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企业官网建设流程全解析

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【机器人】MicroDuck仿真问题记录
2026/10/20 5:26:22 网站建设 项目流程

Q1:

curl -L -o alpha_walking.onnx 网页前缀+alpha_walking.onnx下载超时

A1:

使用国内镜像站

curl -L -o alpha_walking.onnx https://hf-mirror.com/+源目录+alpha_walking.onnx

其他镜像备选：除hf-mirror.com外，还可尝试：

  • 上海交大镜像：https://hf-mirror.sjtu.edu.cn+网页名称

  • 清华大学镜像：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/huggingface/+网页名称

  • 中科大镜像：https://mirrors.ustc.edu.cn/huggingface/models/+网页名称

Q2:

uv run scripts/infer_policy.py --walking policies/alpha_walking.onnx --standing
policies/alpha_stand.onnx --new-cmd-obs运行目录？

A2:

这个命令需要在包含scripts/infer_policy.py的项目根目录下运行。通常就是你克隆下来的microduck 代码仓库的根目录（该目录下应该有pyproject.toml、scripts/文件夹等）。

具体操作步骤：

find ~ -name infer_policy.py 2>/dev/null cd ~/microduck # 换成你实际克隆的路径 mkdir -p policies curl -L -o policies/alpha_stand.onnx https://hf-mirror.com/pollen-robotics/microduck-policies/resolve/main/alpha_stand.onnx uv run scripts/infer_policy.py --walking policies/alpha_walking.onnx --standing policies/alpha_stand.onnx --new-cmd-obs

Q3:

usage: infer_policy.py [-h] [--roller] [--scene SCENE] [--walking WALKING] [--standing STANDING] [--ground-pick GROUND_PICK] [--sit SIT] [--sitstand SITSTAND] [--slope SLOPE] [--kick-left KICK_LEFT] [--kick-right KICK_RIGHT] [--roulade ROULADE] [--kick-duration KICK_DURATION] [--roulade-duration ROULADE_DURATION] [--lin-vel-x LIN_VEL_X] [--lin-vel-y LIN_VEL_Y] [--ang-vel-z ANG_VEL_Z] [--action-scale ACTION_SCALE] [--raw-accelerometer] [--delay [DELAY ...]] [--debug] [--save-csv SAVE_CSV] [--record RECORD] [--switch-threshold SWITCH_THRESHOLD] [--ground-pick-period GROUND_PICK_PERIOD] [--new-cmd-obs] [--no-bam] [--vin VIN] [--vin-drop-gain VIN_DROP_GAIN] [--kp-fw KP_FW] [--current-limit CURRENT_LIMIT] [--foot-friction FOOT_FRICTION] [--foot-solref FOOT_SOLREF] [--odom-anchor-points [SETS]] [--odom-compare] infer_policy.py: error: argument --standing/-s: expected one argument ../policies/alpha_standing.onnx: line 1: Entry: command not found

A3:

这个报错是因为命令被换行截断了，不是模型文件本身的问题。

正确写法（两种任选）

写法一：整个命令写在一行（推荐）

uv run scripts/infer_policy.py --walking ./policies/alpha_walking.onnx --standing ./policies/alpha_standing.onnx --new-cmd-obs

写法二：用反斜杠\续行（注意\后面不能有空格）

uv run scripts/infer_policy.py \ --walking ./policies/alpha_walking.onnx \ --standing ./policies/alpha_standing.onnx \ --new-cmd-obs

Q4:

Loading MuJoCo model from: src/mjlab_microduck/robot/microduck/scene.xml BAM m6 actuators on 14 joints: kt=0.3660 R=2.8114 vin=7.40V kp_fw=200 vin_drop_gain=0.1 vin_min=6.0 max_current=None forcerange=+/-0.963Nm armature=1.81e-03 Loading walking policy from: ../policies/alpha_walking.onnx Walking policy input: obs, shape: [1, 61] Walking policy output: actions, shape: [1, 14] Loading standing policy from: ../policies/alpha_standing.onnx Traceback (most recent call last): File "/mnt/d/桌面/WSL/Ubuntu-22.04/microduck_rl/scripts/infer_policy.py", line 1820, in <module> main() File "/mnt/d/桌面/WSL/Ubuntu-22.04/microduck_rl/scripts/infer_policy.py", line 1324, in main policy = PolicyInference( ^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/mnt/d/桌面/WSL/Ubuntu-22.04/microduck_rl/scripts/infer_policy.py", line 259, in __init__ self.standing_session = ort.InferenceSession(standing_onnx_path) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/mnt/d/桌面/WSL/Ubuntu-22.04/microduck_rl/.venv/lib/python3.12/site-packages/onnxruntime/capi/onnxruntime_inference_collection.py", line 504, in __init__ self._create_inference_session(providers, provider_options, disabled_optimizers) File "/mnt/d/桌面/WSL/Ubuntu-22.04/microduck_rl/.venv/lib/python3.12/site-packages/onnxruntime/capi/onnxruntime_inference_collection.py", line 599, in _create_inference_session sess = C.InferenceSession(session_options, self._model_path, True, self._read_config_from_model) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ onnxruntime.capi.onnxruntime_pybind11_state.InvalidProtobuf: [ONNXRuntimeError] : 7 : INVALID_PROTOBUF : Load model from ../policies/alpha_standing.onnx failed:Protobuf parsing failed.

