1. 项目缘起为什么我要做一只双足机器鸭1.1 从“玩具”到“平台”的定位转变最早动这个念头其实源于一次很偶然的拆解。我手头有一批闲置的小型舵机和一个树莓派本来想搭个简单的双足步行玩具但真正开始画结构图的时候发现如果只是让它“能走”那这个项目两周就能收工没什么意思。真正让我兴奋的是另一个问题能不能让一只双足机器鸭在 50Hz 的控制频率下跑通一个完整的神经控制闭环这个问题的核心不在“鸭子”本身而在于“50Hz”和“神经控制闭环”这两个约束条件。50Hz 意味着每 20 毫秒必须完成一次“感知—推理—决策—执行”的完整循环这对模型体积、推理延迟、通信链路都提出了硬性要求。而“神经控制闭环”意味着不能靠传统的 PID 调参硬撑必须让一个神经网络模型真正参与到实时控制回路里。MicroDuck 这个名字就是这么来的——Micro 代表微型化、轻量化Duck 代表双足步态的摇摆特征。它不是一个炫技的演示而是一个可以复现的、有明确性能边界的嵌入式神经控制平台。适合谁参考如果你正在做边缘端 AI 推理、机器人实时控制、或者想把 ONNX 模型真正塞进一个闭环系统里跑起来这个项目的每一个坑你都可能踩到。1.2 50Hz 这个数字是怎么定下来的很多人会问为什么偏偏是 50Hz不是 100Hz 也不是 30Hz这个数字不是拍脑袋定的而是三个约束条件交叉出来的结果。第一是舵机响应带宽。我用的这批数字舵机官方标称响应速度是 0.1s/60°换算下来理论带宽大概在 10Hz 左右但实际带载情况下能稳定跟随的控制频率上限就在 50Hz 附近。超过这个频率舵机根本来不及响应指令发出去也是白搭。第二是IMU 采样率。我用的六轴 IMU 在低功耗模式下可以稳定输出 100Hz 数据做一次滑动平均滤波后降到 50Hz刚好能给控制回路提供干净的姿态角速度。第三是模型推理耗时。这是最硬的约束。我最初用 FP32 的 ONNX 模型在树莓派上跑单次推理要 35ms直接超时。后来做了 INT8 量化推理时间压到 8ms 以内加上前后处理整个闭环才勉强卡进 20ms 的窗口。提示50Hz 不是“最优解”而是“可行解”。如果你的舵机响应更快、算力更充裕完全可以往上提到 100Hz但要注意 IMU 采样和模型推理的耗时必须同步压缩。2. 硬件选型与结构设计一只鸭子的物理约束2.1 主控与执行器的搭配逻辑主控我选的是树莓派 Zero 2 W原因很简单它足够小、足够便宜而且有完整的 Linux 环境跑 ONNX Runtime 没有兼容性问题。很多人会推荐用 STM32 或者 ESP32但那些平台跑神经网络推理要么算力不够要么工具链太折腾。树莓派 Zero 2 W 的 Cortex-A53 四核虽然主频不高但胜在生态成熟ONNX Runtime 直接 pip 安装就能用。执行器方面我用了 8 个金属齿数字舵机每条腿 3 个髋、膝、踝头部 1 个用于视觉追踪时的转向尾部 1 个平衡配重。这里有个细节髋关节和膝关节的舵机必须用同一批次、同一型号否则左右腿的响应曲线不一致步态会歪。我第一批就吃了这个亏左右腿用了不同批次的舵机结果走起来像喝醉了一样。电源部分用了一块 2S 锂聚合物电池7.4V经过一个 5V/5A 的降压模块给舵机和主控供电。这里要注意舵机堵转时的瞬时电流可以冲到 3A 以上如果降压模块的余量不够树莓派会直接重启。我实测下来5A 的余量是底线最好留到 8A。2.2 双足结构的“鸭子步态”是怎么来的双足机器人的步态设计有很多流派有 ZMP零力矩点的、有 CPG中枢模式发生器的、有纯强化学习端到端的。我选了一条比较务实的路线用简化的倒立摆模型生成参考轨迹再用神经网络做补偿控制。为什么这么做因为纯端到端的强化学习需要大量仿真训练而且迁移到实物上很容易翻车。而纯 ZMP 方法对模型精度要求太高我这套低成本舵机根本达不到那个精度。所以我的方案是先用一个简单的正弦波生成器产生髋关节和膝关节的参考角度序列频率设在 1.2Hz差不多是鸭子走路的节奏然后把 IMU 的姿态数据和关节实际角度一起喂给神经网络让网络输出一个“修正量”叠加到参考轨迹上。这个修正量就是神经网络的全部工作。它不需要从零学会走路只需要学会“在参考轨迹的基础上怎么微调才能不摔倒”。这个思路大大降低了学习难度也降低了模型体积。