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我们想做的不只是"又一只机器鸭"，而是把运动、环境感知、语音交互和生命层整合成一个可复刻、可改进的开源系统：全部跑在机器人自己身上，不依赖手机或云端。
DuckBuddy 基于 Pollen Robotics 的 Microduck，是独立的社区项目，不隶属于 Pollen Robotics，也未获其背书，详见 NOTICE。
What makes DuckBuddy special? · 它特别在哪
- 🦆 运动：强化学习策略按我们的飞特 HL-2915 舵机重新训练，会走路、摔倒后站起、坐下/站起、前滚翻（仿真已训好）；50 Hz 控制，摔倒、过热、低电量、失联都会自动保护
- 👂 声音感知：离线语音识别（SenseVoice），降噪和人声检测；头上两个麦克风判断声音从哪边来，叫它一声会转头看你
- 👀 视觉：看人脸、注意到动的东西，自然地转头去看（实机验证中）；扫二维码连 WiFi；"看看这是什么"（联网时由多模态大模型回答）
- 🧭 自主行为：说一串动作（"往前走两步，转个身，再坐下"），它拆成步骤连续执行；按说出的路线行走正在实机测试
- 💗 生命层：有需求和情绪，会累、会休息，会管理舵机温度（头热了就少动）；用"鸭语"回应，而不是机器朗读；名字和性格写在一个人设文件里，换一份就是另一只鸭子
Architecture · 系统架构
一张图看懂各部分怎么配合：感知（声音、视觉、距离）把事件交给生命层 lifed，lifed 决定看哪里、做什么、说什么，再把意图交给唯一直接驱动舵机的 robotd；手柄的优先级高于 lifed；联网时，lifed 通过 frp 隧道向大脑服务器（多模态大模型）提问，离线时由自带的"小脑"回答。所有服务都在 Orange Pi 上独立运行，通过本机 Unix socket 交换 JSON 消息。
flowchart TB
subgraph ROBOT["机器人上 · Orange Pi（Linux）"]
subgraph SENSE["感知"]
VOICED["voiced · Python<br/>降噪 · VAD · SenseVoice 离线识别<br/>双麦听声辨向"]
VISIOND["visiond · Python + duckcam<br/>看脸 YuNet · 运动 · 扫码连网 · 拍照"]
TOFD["tofd · Rust<br/>8×8 测距"]
end
LIFED["lifed · Python · 生命层<br/>状态机 · 需求与情绪 · 注意力<br/>任务层 · 离线小脑 · 头部动作 · 人声提示"]
PERSONA[("人设 JSON<br/>名字 · 性格 · 声音")]
DUCKWEB["duckweb · Python<br/>手机网页 :8088"]
PADD["padd · Rust<br/>Xbox 手柄"]
ROBOTD["robotd · Rust · 50 Hz<br/>ONNX 策略：走 · 站起 · 坐下 · 滚翻<br/>安全：摔倒 · 温度 · 电池 · 失联停"]
end
HW["舵机 × 15 · IMU · 喇叭"]
BRAIN["duckbrain · GPU 服务器（可选）<br/>多模态大模型：对话 · 看图 · 判断"]
TRAIN["训练 · GPU<br/>mjlab · BAM 执行器辨识"]
VOICED -- "呼唤 / 说话（带方向）" --> LIFED
VISIOND -- "人脸 · 运动 · 二维码" --> LIFED
TOFD -- "前方距离" --> LIFED
TOFD -- "有人靠近" --> VISIOND
LIFED -- "看一会儿 · 扫码 · 拍照" --> VISIOND
PERSONA -.-> VOICED
PERSONA -.-> LIFED
DUCKWEB <-- "状态 · 音量 · 任务" --> LIFED
LIFED -- "JSON-RPC：走 · 动作 · 头 · 叫声 · 休息" --> ROBOTD
ROBOTD -- "姿态 · 温度 · 电量 · 里程计" --> LIFED
PADD -- "JSON-RPC：遥控" --> ROBOTD
ROBOTD -- "飞特总线 · 500 kbps" --> HW
LIFED <-. "frp 隧道：对话 · 看图" .-> BRAIN