A4:

这个InvalidProtobuf: Protobuf parsing failed错误，通常意味着 ONNX 模型文件本身损坏了，而不是代码或环境的问题。排查步骤按以下顺序来就行：

🔍 第一步：检查文件是否完整下载

最常见的原因就是文件下载不完整，尤其是在网络不稳定的情况下。

  1. 检查文件大小：在 WSL 终端里运行ls -l命令，查看alpha_standing.onnx的实际大小。

    • 一个完整的官方 ONNX 策略文件大小应该在794 KB左右。

    • 如果文件大小远小于这个值（比如只有几 KB），那基本可以确定是下载中断了。

  2. 检查文件哈希值（可选）：为了更精确地验证，可以计算文件的 SHA-256 哈希值，并与官方源进行比对。虽然官方未直接提供此文件的哈希值，但这是一个可靠的验证方法。如果哈希值不匹配，说明文件已损坏。

    bash

    sha256sum ../policies/alpha_standing.onnx

📁 第二步：检查文件路径与符号链接

从你的报错路径../policies/alpha_standing.onnx来看，你使用了相对路径。请确认：

  • 文件确实存在：在scripts/目录的上一级，policies/目录下确实有alpha_standing.onnx这个文件。

  • 避免符号链接：如果你的项目是从 Git 仓库克隆的，且包含符号链接（symlink），在 Windows 或 WSL 环境下，链接可能未被正确保留，导致文件内容变成了一行文本路径。你可以用cat命令检查文件内容：

    bash

    cat ../policies/alpha_standing.onnx

    如果输出的是一行路径文本（例如../../gen/model/model.onnx），而不是乱码或二进制内容，就说明符号链接损坏了。

🔧 第三步：修复与重新下载

如果文件损坏或链接错误，最直接的解决方法是删除旧文件，并重新下载。

建议使用之前提到的hf-mirror.com镜像站进行下载，它更稳定，且支持断点续传。

bash

# 进入你存放模型的目录，例如 policies/ cd /mnt/d/桌面/WSL/Ubuntu-22.04/microduck_rl/policies/ # 删除损坏的文件 rm alpha_standing.onnx # 使用镜像站重新下载 curl -L -o alpha_standing.onnx https://hf-mirror.com/pollen-robotics/microduck-policies/resolve/main/alpha_standing.onnx

下载完成后，再次用ls -l确认文件大小正确（约 794 KB）。

⚙️ 第四步：检查库版本兼容性

如果重新下载后问题依旧，可能是 Python 环境中的onnxruntime、onnx和protobuf库之间存在版本冲突。可以尝试在虚拟环境中重新安装或指定版本。

bash

# 在项目根目录，激活 uv 环境后 uv pip install --upgrade onnxruntime onnx protobuf

如果升级无效，可以尝试一个已知的兼容组合：onnxruntime==1.16.0配合protobuf<4.0.0。

💎 总结

建议先执行第一步的ls -l检查。如果文件大小异常，直接用第三步的方法重新下载即可解决。如果文件大小正常，再检查路径和符号链接。

Q5:

curl -L -o alpha_walking.onnx https://hf-mirror.com/pollen-robotics/microduck-policies/resolve/main/alpha_walking.onnx，现在我要拉取standing的onnx

A5:

直接运行这条命令即可拉取 standing 的 ONNX：

bash

curl -L -o alpha_standing.onnx https://hf-mirror.com/pollen-robotics/microduck-policies/resolve/main/alpha_standing.onnx

