OpenDuckMini强化学习框架入门教程-动作过滤
动作过滤
理解动作过滤，包含过滤方式，动作过滤流程和代码中的使用等
概述
动作过滤是确保策略输出平滑、自然的关键环节。Open Duck Playground 提供了三种不同层次的动作过滤方...
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参考运动查看器
了解和熟悉参考运动查看器
概述
参考运动查看器（ref_motion_viewer.py）是一个独立的 3D 可视化工具，用于在 MuJoCo 环境中查看参考运动数据生成的步...
OpenDuckMini强化学习框架入门教程-工具类
工具类
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概述
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OpenDuckMini强化学习框架入门教程-参考运动生成
参考运动生成
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OpenDuckMini强化学习框架入门教程-模仿奖励
模仿奖励
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概述
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核心奖励函数
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概述
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OpenDuckMini强化学习框架入门教程-奖励系统
奖励系统
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概述
奖励系统是强化学习的核心引导机制。Open Duck Playground 在 pla...
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地形生成
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概述
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传感器配置
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Open Duck Mini V2 在 MJCF 模型中定义...
OpenDuckMini强化学习框架入门教程-关节系统
关节系统
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概述
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机器人模型XML结构
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MJCF 格式
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OpenDuckMini强化学习框架入门教程-机器人模型
机器人模型
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概述
Open Duck Mini V2 的机器人模型...
OpenDuckMini强化学习框架入门教程-ONNX集成
ONNX 集成
理解ONNX集成，包含OnnxInfer类，ONNX模型格式，从JAX到ONNX的转换，ONNX推理的性能，与MuJoCo推理的集成，导出与验证，部署到真实机器人和兼容性等
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OpenDuckMini强化学习框架入门教程-MuJoCo推理
MuJoCo 推理
理解MuJoCo推理，包含MJInferBase 基类，MjInfer 主类，用户输入处理，实时步态周期，动作平滑滤波器等
概述
MuJoCo 推理系统是 Open Du...
OpenDuckMini强化学习框架入门教程-推理系统
推理系统
理解推理系统，包含推理管线，核心组件，推理流程，与训练环境的区别，用户输入处理，实时性能，观测保存，参考运动可视化和部署选项等
概述
推理系统（Inference System）负...
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OpenDuckMini强化学习框架入门教程-域随机化
域随机化
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Runner 架构
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概述
Runner 是训练系统的核心调度器，负责协调环境、策略、随机化和日志记录等组件。Open D...
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训练系统
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Open Duck Playground 的训练系统基于 Brax ...
OpenDuckMini强化学习框架入门教程-站立环境
站立环境
理解机械鸭是如何实现站立和控制，包含类结构和方法，配置参数，奖励系统，命令采样，观测构建，训练方法等
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Standing 类（定义在 standing.py 中）与 Joyst...