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Microduck RL no Jetson

Microduck reinforcement learning on Jetson

Esta demonstração constrói um fluxo de trabalho completo de aprendizado de robôs para o Microduck em um Seeed reComputer com NVIDIA Jetson Orin NX 16GB. Ela abrange a implantação do ambiente com GPU, treinamento PPO com MuJoCo, visualização de checkpoints locais, inferência controlada por teclado com políticas oficiais em ONNX e o desenvolvimento de novos movimentos personalizados.

A plataforma de referência verificada usa JetPack 7.2, Ubuntu 24.04, CUDA 13.2, Python 3.12 e MuJoCo 3.10. Este tutorial é baseado no repositório jjjadand/microduck_rl, que contém o código-fonte, script de implantação, políticas oficiais em ONNX e checkpoints treinados no Jetson usados ao longo do guia.

Opções de hardware

O tutorial foi reproduzido no Jetson Orin NX 16GB. Os seguintes sistemas da Seeed Studio fornecem plataformas Jetson adequadas para seguir o fluxo de trabalho. O reComputer Classic J5011 oferece capacidade adicional de GPU e memória, enquanto a taxa exata de treinamento depende do modo de energia selecionado e do número de ambientes paralelos.

reComputer Super J4012 with Jetson Orin NX 16GB
reComputer Super J4012
NVIDIA Jetson Orin NX 16GB
reComputer Classic J5011 with Jetson AGX Orin 32GB
reComputer Classic J5011
NVIDIA Jetson AGX Orin 32GB

Escolha um capítulo

Clique em um cartão para abrir o capítulo correspondente. Apenas esta página inicial é listada na barra lateral de Physical AI; os três capítulos permanecem páginas focadas acessadas a partir daqui.

O que você irá reproduzir

  • Um ambiente de treinamento do Microduck com suporte a CUDA no Jetson Orin NX.
  • Treinamento PPO com ambientes MuJoCo paralelos.
  • Visualização de simulação nativa e baseada em navegador.
  • Inferência oficial em ONNX para movimentos de caminhada, ficar em pé, sentar/levantar, pegar objetos no chão, rolamento, chutar e rolar.
  • Entrada de comandos pelo teclado e troca de comportamento em tempo real.
  • Um fluxo de trabalho reutilizável para criar um movimento personalizado baseado em fases, como uma reverência.

Arquitetura da demonstração

Jetson Orin NX
├── JetPack 7.2 / CUDA 13.2
├── uv project environment
├── mjlab + MuJoCo Warp + rsl_rl
├── Microduck task configurations
├── PPO checkpoint (.pt)
└── Exported policy (.onnx)
├── MuJoCo inference rehearsal
└── Microduck runtime deployment
dica

Para a validação mais rápida, implemente o ambiente, execute o teste rápido de fumaça de 64 ambientes e cinco iterações e, em seguida, inicie a demonstração oficial de teclado ONNX. Você pode concluir o capítulo de movimento personalizado depois.

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