如果你当前在项目根目录，想直接放到policies/目录下：

bash

curl -L -o policies/alpha_standing.onnx https://hf-mirror.com/pollen-robotics/microduck-policies/resolve/main/alpha_standing.onnx

如果之前下载中断过，想断点续传：

bash

curl -L -C - -o alpha_standing.onnx https://hf-mirror.com/pollen-robotics/microduck-policies/resolve/main/alpha_standing.onnx

⚠️ 注意：如果之前的alpha_standing.onnx已经损坏（比如只有几 KB），建议先删掉再重新下载，不要直接续传：

bash

rm -f alpha_standing.onnx curl -L -o alpha_standing.onnx https://hf-mirror.com/pollen-robotics/microduck-policies/resolve/main/alpha_standing.onnx

下载完后检查一下文件大小：

bash

ls -lh alpha_standing.onnx file alpha_standing.onnx

正常应该是几百 KB 到 1MB 左右，如果只有几 KB，说明还是没下载完整，需要重新下。

为啥这个standing文件只有1KB

你下载的alpha_standing.onnx只有 1KB，是因为它是一个 Git LFS 指针文件，而不是真正的模型文件。

🔍 为什么是 1KB？

Hugging Face 仓库使用 Git LFS 来管理大文件。当你用curl直接访问resolve/main/路径时，如果镜像站或网络环境没有正确触发 LFS 文件的真实下载，你拿到的就只是这个指向真实文件的文本指针。

你可以用cat命令查看一下它的内容，会看到类似这样的文本：

text

version https://git-lfs.github.com/spec/v1 oid sha256:1569268713e40deea795dd2922dba50d3621e15a872855408b6b1b125b1c094b size 793705

这明确说明了真实文件的大小是793,705 字节（约 794 KB），而你只拿到了描述它的“索引卡”。

⚠️ 为什么curl会拿到指针？

这通常和hf-mirror.com镜像站的 LFS 代理机制有关。某些情况下，镜像站返回的是 LFS 指针而非真实数据，或者curl没有携带正确的请求头来触发 LFS 重定向。

✅ 解决方案

删除这个 1KB 的损坏文件，改用huggingface-cli工具下载，它能自动正确处理 LFS 文件的解析和下载。

bash

# 1. 删除损坏的指针文件 rm policies/alpha_standing.onnx # 2. 使用 huggingface-cli 下载（会自动处理 LFS） export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com huggingface-cli download pollen-robotics/microduck-policies alpha_standing.onnx --local-dir policies/

下载完成后，用ls -lh policies/alpha_standing.onnx确认大小在794 KB左右，就说明下载成功了。

huggingface-cli: command not found

huggingface-cli没有装，需要先安装。你在用uv，所以在项目根目录下执行：

方式一：用 uv 装（推荐，装进项目虚拟环境）

bash

uv pip install -U "huggingface_hub[cli]"

装完后，如果huggingface-cli还是提示找不到，可以用uv run前缀来调用：

bash

uv run huggingface-cli --help

或者用新的等价命令（新版 huggingface_hub 推荐）：

bash

uv run hf --help

方式二：全局装（不依赖项目环境）

bash

pip install -U "huggingface_hub[cli]"

如果你的系统 Python 受 PEP 668 保护（Ubuntu 22.04 常见），需要加--break-system-packages或者用 pipx：

bash

pipx install "huggingface_hub[cli]"

安装完成后下载 standing 模型

bash

# 设置镜像 export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com # 下载（用 uv run 确保调用的是项目环境里的） uv run huggingface-cli download pollen-robotics/microduck-policies alpha_standing.onnx --local-dir policies/

如果新版工具用的是hf命令：

bash

uv run hf download pollen-robotics/microduck-policies alpha_standing.onnx --local-dir policies/

验证

bash

ls -lh policies/alpha_standing.onnx

应该显示约 794 KB。如果还是 1KB，说明 LFS 没被正确解析，把cat policies/alpha_standing.onnx的输出发出来看看。

Warning: `huggingface-cli` is deprecated and no longer works. Use `hf` instead.