2.3 结构件的材料选择与装配要点结构件我全部用 PETG 打印填充率 40%壁厚 3 层。PETG 的韧性比 PLA 好摔几次不会碎。但 PETG 有个问题打印精度不如 PLA孔位容易偏。我的解决办法是所有舵机安装孔都留 0.3mm 的余量装配的时候用 M2 螺丝加尼龙垫片既能固定又不会把舵机压变形。腿部连杆我用的是 3mm 碳纤维管两端用 3D 打印的接头连接。碳纤维管的好处是刚性足够、重量轻但切割的时候一定要用金刚石锯片普通锯条会把碳纤维撕裂。切割后要用环氧树脂封边否则碳纤维粉尘会飘得到处都是。注意装配完成后先不要急着上电。用手轻轻转动每个关节确认没有卡涩、没有干涉。我见过太多因为装配应力导致舵机烧毁的案例都是因为急着上电测试。3. 神经控制闭环的核心设计从感知到执行的 20ms3.1 闭环的四个阶段与时间预算整个闭环分成四个阶段感知、推理、决策、执行。每个阶段的时间预算必须严格控制否则 20ms 的窗口根本不够用。阶段内容时间预算实际耗时感知IMU 读取 滤波 关节角度读取3ms2.5ms推理ONNX 模型前向计算10ms8ms决策输出限幅 平滑 舵机指令生成2ms1.5ms执行串口发送 舵机响应5ms4ms合计20ms16ms这个表是我实测下来的结果留了 4ms 的余量。如果你用的舵机响应更慢或者模型更大这个余量很快就会被吃掉。3.2 感知层IMU 数据的滤波与对齐IMU 我用的是 MPU6050通过 I2C 接口读取。原始数据噪声很大直接喂给网络会导致控制输出抖动。我用了两级滤波第一级是滑动平均窗口大小 5第二级是互补滤波把加速度计和陀螺仪的数据融合成姿态角。这里有个关键细节IMU 的采样时刻和舵机指令的发送时刻必须对齐。如果 IMU 数据是 5ms 前的而舵机指令是基于这个旧数据算出来的那整个闭环就滞后了。我的做法是在每次闭环开始时先触发一次 IMU 读取等数据就绪后再开始推理确保数据是最新的。3.3 推理层ONNX 模型的 INT8 量化实战模型本身是一个三层全连接网络输入维度 12IMU 三轴加速度、三轴角速度、六个关节角度输出维度 6六个关节的修正量。隐藏层分别是 64 和 32 个神经元激活函数用 ReLU。训练是在 PyTorch 里做的训练数据来自 MuJoCo 仿真。这里要提一句MuJoCo 的 viewer 有个很好用的功能可以重新播放之前的仿真轨迹方便我逐帧检查步态问题。训练完成后导出成 ONNX 格式然后用 ONNX Runtime 的量化工具做 INT8 量化。量化的过程不是一帆风顺的。第一次量化后模型输出完全乱了鸭子直接趴下。排查后发现是校准数据集的分布不对——我用了均匀分布的随机数据做校准但实际运行时的数据集中在某个区间。后来改用仿真轨迹里的真实数据做校准量化后的精度损失就控制在了 2% 以内。import onnxruntime as ort from onnxruntime.quantization import quantize_dynamic, QuantType # 动态量化适合全连接网络 quantize_dynamic( microduck_fp32.onnx, microduck_int8.onnx, weight_typeQuantType.QUInt8 )提示INT8 量化对全连接网络的效果通常很好但对卷积网络要谨慎。如果你的模型里有大量卷积层建议用静态量化而不是动态量化。3.4 决策层输出限幅与平滑处理神经网络的输出不能直接发给舵机必须做两步处理。第一步是限幅把输出限制在参考轨迹的 ±15° 范围内。这是为了防止网络在异常输入下输出离谱的角度直接把舵机打死。第二步是一阶低通滤波时间常数设在 10ms 左右让舵机指令的变化更平滑。这两步看起来简单但少了任何一步鸭子都会走得像抽筋一样。我最初只做了限幅没做平滑结果舵机在换向时发出刺耳的啸叫寿命直接减半。3.5 执行层串口通信与舵机指令协议舵机通过一个 16 路舵机控制板驱动主控和舵机板之间用串口通信波特率 115200。指令协议很简单一帧数据包含 6 个舵机的目标角度每个角度用两个字节表示加上帧头和校验位一共 16 个字节。这里有个坑串口发送是阻塞操作如果舵机板没有及时响应主控会卡在发送函数里整个闭环就超时了。我的解决办法是把串口发送放到一个独立的线程里主线程只负责把指令写入缓冲区不等待发送完成。