Hugging Face представляет Microduck: 25-сантиметрового двуногого робота с открытым исходным кодом за $399, которого вы обучаете с помощью обучения с подкреплением

В большинстве запусков робототехнических проектов вас просят поверить демонстрационному видео. Pollen Robotics, бордоская команда по робототехнике из Hugging Face, вместо этого публикует весь цикл обучения. На этой неделе компания открыла предварительные заказы на Microduck — двуногого робота высотой 25 см, в котором каждое движение — ходьба, сидение, удар ногой, катание на роликах, вставание после падения — представляет собой нейросетевую политику, обученную в физическом симуляторе и экспортированную на аппаратное обеспечение. Его стоимость составляет $399. Среды обучения, функции вознаграждения, настройки рандомизации предметной области и рецепт sim-to-real полностью опубликованы на GitHub. Microduck следует за Reachy Mini, которого было поставлено более 10 000 единиц, но переворачивает его исходную концепцию: Reachy Mini создавался для установки на столе и взаимодействия, а Microduck предназначен для того, чтобы покинуть стол, упасть и снова встать.

Аппаратное обеспечение

Высота Microduck составляет 25 см, ширина — 14 см, а масса — менее 800 г. В нём установлено 15 моторов в ногах, шее и голове, а также подвижный клюв, который подбирает предметы с пола. Вычислительная система построена на Rockchip RK3566 с ИИ-ускорителем, 1 ГБ оперативной памяти и 32 ГБ накопителя.

Для такой цены набор датчиков необычно полон. Фронтальная камера расположена за отдельным индикатором её использования. Установлены два IMU — один в корпусе, другой в голове. Для измерения расстояния используется компактный LiDAR, матрица времени пролёта размером 8×8. Есть микрофоны и динамик, две NFC-антенны, а также Wi-Fi и Bluetooth. Питание осуществляется от съёмного аккумулятора NP-F550 ёмкостью 2600 мА·ч, которого хватает примерно на час.

В комплект поставки входят семь обученных движений, которыми можно управлять с помощью прилагаемого игрового контроллера ещё до написания кода: ходьба, сидение и вставание, удар ногой, захват, катание на роликах и самостоятельное восстановление. Робот не разговаривает. При первом пробуждении каждый экземпляр создаёт собственную аудиоидентичность и навсегда сохраняет этот голос.

Как на самом деле обучаются эти модели поведения

Политики обучаются в microduck_rl, созданном на базе mjlab (MuJoCo Warp) с использованием PPO. По данным Pollen, для получения работоспособной походки требуется примерно от одного до двух часов на CUDA-графическом процессоре при 4096 параллельных средах. Если локального GPU нет, добавление --hf-jobs запускает ту же команду в Hugging Face Jobs.

Работа по переносу из симуляции в реальность сосредоточена на модели привода. Для каждого сервопривода используется модель BAM M6 сервопривода Dynamixel XL330 — с законом управления напряжением, противо-ЭДС, а также кулоновским, стрибековским и зависящим от нагрузки трением — вместо идеального PD-регулятора. Рандомизация для каждой среды охватывает напряжение аккумулятора, просадку напряжения под нагрузкой, задержку команды и величину трения. Варианты люфта обучаются с учётом ±1° люфта шестерён, то есть 2° суммарно, последовательно с каждым из 14 сервоприводных сочленений в структуре RL. Поскольку реальный энкодер расположен после этого люфта, наблюдения считываются с его учётом.

Обученные политики экспортируются в ONNX с нормализатором наблюдений, встроенным в граф. Pollen предупреждает не использовать развёрнутые контрольные точки, преобразованные вручную, именно по этой причине.

В роботе среда выполнения на Rust управляет 50-герцевым контуром управления и шиной моторов. Каждая политика использует общее 61-мерное наблюдение актёра: 48 проприоцептивных измерений плюс команды для скручивания (3), положения головы (4) и положения корпуса (6). Именно этот общий контракт позволяет политикам ходьбы, восстановления и трюков динамически переключаться во время работы. Среды, игнорирующие слот команды, заполняют его нулями, а не удаляют.

Опубликованный реестр охватывает 13 задач: отслеживание скорости, вставание, переходы между сидячим и стоячим положением, подбор предметов с земли, удар по мячу (мяч диаметром 70 мм и массой 15 г, актёр не видит мяч), кувырок и пять сред для катания на роликах.

Основные выводы

• Двуногоий робот с открытым программным обеспечением за $399; предварительные заказы открыты 27 августа 2026 года, поставки планируется начать до Рождества.
• 15 моторов, камера, LiDAR, два IMU, NFC, Wi-Fi/Bluetooth, RK3566, около 1 часа автономной работы.
• Политики обучаются в mjlab/MuJoCo Warp с использованием PPO; для обучения походки при 4096 средах требуется около 1–2 часов.
• Перенос из симуляции в реальность опирается на модель привода BAM, а также на рандомизацию напряжения, задержки, трения и люфта в пределах ±1°.
• Программное обеспечение распространяется по лицензии Apache-2.0; файлы механической и электронной конструкции не являются открытыми.

---

Посмотрите страницу продукта Microduck, публикацию о запуске, пресс-кит и спецификацию, репозиторий среды выполнения microduck, репозиторий обучения microduck_rl и объявление Томаса Вулфа. Кроме того, подписывайтесь на нас в Twitter и не забудьте присоединиться к нашему сабреддиту по машинному обучению с более чем 150 тыс. участников и подписаться на нашу рассылку. Стоп! вы есть в Telegram? теперь к нам можно присоединиться и в Telegram.