Microduck Sandbox

Microduck Sandbox

在浏览器里操控一只模拟的 Microduck 机器人，使用训练好的行走、坐下、翻滚和踢球策略，还有轮式版本。适合机器人和强化学习爱好者。

由 pollen-robotics 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的 Space 页面和 README 写的，应用自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。

简介

它是什么：Microduck Sandbox 是一个在浏览器里运行的机器人游乐场。它运行为 Microduck 机器人训练好的强化学习策略。编译成 WebAssembly 的 MuJoCo 负责物理计算，onnxruntime-web 每秒 50 次运行策略网络。整个过程不涉及服务器或后端。

适合谁：它适合对机器人控制和强化学习好奇、更想直接试用训练好的策略而不是只读文章的人。

行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子
机器人 | 爱好者 | 用键盘或手柄驾驶一个模拟机器人 | 按 M 从腿部模式切换到轮式模式
研究 | 强化学习研究人员 | 看训练好的策略在物理模拟里运行 | 观察坐下和翻滚策略的表现
教育 | 学生 | 了解策略网络如何驱动机器人身体 | 阅读 app/src/game 下的游戏代码
网页开发 | 前端开发者 | 研究浏览器里的物理和 3D 场景 | 看 React、three.js 和 MuJoCo 如何配合

如果你需要训练新的策略或在真实机器人上测试，可以跳过它，因为这个页面只播放自带的策略。

用在哪里：

• 浏览器：打开 Hugging Face 上这个 Space 的页面，可用键盘、鼠标或手柄
• 你自己的 Windows、macOS 或 Linux 电脑上的 Docker

使用场景 | 谁用 | 得到什么
和机器人玩 | 爱好者 | 一只由你亲自操控的行走或滑行的小鸭
观察策略的表现 | 研究人员 | 实时模拟中的坐下、翻滚、踢球和蹲下动作
遇见其他访客 | 所有人 | 同一时间在页面上的人留下的半透明幽灵鸭

如何设置：在线页面不需要准备任何东西。本地副本需要 Docker，以及用来获取文件的 Python 和 pip。

• Docker
• Python 和 pip，用来获取文件
• Windows、macOS 或 Linux

1. 安装 Hugging Face hub 库。
2. 把 Space 的文件下载到名为 microduck-simulator 的文件夹。
3. 进入该文件夹。
4. 构建 Docker 镜像。
5. 发布 8080 端口并运行容器，然后在浏览器里打开该端口。

pip install -U huggingface_hub
hf download pollen-robotics/microduck-simulator --repo-type space --local-dir microduck-simulator
cd microduck-simulator
docker build -t microduck-simulator .
docker run -it -p 8080:8080 microduck-simulator

如何使用：打开页面，操控小鸭。默认是用腿行走。第二种轮式版本会在你第一次切换时加载。

docker run -it -p 8080:8080 microduck-simulator

本地副本运行这一行，然后在你自己的机器上访问 8080 端口。每种模式都是一个单独训练的策略。

工具 | 作用
Run（腿部） | 跟随你的操控行走的策略，默认模式
Sit | 趴下坐在机身上，再站起来
Roll | 翻身并恢复
Kick | 用左腿或右腿踢一脚的一次性动作，窗口为半秒
Drive（轮式） | 在四个被动轮子上滑行，最高速度 0.6 m/s
Crouch（轮式） | 一次性滑行动作，约 3.5 秒内蹲到很低，然后再站起来

键盘和鼠标控制：

• 方向键或 WASD：前进、后退和转向
• M：在腿部和轮式之间切换
• Q 和 E：向左或向右踢，仅限腿部模式
• F：交替左右踢，仅限腿部模式
• R：腿部模式下坐下或站起，轮式模式下做蹲下滑行
• G：地面拾取，仅限腿部模式
• C：切换追随相机，默认开启
• Space：重置
• 拖动来环绕，滚动来缩放
• 彩色圆点：给小鸭重新上色，它会叫

示例：你打开页面，按方向键让小鸭在方形场地里走动。你按 Q 用左腿踢球，再按 M 切换到轮式版本，开过去撞球。

新手与专家：打开页面，用方向键走一走，再按 R 让小鸭坐下。这样不到一分钟，你就能看到两种不同的训练行为。

这个应用是一个用 Vite 和 React 搭建、带 MUI 的外壳，里面包着一个不依赖框架的游戏核心。React 绘制菜单和覆盖层，react-three-fiber 管理画布，zustand 存储把两边连起来。核心会加载机器人模型，加上地面、围墙和一个球，再用 MuJoCo 的 WebAssembly 绑定编译。随后每个控制步骤都通过 onnxruntime-web 运行一次策略。

加载机器人模型和策略
MuJoCo 在 WebAssembly 里计算物理
策略网络以 50 Hz 运行
React 和 three.js 绘制场景
你的按键或手柄设定指令

注意事项：

• 场地：3 米乘 3 米的方形活动区域，防止球和小鸭跑远。
• 幽灵：最多 3 位其他访客显示为透明的小鸭。幽灵的轮子不会转，轮式模式的幽灵需要你的标签页已加载轮式模型。
• License：apache-2，仓库里有 LICENSE 文件。
• Cost to run：未提及。
• Data it reaches：你的小鸭姿态、颜色和球的位置会发给其他访客，通过 WebRTC 点对点传输，信令走公共 Nostr 中继。
• Not for：训练新的策略，或驱动真实的机器人。

Hugging Face 上的数据（2026年11月13日）

• 点赞：804
• 构建方式：docker
• 许可证：apache-2.0

链接

• Space：https://huggingface.co/spaces/pollen-robotics/microduck-simulator
• 文件：https://huggingface.co/spaces/pollen-robotics/microduck-simulator/tree/main

试用

在浏览器里打开这个 Space，或在它的页面上把它复制到你自己的 Hugging Face 账号。这个工具包里没有会自己运行的东西。