Open Duck Mini v2 是一款开源智能行走机器人项目，总成本控制在 400 美元以内。采用分层控制系统架构，高层决策基于 ONNX 模型，底层处理电机驱动和传感器反馈。核心控制器为树莓派 Zero 2W，集成 BNO055 惯性测量单元。项目采用强化学习算法在 MuJoCo 仿真环境中训练行走策略，支持仿真到现实迁移。提供 Python 实验脚本用于电机参数识别与自定义策略训练，适合具备基础 3D 打印、电路连接和编程能力的爱好者进行开发。
Open Duck Mini v2 是一款开源智能行走机器人项目，总成本控制在 400 美元以内。这款 42 厘米高的机器人不仅外形精致，更拥有强大的运动能力和智能化控制系统。
在众多机器人项目中，Open Duck Mini v2 以其独特的优势脱颖而出。所有设计文件、代码和文档完全开源，你可以自由修改、定制属于自己的独特机器人。
开始之前，确保你的系统已安装 Python 环境。通过简单的命令克隆项目仓库：
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/op/Open_Duck_Mini
项目提供了预训练的策略模型，让你能够立即看到机器人的行走表现。运行以下命令即可体验：
python experiments/v2/onnx_AWD_mujoco.py --onnx_model_path BEST_WALK_ONNX_2.onnx
Open Duck Mini v2 采用分层控制系统架构。高层决策基于 ONNX 模型执行策略，中层负责运动规划和轨迹生成，底层则处理电机驱动和传感器反馈。这种设计确保了机器人的稳定性和响应速度。
系统集成了多种传感器，包括 BNO055 惯性测量单元，为机器人提供精确的姿态感知。电源管理系统采用双 18650 电池组，通过 BMS 确保安全供电，UBEC 模块为树莓派等核心组件提供稳定的 5V 电压。
机器人的机械结构设计充分考虑了模块化和可维护性。躯干采用分层设计，便于安装电路板和传感器。腿部关节采用精心设计的传动机构，确保运动的平稳性和精确度。
所有结构部件都可以通过 3D 打印制作，项目提供了详细的打印指南和文件。从基础的身体框架到精密的关节连接件，每个部件都经过优化设计。
项目采用先进的强化学习算法，在 MuJoCo 仿真环境中训练机器人的行走策略。通过大量仿真实验，机器人学习如何在虚拟环境中保持平衡并稳定行走。
仿真到现实的迁移技术是项目的核心亮点。在仿真中训练的策略经过精心设计，能够有效适应真实物理环境，解决了传统机器人控制中的诸多挑战。
机器人的运动控制系统实时处理传感器数据，根据环境变化调整步态参数。这种自适应能力使得机器人能够在不同地面上保持稳定行走。
如果你想要训练专属的行走策略，项目提供了完整的训练框架。通过修改配置文件，你可以调整训练参数，优化机器人的运动表现。
项目拥有活跃的技术社区，你可以与其他爱好者交流经验、获取技术支持。社区成员经常分享自己的创意修改和改进方案，为项目注入新的活力。
项目包含了丰富的实验脚本和实用工具，帮助你更好地理解和控制机器人：
问：构建这个机器人需要哪些专业技能？ 答：基本的 3D 打印操作、简单电路连接和 Python 编程基础就足够了。项目文档提供了详细的步骤说明，即使是初学者也能顺利完成。
问：项目支持哪些硬件平台？ 答：核心控制器支持树莓派 Zero 2W，传感器兼容标准 BNO055 模块，执行器采用常见的舵机系统。
问：如何获得技术支持和帮助？ 答：项目拥有活跃的技术社区，你可以在那里提问、分享经验，与其他爱好者一起成长。
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