PERSONA -.-> BRAIN
TRAIN -. "ONNX 策略" .-> ROBOTD
Hardware & Software · 软硬件
硬件一览
| Microduck 原版 | DuckBuddy |
|---|
| 主控 | Radxa Zero 3W（RK3566，1 GB） | Orange Pi Zero 3W（全志 A733：2×A76 + 6×A55，4 GB，3 TOPS NPU） |
| 舵机 | 15 × Dynamixel XL330（2S） | 15 × 飞特 HL-2915（3S）；HD-1910（2S）在做 |
| 扩展板 | Pollen 的 HAT | 我们的 HAT（音频 codec、双麦、喇叭功放、ToF、5 V 电源、舵机总线）和 PDB/IMU（配电 + 挂在舵机总线上的 IMU） |
| 传感器 | IMU | IMU、双麦克风、IMX219 摄像头、8×8 ToF 测距 |
| 策略 | Pollen 的 | 按 HL-2915 重新训练，见 training/ |
| 行为 | 手柄或 App 控制 | 机器人上的生命层，见 tools/lifed |
电池接在躯干里的 PDB/IMU 板上，分三路供电，每路都带电源和舵机总线：左腿、右腿、头部。HAT 和 Orange Pi 叠在一起装在头里：HAT 把电池电压降成 5 V 给 Orange Pi，把串口接到舵机总线上，并负责声音（两个麦克风进、一个喇叭出）。15 个舵机和 IMU 共用同一条总线。
flowchart LR
BAT["电池 3S<br/>LiPo / LiHV"] --> PROT
subgraph PDB["PDB/IMU 板 · 躯干"]
PROT["TVS + 各路保险丝"]
IMU["IMU<br/>STM32G031 + LSM6DSV16X<br/>挂在总线上 · ID 200"]
end
PROT -- "J4 · 电源 + 总线" --> LLEG["左腿<br/>5 × HL-2915"]
PROT -- "J6 · 电源 + 总线" --> RLEG["右腿<br/>5 × HL-2915"]
PROT --- IMU
PROT == "J5 ⇄ J2 · 电源 + 总线" ==> PWR
subgraph HEAD["头部"]
subgraph HAT["HAT 板"]
PWR["防反接 · 软启动<br/>5 V 降压 LMR51450"]
XCV["半双工总线收发"]
CODEC["音频 codec<br/>TLV320AIC3104"]
AMP["功放<br/>TPA2005D1"]
end
OPI["Orange Pi Zero 3W<br/>全志 A733 · 4 GB · NPU 3 TOPS"]
HSERVO["头部 5 × HL-2915<br/>脖子 · 头 · 嘴"]
MIC["麦克风 × 2<br/>左 / 右"]
SPK["喇叭"]
TOF["ToF 8×8<br/>VL53L5CX"]
CAM["摄像头<br/>IMX219"]
end
PWR -- "5 V" --> OPI
OPI -- "UART7 · 500 kbps" --> XCV
XCV -- "舵机总线" --> HSERVO
XCV -. "总线数据 · 经 J2/J5" .-> PROT
OPI -- "I2S" --> CODEC
OPI -- "I²C" --> CODEC
OPI -- "I²C" --> TOF
CAM -- "MIPI CSI" --> OPI
MIC --> CODEC
CODEC --> AMP --> SPK
OPI -. "Wi-Fi / 蓝牙" .-> EXT["手机网页 · Xbox 手柄<br/>大脑服务器（可选）"]
我们自己设计的两块板，HAT 和 PDB/IMU：
软件栈
| 服务 | 语言 | 做什么 |
|---|
robotd | Rust | 50 Hz 控制环，跑 ONNX 策略；飞特 HLS 总线驱动、电池识别（2S/3S、LiPo/LiHV）、温度和摔倒保护 |
lifed | Python | 生命层：状态机、需求与情绪、注意力、任务层、离线小脑、头部动作 |
voiced | Python | 降噪、人声检测、离线识别（SenseVoice）、双麦听声辨向 |
visiond | Python | 摄像头：人脸（YuNet）、运动检测、扫码连网、拍照 |