新版huggingface_hub已经用hf命令取代了huggingface-cli，直接改用hf就行：

下载 standing 模型

bash

export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com uv run hf download pollen-robotics/microduck-policies alpha_standing.onnx --local-dir policies/

如果你想一次把 walking 和 standing 都拉下来（避免重复）：

bash

uv run hf download pollen-robotics/microduck-policies alpha_walking.onnx alpha_standing.onnx --local-dir policies/

验证文件是否真的下载成功

bash

ls -lh policies/

正常应该是：

text

alpha_walking.onnx 约 794 KB alpha_standing.onnx 约 794 KB

如果某个文件还是 1KB，先删掉再重下：

bash

rm -f policies/alpha_standing.onnx uv run hf download pollen-robotics/microduck-policies alpha_standing.onnx --local-dir policies/

如果hf也提示找不到

说明装的时候没带上 CLI 组件，重新装一次：

bash

uv pip install -U "huggingface_hub[cli]"

然后再运行uv run hf --help确认能正常调用。

下载完成后跑仿真

bash

uv run scripts/infer_policy.py --walking ./policies/alpha_walking.onnx --standing ./policies/alpha_standing.onnx --new-cmd-obs

如果ls显示文件大小正常（794 KB 左右），这次就不会再报Protobuf parsing failed了。

Error: File not found in repository.
URL: https://hf-mirror.com/pollen-robotics/microduck-policies/resolve/main/alpha_standing.onnx

这个 404 错误说明仓库里没有alpha_standing.onnx这个文件，你之前下载的 1KB 文件只是一个指向不存在路径的 Git LFS 指针。

🔍 正确的文件名是什么？

根据 Pollen Robotics 官方仓库的记录，正确的文件名是alpha_stand.onnx（没有 "ing"）。官方在代码中明确列出了这两个核心策略的对应关系：

角色名 (Role)仓库中的实际文件名
alpha_walking.onnxBEST_alpha_walking_flat.onnx或BEST_alpha_walking_rough.onnx
alpha_stand.onnxBEST_alpha_stand.onnx

所以你在infer_policy.py命令中应该使用alpha_stand.onnx，而不是alpha_standing.onnx。

✅ 正确的下载命令

先删除之前下载的损坏文件，再用正确的文件名重新下载：

bash

# 1. 删除损坏的 1KB 文件 rm -f policies/alpha_standing.onnx # 2. 用正确的文件名下载 export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com uv run hf download pollen-robotics/microduck-policies alpha_stand.onnx --local-dir policies/

下载完成后验证文件大小：

bash

ls -lh policies/alpha_stand.onnx

正常应该是约 794 KB（官方记录的大小是 793,695 字节）。

⚠️ 注意：官方默认配置已变更

有一个重要变化需要留意：从2026-09-14起，官方的默认行走策略已经换成了velstand.onnx，站立网络（alpha_stand.onnx）不再默认加载。这意味着：

  • 如果你使用的是--walking+--standing的组合（即你当前命令的方式），仍然需要alpha_stand.onnx文件，可以继续按上述方式下载。

  • 但如果你希望使用官方最新的默认配置，--standing参数可以省略，直接用velstand.onnx作为行走策略即可。

🚀 修正后的仿真命令

bash

uv run scripts/infer_policy.py --walking ./policies/alpha_walking.onnx --standing ./policies/alpha_stand.onnx --new-cmd-obs

成功打开Microduck的仿真界面了，如何操纵它

仿真界面打开后，你可以用键盘或游戏手柄来控制这只小鸭子。核心控制方式整理如下。

⌨️ 键盘控制

这是最直接的控制方式，主要按键功能如下：

按键功能
方向键或WASD控制前进、后退和横向移动
A / E向左 / 向右转（在 AZERTY 键盘上对应Q / E）
G触发“地面拾取”动作
Y坐下 / 站起切换
R前滚翻
K / L左 / 右脚踢球
O六秒前后劈叉，然后恢复
Space清除当前速度指令，让鸭子停下
Q退出仿真
M在腿式行走和轮式移动模式间切换（需要按住约1秒）
C切换/锁定跟随摄像机（默认开启）

小提示：用鼠标拖拽可以环绕观察视角，滚动滚轮可以拉近拉远。

🎮 游戏手柄控制

如果你有手柄，插上后会自动映射，控制逻辑和真机一致。

  • 左摇杆：控制前进/后退和转向。

  • 右摇杆：环绕摄像机视角（会自动解除跟随摄像）。

  • R3（右摇杆按下）：重新开启跟随摄像机。

  • D-pad 下：坐下 / 站起切换。

  • D-pad 上：长按约1秒，切换腿式/轮式模式（真机需长按3秒）。

  • X：坐下/站起（腿式）或蹲伏滑行（轮式）。

  • A：地面拾取（腿式）。

  • Y：切换头部控制模式。

  • RB / LB：右 / 左脚踢球（仅腿式）。

  • 右扳机：控制嘴巴（模拟量）并发出“嘎嘎”声。

💡 补充提示

  • 关于策略文件：你当前只加载了--walking和--standing两个策略，所以G、R、K、L、O这些依赖其他 ONNX 文件的动作可能不会响应。如果想体验完整功能，需要把对应的 ONNX 文件也下载下来，并在启动命令里通过--ground-pick、--roulade等参数指定路径。

