маленький робот для физического AI

Движение.
Характер.
Эксперименты.

Microduck — компактный двуногий робот для изучения движения, reinforcement learning и переноса поведения из симуляции в реальный мир.

25 см менее 800 г 15 моторов камера + датчик глубины 2 IMU open-source

15 моторов движение и баланс

Open Source SDK + RL + sim-to-real

25 см помещается на рабочем столе

PHYSICAL AI

О Microduck

Серьёзная робототехника в лёгком формате

Небольшой размер делает эксперименты проще: робота удобно запускать дома, в учебном классе или на обычном рабочем столе.

Размер

25 см

Компактный корпус для повседневных экспериментов.

Вес

<800 г

Лёгкий формат снижает порог входа в физический AI.

Задача

Учить робота двигаться, реагировать и пробовать снова

От готовых сценариев до собственных политик поведения и симуляций.

Галерея

Он выглядит как персонаж — и ведёт себя как робот

Дизайн Microduck нарочито дружелюбный, но механика остаётся открытой и понятной.

Microduck и человек — **Интерактивный характер**
Готовые реакции и поведение доступны сразу после запуска.

Microduck рядом с ноутбуком — **Платформа для разработчиков**
От ноутбука и симуляции — к реальному движению на устройстве.

Что умеет

Базовые навыки уже есть. Остальное можно обучить.

Microduck умеет двигаться, восстанавливаться после падений и взаимодействовать с небольшими объектами.

🚶

Ходить

Сохраняет баланс и перемещается на двух ногах.

🪑

Садиться

Переходит в сидячее положение и возвращается обратно.

⚽

Пинать мяч

Поддерживает игровые и многороботные сценарии.

🧲

Брать предметы

Артикулированный клюв позволяет захватывать небольшие объекты.

🛼

Кататься

Поддерживает поведение с роликовыми насадками.

↻

Вставать после падения

Самостоятельно возвращается в устойчивое положение после многих типичных падений.

Технологии

Всё нужное для экспериментов с физическим AI

Microduck сочетает сенсоры, исполнительные механизмы и открытый программный стек, чтобы разработчик мог пройти весь путь от идеи до реального поведения робота.

👁

Камера и датчик глубины Для восприятия пространства и экспериментов с навигацией.

🧭

Две IMU Помогают отслеживать движение корпуса и головы.

🧠

Reinforcement Learning Поведение можно тренировать в симуляции и переносить на реального робота.

💻

Open-source software SDK, инструменты управления и RL доступны разработчикам.

Цвета

Четыре визуальных характера

Один робот — четыре цветовых образа: от спокойного Cream до яркого Sky.

Creamмягкий и тёплый

Graphiteстрогий и технологичный

Lavenderнеобычный и мягкий

Skyсвежий и лёгкий

Движение.Характер.Эксперименты.