在仿真中训练，部署到真实机器人：基于Isaac Lab 3.0的Microduck

事件经过

要点速览：Microduck是由Pollen Robotics与Hugging Face新近发布的一款价格亲民的开源双足机器人。引言：在仿真中训练的行走策略，还必须应对真实机器人舵机的摩擦、延迟和机械间隙。

Microduck让这一流程得以落地：在仿真中训练行走策略，将其导出为ONNX格式，再部署到真实的双足机器人上。现在，你还可以借助Isaac Lab和Newton训练Microduck行走。

你可以将模型分享到Hugging Face Hub，或在Microduck Arena中进行验证以参加比赛，也可以进一步探索NVIDIA Isaac Lab中更高级的任务。NVIDIA Isaac Lab是一个开源框架，可在数千个GPU并行仿真中训练策略。NVIDIA是一家总部位于圣克拉拉的半导体公司。

借助Newton、执行器（机器中产生运动的部件）建模以及领域随机化，开发者可以为真实硬件准备策略。本教程将带你使用Isaac Lab和Newton训练并评估Microduck，然后导出策略以进行部署。

此后，你可以将模型分享到Hugging Face Hub，测试其兼容性并在Microduck Arena中竞技，或将其应用到你自己的Microduck上。行走只是起点，文中附有相关示例，帮助你进一步探索Isaac Lab 3.0的更多功能。

安装Isaac Lab并准备Microduck训练：仿真与训练部分需要：一台配备受支持NVIDIA GPU及驱动的Linux工作站。部署部分还需要：一台已完成配置的实体Microduck。