Microduck Revia
面向 Microduck 的运动与跌倒恢复策略。当前模型在 MuJoCo 仿真中验证了站立、前进、后退、原地转向、运动指令切换，以及俯卧、仰卧、侧卧和行进受扰后的自行站起。成功恢复后可继续执行行进指令。
当前能力
下表给出独立仿真样本的实测结果。速度采用机器人机体坐标系；结果仅适用于所述测试条件。
| 测试 | 当前模型结果 |
|---|---|
| 持续前进，指令 +0.30 m/s | 平均纵向速度 +0.249 m/s |
| 持续后退，指令 −0.20 m/s | 平均纵向速度 −0.185 m/s |
| 前进、后退与指令切换 | 合计 384 条、每条 120 秒的轨迹中，未观察到跌倒或非有限数值 |
| 行进中重复扰动后的恢复 | 628 个有效跌倒恢复窗口中成功 589 个，成功率 93.79% |
| 重复扰动测试结束时保持直立 | 128 个环境中 120 个，比例 93.75% |
重复扰动测试包含 128 条、每条 120 秒的轨迹，每个环境施加 7 次水平速度扰动，两个水平分量各在 ±1.2 m/s 范围内采样。恢复成功要求在 8 秒内达到躯干倾角小于 25°、躯干高度大于 0.09 m，并连续保持 0.5 秒。628 个有效跌倒窗口按测试判据统计，未将所有扰动都计作跌倒。
在包含质心随机化的 8 秒恢复测试中，每类使用 384 个样本：
| 初始状态 | 恢复成功率 |
|---|---|
| 俯卧 | 100.00% |
| 仰卧 | 99.22% |
| 侧卧 | 97.66% |
| 仰卧且关节姿态随机 | 91.15% |
推理接口与当前运行入口
- 控制频率：50 Hz；输入为
float32 [1,61]，输出为float32 [1,14]。 - 输入包括 48 维本体状态及 13 维指令，指令依次包含速度 3 维、头部姿态 4 维、身体姿态 6 维。完整观测与动作顺序见 配置源码。
policy.onnx已包含观测归一化与输入校准，接收符合训练约定的原始观测；输出通过 Microduck 对应的动作映射及关节控制器执行。- 仓库的
manifest.json使用 schema 2，当前入口从站立姿态开始、运行 4 秒，并使用恒定零指令。持续行进和转向需要上层控制程序按训练约定提供速度指令并持续运行策略。 - 3,440 个边界与轨迹观测的 PyTorch/ONNX 输出一致性检查通过，最大绝对误差为
2.87e-6以下。
演示与验证文件
视频各展示单个仿真样本，成功率以统计测试为准。
验证范围与限制
当前结果来自有限样本的仿真验证，尚未进行实机验证。长时间行进仍有明显航向漂移，精确直线行进和世界坐标位置轨迹跟踪尚未验证。跌倒恢复过程中可能出现头部、躯干或舵机外壳接触地面的情况；仿真中的载荷检查不构成机械安全认证。实际机器人性能还受结构、舵机、传感器与地面条件影响。
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