  • 仿真速度：仿真在 CPU 上以50 Hz运行，操作反馈是实时的。

你可以先试试方向键和Y键，熟悉一下手感。如果某个按键没反应，很可能是对应的策略文件没有加载。

rad/s trunk_z=116.3 mm
[vel 1s avg] achieved/cmd fwd=+0.00/+0.00 lat=-0.00/+0.00 m/s yaw=-0.00/+0.00 rad/s trunk_z=116.3 mm
[vel 1s avg] achieved/cmd fwd=+0.00/+0.00 lat=+0.00/+0.00 m/s yaw=-0.00/+0.00 rad/s trunk_z=116.3 mm

achieved/cmd显示指令和目标速度全是0.00，这说明问题不在策略文件，而是键盘输入根本没有被发送到仿真程序。

结合你之前提到的“鼠标转视角没问题”，可以定位到两个最可能的原因。

🎯 原因一：键盘焦点被终端拦截（最可能）

这是最常见的情况。在 WSL 环境下，键盘输入可能被启动仿真的终端窗口截获了，而不是发送给 MuJoCo 的图形窗口。

  • 现象：鼠标可以操作图形窗口，但键盘操作无效。

  • 解决办法：不要点击仿真窗口，而是点击启动仿真的那个终端窗口（黑框），确保它是当前活动窗口，然后直接按方向键（↑↓←→）或WASD。

    • 许多在 WSL 上运行 Microduck 的教程都强调了这一点：需要在黑色的控制台窗口里键入按键，而不是在 3D 渲染窗口里。

  • 验证：在终端窗口按F1，如果 MuJoCo 窗口弹出帮助菜单，说明键盘输入已经正确传递。

🖥️ 原因二：终端不是 TTY，导致键盘控制被禁用

infer_policy.py脚本在 Unix 系统上会检查标准输入（stdin）是否为一个 TTY（终端）。如果uv run以某种方式改变了 stdin 的指向，脚本会因检测到非 TTY 而主动禁用键盘控制，并在终端打印警告：WARNING: stdin is not a TTY — keyboard control disabled。

  • 现象：终端可能出现警告，或者按键完全没反应。

  • 解决办法：确保你在一个标准的、可交互的终端里运行命令。可以尝试：

    1. 直接在终端中运行，而不是通过 IDE（如 VS Code）的集成终端，有时 IDE 的终端会重定向 stdin。

    2. 如果问题依旧，可以尝试在命令前加上script命令来强制分配一个伪终端（pty）：

      bash

      script -q -c "uv run scripts/infer_policy.py --walking ./policies/alpha_walking.onnx --standing ./policies/alpha_stand.onnx --new-cmd-obs" /dev/null

🔧 其他排查与确认

如果以上方法都无效，可以按顺序检查：

  1. 确认终端输出：启动仿真时，终端应显示Using GLFW backend。如果显示的是OSMesa或EGL，则说明渲染后端不支持键盘输入。

  2. 检查输入法：确保当前是英文输入法，中文输入法可能会拦截按键。

  3. 确认策略文件：再次确认policies/目录下的 ONNX 文件大小正常（约 794 KB），排除 LFS 指针文件的可能。

  4. 尝试无头模式（排查性能）：如果终端有性能警告，可以尝试用DUCK_SIM_VIEWER=0环境变量启动，在不渲染窗口的情况下测试策略是否能通过键盘指令行走，以排除渲染性能瓶颈。

    bash

    DUCK_SIM_VIEWER=0 uv run scripts/infer_policy.py --walking ./policies/alpha_walking.onnx --standing ./policies/alpha_stand.onnx --new-cmd-obs

  5. 使用游戏手柄：如果手头有游戏手柄，可以尝试连接。手柄控制通常不受键盘焦点问题的影响，如果手柄能控制，则进一步确认是键盘输入路径的问题。

💎 总结

建议先点击启动仿真的终端窗口，然后按方向键试试。如果仍无效，再检查终端是否有stdin is not a TTY的警告，并尝试用script命令来运行。

标签： 网站建设 企业官网 项目流程 UI设计 前端开发

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