这样即使串口偶尔卡顿也不会影响闭环的时序。4. 从仿真到实物迁移过程中的关键调整4.1 MuJoCo 仿真环境的搭建要点仿真环境我用的是 MuJoCo模型文件是从 URDF 转换过来的。这里要注意URDF 里的关节阻尼和摩擦参数必须和实物对齐否则仿真里走得很稳实物上直接摔。我的做法是先在实物上测出每个关节的自由摆动衰减曲线然后反推阻尼系数填回 URDF 里。MuJoCo 的 viewer 有个很好用的功能可以录制仿真过程并重新播放。我经常用这个功能来对比不同控制参数下的步态差异比看数据曲线直观多了。4.2 Sim2Real 的三大差距与补偿方法仿真到实物的迁移主要差距在三个方面传感器噪声、执行器延迟、地面接触模型。传感器噪声方面仿真里的 IMU 是理想的实物上有零偏和噪声。我的补偿方法是在仿真训练时给 IMU 数据加高斯噪声噪声方差根据实测数据设定。执行器延迟方面仿真里舵机是瞬时响应的实物上有 20ms 左右的延迟。补偿方法是在仿真里给舵机指令加一个一阶延迟环节时间常数设 20ms。地面接触方面仿真里的地面是刚性的实物上会有轻微下陷。这个差距最难补偿我的做法是在控制回路里加一个简单的接触检测如果 IMU 检测到垂直加速度突变就认为发生了触地立即切换控制模式。4.3 实物调试的步骤与安全措施实物调试必须循序渐进我的步骤是先架空调试鸭子悬空只测试关节运动再单腿支撑调试一条腿着地测试平衡最后才是完整步态调试。每一步都要设置硬件急停。我用的是一个物理按钮按下后直接切断舵机电源。软件急停不可靠因为如果主控卡死了软件急停根本执行不了。注意调试时一定要戴护目镜。我亲眼见过舵机臂断裂飞出来的场景打到眼睛不是闹着玩的。5. 常见问题与排查技巧实录5.1 闭环超时的排查思路闭环超时是最常见的问题表现是鸭子动作一顿一顿的。排查思路是逐段计时在代码里每个阶段前后加时间戳打印出来看哪个阶段超了。我遇到过的超时原因有IMU 读取阻塞I2C 总线被其他设备占用、模型推理耗时波动CPU 被其他进程抢占、串口发送阻塞舵机板固件 bug。对应的解决办法分别是给 I2C 加互斥锁、把推理线程优先级调到最高、更换舵机板固件。5.2 步态抖动与舵机啸叫的解决步态抖动通常是因为控制输出变化太快。除了前面说的低通滤波还可以降低参考轨迹的频率。我把步态频率从 1.5Hz 降到 1.2Hz 后抖动明显减轻。舵机啸叫是因为舵机在频繁换向。解决办法是在换向时加一个短暂的死区让舵机在目标角度附近有一个小范围的“不敏感区”避免反复微调。5.3 模型量化后精度下降的补偿量化后精度下降是正常现象关键是要控制下降幅度。如果下降太多可以尝试混合量化对精度敏感的层保持 FP16对其他层做 INT8。ONNX Runtime 支持这种混合量化但配置起来比较麻烦需要手动指定每层的量化类型。另一个技巧是量化感知训练在训练时模拟量化误差让网络提前适应。这个方法效果最好但需要修改训练代码工作量较大。5.4 常见问题速查表问题现象可能原因排查方法解决方案闭环超时某阶段耗时超标逐段加时间戳优化对应阶段步态抖动控制输出变化太快观察输出曲线加低通滤波舵机啸叫频繁换向听声音看电流加换向死区量化后精度下降校准数据分布不对对比量化前后输出改用真实数据校准实物摔倒Sim2Real 差距对比仿真和实物数据加噪声和延迟补偿6. 后续扩展与个人体会这个项目做到现在基本功能已经稳定了但还有很多可以扩展的方向。比如加入视觉感知用摄像头做目标追踪让鸭子能跟着人走。这需要把视觉模型也量化后塞进闭环里对算力是个更大的挑战。另一个方向是多鸭协同让几只鸭子通过无线通信协调行动这涉及到分布式控制的问题。我个人在实际操作中的体会是不要追求一步到位。我最初想直接上端到端强化学习结果折腾了一个月连站都站不稳。后来退回到“参考轨迹神经网络补偿”的方案两周就看到了效果。嵌入式神经控制这件事时序比精度重要稳定比先进重要。一个 50Hz 的简单闭环比一个 10Hz 的复杂闭环有用得多。最后分享一个小技巧如果你也在做类似的闭环项目一定要把每次调试的数据录下来。我用的是一张 32GB 的 SD 卡每次调试都录 IMU 数据、模型输出、舵机指令事后回放分析。很多问题在实时调试时看不出来但回放时一目了然。这个习惯帮我省了至少一半的调试时间。