外观
microduck-basketball
HannesVonEssen 在 Hugging Face 发布的机器人模型,架构为 MLP Actor-Critic Policy (RL Locomotion)。
模型HannesVonEssenmicroduck-basketball
模型档案汇总架构、许可、适配机型与资料来源
HannesVonEssen 在 Hugging Face 发布的机器人模型,架构为 MLP Actor-Critic Policy (RL Locomotion)。
这个模型的核心架构、动作空间设计与真机部署定位。
这是面向 Microduck 的实验性硬件测试策略,用于让机器人在自由滚动的 7 号篮球上保持平衡并跟随速度指令。策略仅使用本体感知,actor 输入不包含球状态;发布的检查点为 b11、iteration 6,999,仿真与导出检查已通过,但板载时序和真实机器人行为尚未测试。
模型为 61 维归一化观测输入一层 LSTM(256),接 ELU MLP(512,256,128),输出 14 维动作,actor 约 624,000 参数;训练中的特权 critic 可观察球,ONNX 中不包含。接口为 float32 ONNX,需以 50 Hz 运行并在步间传递 h/c 状态,使用标准 Microduck 关节顺序、观测缩放和动作到关节映射;需要支持 recurrent 的运行时加载器。
参数量、网络主干、控制频率、显存需求及 Hugging Face Hub 统计。
暂未公开或待收录:微调显存需求
开源许可证、权重拉取命令、预训练数据集与关联文章。
代码许可证
apache-2.0
权重许可证
apache-2.0
# 1. 从 Hugging Face Hub 下载模型权重与配置
huggingface-cli download HannesVonEssen/microduck-basketball --local-dir ./checkpoints/hannesvonessen-microduck-basketball
# 2. 使用 LeRobot / Transformers 加载策略开展真机或仿真闭环推理
python -m lerobot.scripts.eval --policy.path=HannesVonEssen/microduck-basketball模型卡或论文声明在这些机器人上训练、微调或部署过;口径是作者声明,不是第三方复现。
没有已核实的适配记录。
同一家族里的热门模型。
本页事实对应的公开页面,以原文为准。