出一個示範 notebook 更接近可長期修改的實體平台。

訓練端以 MuJoCo Warp 同時執行大量環境。官方範例在 4,096 個環境中訓練可用步態約需一至兩小時，再匯出 ONNX 交由機器人執行。模擬加入電池電壓與壓降、命令延遲、摩擦力、致動器反電動勢及齒輪背隙隨機化；背隙版本以額外被動關節模擬每個伺服器約正負一度的游隙。不同步行、跌倒復原、坐站、撿取、踢球及輪鞋策略共享 61 維觀測介面，可在執行期熱切換。

Microduck 的價值在於提供價格較低、從模擬到真機可追蹤的研究基線，而不只是可愛外型。不過「完整開源」不等於 sim-to-real 問題已解決：官方示範主要是預先定義的運動技能，尚未證明在未知地面、硬體老化、碰撞或長時間運轉下仍穩定。首批產品仍處於預購階段；研究者接下來應觀察量產單元差異、策略交換格式是否維持相容，以及社群能否在未重新校準整套模擬器的情況下重現新技能。