重新定义双足移动操作
灵动 · 桀骜 · 视操一体
融合雁形目趾行动力学 (Digitigrade Locomotion) 与视操一体化头颈机构。专为具身智能前沿算法打造的轻量级、开箱即用双足移动操作机「村霸-01」。
主动消抖补偿 99.4%
喙部峰值捏力 18.5 N
禽类前庭动眼 (VOR) 与双足逆运动学沙盒
在画布内拖动鼠标或触摸移动目标聚焦点（Target）。观察大鹅机身如何利用下肢屈伸与长颈索驱反向解耦，实现极致的“身体晃动而头部视线纹丝不动”。
实时运动学解算参数
模块化硬件架构：为什么是鹅？
完全借鉴 Microduck 的极简工程哲学，去除非必要工业冗余，通过仿生构型化解具身移动操作的核心矛盾。
视操一体喙部感知头
Eye-in-Hand 零遮挡构型
将双目微型全局快门相机与夹爪喙部高度集成。啄食/抓取时，视线即操作线，天然规避传统外置机械臂自遮挡死角，极大缩短 Diffusion Policy 策略收敛步数。
- 120fps 全局快门双目
- 微型高刚性二指咬合嘴
索驱柔性轻量长颈
3-DoF 电机下置驱动
采用 Bowden Cable 腱绳驱动，驱动电机全部下沉至机身胸腔，颈部末端惯量减轻 78%。极低的末端悬臂质量确保行走时机身不会因摇晃发生动量发散。
- 碳纤骨架 + 高强度芳纶绳
- 主动阻尼消抖控制
集中式下沉腹腔算力
低质心天然防倾覆
大鹅宽厚的腹部空间天然适合放置电池包与 Jetson Orin 计算模组。超低重心大幅放宽对控制算法 ZMP (零力矩点) 的严苛约束，站立与漫步稳如磐石。
- Jetson Orin Nano / NX 支持
- 4S 3000mAh 快拆锂电
趾行弹性高拟合足蹼
后屈反向关节 + 弹性减震
单腿 3 自由度准直驱设计。仿生宽扁足蹼提供充裕的支撑多边形（Support Polygon），搭配嵌入式触地压力反馈，消除着地冲击，无需昂贵力矩传感器。
- 硅胶软质防滑仿生足底
- 准直驱高带宽力控
村霸-01 工业参数表
专为高校实验室与个人具身智能开发者调校
| 整机重量 (含电池) | 2.85 kg (超轻量碳纤维+PETG工程构件) |
| 整机高度 / 展翼宽度 | 直立高度 480 mm / 躯干宽度 210 mm |
| 全身自由度 (DoF) |
双腿: 3 DoF × 2
长颈: 3 DoF 索驱
喙嘴夹爪: 1 DoF
动量平衡双翼: 2 DoF
|
| 电机与驱动单元 | 高扭矩无刷准直驱执行器 (QDD) + CAN-FD 1Mbps 通信总线 |
| 板载算力单元 | NVIDIA Jetson Orin Nano (40 TOPS) + 双核 Cortex-M7 底层运控 MCU |
| 最大行走速度 / 负载 | 1.8 m/s / 喙部末端负重 400g |
| 续航时长 | 45 ~ 60 分钟高动态连续行走 / 2 小时静态待机 |
完全承袭 Microduck 的端到端强化学习流
不走弯路：跳过昂贵且易脆的动力学建模，直接在 Isaac Gym / Isaac Lab 中通过并行环境训练 RL 策略。
大规模仿真训练 (Simulation)
在 Isaac Gym 建立大鹅的 URDF 动力学模型，设置速度追踪奖励、步态对称性奖励与头部视线稳定奖励。结合 PPO 算法，单张 RTX 4090 仅需 20 分钟即可完成从零到平稳步态的收敛。
envs = 4096 | steps = 100M+
全域随机化 (Domain Randomization)
解决实机与仿真差异的秘诀。在训练过程中向环境注入大范围扰动：质心位置随机漂移 (±2cm)、电机延迟注入 (1-3 steps)、地面摩擦力随机化 (0.3~1.4) 及关节阻尼扰动。
latency: 20ms buffer injection
实机零样本迁移 (Zero-shot Deploy)
将训练完成的 PyTorch 网络导出为 ONNX / TensorRT 引擎，部署在机身 Jetson Orin 上。策略以 50Hz 频率根据 IMU 与编码器状态输出关节目标位置增量，底层 MCU 以 1000Hz 闭环执行。
Policy.onnx -> 50Hz Loop
为所有具身极客开放：硬件、固件与 RL 策略库
GooseLogic 倡导极致的可复现性。我们提供完整的 Fusion 360 模型源文件、3D 打印切片预设、MCU 固件源码以及经过物理验证的 Isaac Gym 训练环境。
cd goose-rl && pip install -e .
python train.py --task=GooseLocomotion