如果你一直想动手做一台会走路的机器人，又不想停留在玩具层面，这个开源项目值得关注：Microduck。它是一个小型双足机器人项目，核心亮点是把强化学习训练出来的行走策略，真正部署到了实体机器人上，而且整套流程都有现成教程和预装镜像，照着做就能搭出来。

Microduck 是什么：一个托管在 GitHub 上的开源仓库（AI-FanGe/Microduck-build-tutorial，MIT 协议），目前获得 521 个 star、136 个 fork。它不只是一份图纸或一段代码，而是「硬件清单 + 树莓派控制程序 + 强化学习训练环境 + 一键刷写镜像」的完整方案：从买什么零件、怎么接线，到怎么训练机器人走路、怎么让真机跑起来，全部覆盖。

它解决什么问题：自己从零搞一台机器人，最难的部分往往不是组装，而是「怎么让机器人站稳并迈步」。传统做法要手写大量控制算法，而这个项目用强化学习——一种让程序通过海量试错自己学会行为的机器学习方法——先在电脑仿真里把「走路」学出来，再把训练好的模型部署到机器人的树莓派上直接运行。你不用懂算法细节，也能跑通整条链路。

适合谁：机器人或嵌入式爱好者、想入门强化学习实机部署的开发者、手头有树莓派和 3D 打印机且愿意动手折腾的人。

硬件：一台 Microduck 需要哪些物料

项目公开了完整的 BOM 物料清单，核心部件如下：

  • 主控：Raspberry Pi Zero 2 W（树莓派 Zero 2 W，一块信用卡大小的微型电脑），负责运行控制程序、连接蓝牙手柄和 Wi-Fi；
  • 舵机控制板：ROBOTIS OpenRB-150，通过 USB 线连树莓派，负责和舵机通信；
  • 14 个 Dynamixel XL330 舵机：舵机（伺服电机）是能精确转到指定角度的电机，机器人的每个关节都靠它驱动——双腿 10 个、头颈 4 个，还可加装第 15 个嘴部舵机；
  • IMU 模块：BNO080/085/086 中的一款。IMU（惯性测量单元）能感知机器人自身的倾斜和旋转姿态，相当于机器人的内耳，走路平衡靠它实时反馈；
  • 电源：成品 6V 可充电电池一个、电源开关一个，不用自制电池组；
  • 存储：16GB 或更大的 microSD 卡一张；
  • 结构件：3D 打印件一套，项目提供了 CAD 模型文件，推荐 PLA 材料打印；
  • 辅料：M2/M2.5 自攻螺丝、Dynamixel 3-pin 线材若干。

软件：部署代码与训练环境两件套

仓库代码分两部分：

  • microduck/：跑在树莓派上的部署代码，负责读取 IMU 姿态、读取键盘或蓝牙手柄输入、驱动 14 个舵机、加载 ONNX 行走策略；
  • mjlab_microduck/：基于 MuJoCo 和 MjLab 的强化学习训练环境，用来训练并导出 walk.onnx。MuJoCo 是一个物理仿真引擎，可以在电脑上模拟机器人运动；MjLab 是谷歌 DeepMind 团队基于它打造的强化学习训练环境。

训练好的模型是 ONNX 格式。ONNX（开放神经网络交换格式）是一种跨框架的机器学习模型标准格式：模型训练好后导出成 ONNX，就能部署到树莓派这类小设备上直接运行，不依赖训练时用的框架。

最快上手路线：刷镜像直接跑

想快速体验的话，项目提供了预构建镜像 microduck.img.xz（2026 年 9 月 5 日发布 v1 版本，附带 SHA256 校验值）。镜像是整套操作系统的完整备份文件，用 Raspberry Pi Imager 直接刷进 SD 卡即可。镜像内置：

  • Raspberry Pi OS Lite 64 位系统，默认用户 user；
  • 部署代码与 Python 虚拟环境、行走模型 walk.onnx ；
  • 无头手柄服务：不接显示器和键盘（无头模式），开机后按住手柄 START 键 2 秒即可启动控制，同时按住两个扳机 2 秒可安全关机。

刷好后配置 Wi-Fi（Pi Zero 2 W 只支持 2.4GHz），通过 SSH 远程登录（SSH 是加密的远程命令行登录方式），运行 PYTHONPATH=src .venv/bin/python src/main.py 启动控制循环，用键盘方向键或蓝牙手柄就能控制机器人前进、后退、转向和开关行走。

更进一步：自己训练行走策略

镜像自带的模型开箱即用；想自己训练的话，用 mjlab_microduck/ 训练环境导出新的 walk.onnx，放到 microduck/src/agents/ 目录，执行 make sync 同步到树莓派，下次运行就会加载新模型。仓库还提供 make run、make stop、make imu（查看 IMU 姿态数据）、make voltage（查看舵机电压）等命令方便日常调试。

为什么值得关注

这类项目真正的难点是「仿真到真机」的落地（Sim-to-Real）：仿真里走得稳，不等于真机走得稳。Microduck 把强化学习策略实机部署的完整流程开源出来，还附带 YouTube 视频教程和详细的故障排查表（舵机不动、通信错误、机器人一启动就倒等常见问题的排查步骤）。项目致谢了上游开源项目 Rhoban/microban 与 pollen-robotics/microduck，机械结构、仿真训练和实机行走流程都受益于这些工作。

结论：Microduck 是一份照着做就能拥有一台「会走路」双足机器人的开源完整方案——物料清单公开、镜像一键刷写、强化学习行走策略真机部署，适合想亲手搭一台机器人、体验 AI 从仿真到实机落地的开发者。