tofd | Rust | 8×8 ToF 测距：前方距离、有人靠近 |
padd | Rust | Xbox 手柄（蓝牙），优先级高于 lifed |
duckweb | Python | 手机网页：状态、电量、对话、音量 |
duckbrain | Python | 可选，跑在 GPU 服务器上：任何兼容 OpenAI 接口的多模态大模型，负责聊天和看图 |
persona | JSON | 人设：名字、性格、说话方式，和代码分开 |
已验证的平台
| 组合 | 状态 |
|---|
| Orange Pi Zero 3W 4 GB + 15 × HL-2915 + 3S 电池（LiPo 1500 mAh / LiHV 2800 mAh） | ✅ 整机日常运行 |
| Orange Pi Zero 3W + 15 × HD-1910 + 2S 电池 | 🚧 板子在焊，舵机驱动和策略待做 |
| Microduck 原版（Radxa Zero 3W + Dynamixel XL330） | ⚪ Dynamixel 总线驱动未改动，我们没有实机测过 |
开发进度
| 时间 | 完成的事 |
|---|
| 2026-08 | 基于 Microduck 起步，整理原版硬件和软件 |
| 2026-09 | 设计 HAT（R3E）和 PDB/IMU（R2f），打板、焊接 |
| 2026-10 上旬 | 飞特 HL-2915 舵机驱动、IMU 固件；执行器辨识（BAM），重新训练走路、站起、坐下策略 |
| 10-13 | Xbox 手柄（蓝牙） |
| 10-14 | 生命层：需求、情绪、休息、舵机散热预算 |
| 10-15 ~ 16 | 语音：离线识别、用鸭语表达、联网大脑对话 |
| 10-17 | 扫二维码连 WiFi、人声提示、音量、"看看这是什么"、任务层（说一串动作连续执行）、里程计标定 |
| 10-18 | 双麦听声辨向、注意力与视觉引导（人脸、运动）、电池自动识别（2S/3S、LiPo/LiHV）、人设与框架分离、开源 |
| 方向 | 内容 | 状态 |
|---|
| 新技能 | 前滚翻、叼起地上的衣服（仿真里已训练好，待实机测试） | 🚧 进行中 |
| 注意力 | 视觉引导转头的实机验证 | 🚧 进行中 |
| 任务 | 实机按说出的路线行走 | 🚧 进行中 |
| 2S 版 | HD-1910 舵机 + 2S 电池 | 🚧 进行中 |
| NPU | 物体检测，接进注意力 | 📋 计划 |
| 端侧多模态 | MiniCPM-V 4.7 1B，离线也能"看"东西 | 📋 计划 |
| 定位 | AprilTag 地标 → 视觉里程计 → 房间级地图 | 📋 计划 |
| 语音 | 唤醒词、嘈杂环境、双麦波束 | 📋 计划 |
| 文档 | 英文翻译、完整装机教程 | 📋 计划 |
Build Your Own DuckBuddy · 做一只你自己的鸭子
零件清单
| 零件 | 数量 | 说明 |
|---|
| 飞特 HL-2915 舵机 | 15 | 3S 版；腿 2 × 5，头部 5（脖子、头、嘴）。原版打印件直接装，M2×6 自攻螺丝 |
| Orange Pi Zero 3W | 1 | 建议 4 GB 版本 |
| HAT 扩展板 | 1 | 装在头里，和 Orange Pi 叠装 |
| PDB/IMU 板 | 1 | 装在躯干里 |
| IMX219 摄像头模组 | 1 | MIPI CSI，装在前脸 |
| 8×8 ToF 模块（VL53L5CX） | 1 | 装在前脸 |
| 小喇叭 | 1 | 接 HAT 的功放 |
| 3S 电池 | 1 | LiPo 1500 mAh 或 LiHV 2800 mAh，robotd 会自动识别 |
| PETG、TPU 耗材 | 适量 | TPU 用于脚底、软嘴等软零件 |
| Xbox 手柄 | 1 | 可选，蓝牙遥控 |
常见问题
- 2S 还是 3S？ HL-2915 用 3S。HD-1910 用 2S，HAT 只需换一颗电阻（R11），其它通用。robotd 开机时会识别电池节数和类型，和配置不符就拒绝上电。
- 舵机通电了但不动？ 飞特 HLS 舵机的"目标电流"和"运行速度"为 0 时不会动。robotd 启动时会自动写好，自己写测试脚本时要记得设置。
- 走一会儿就不听摇杆了？ 多半是头部舵机过热保护。头里散热有限，生命层会按温度预算让它少动、多休息。
- 原版 Microduck 能用这套软件吗？ 软件上兼容，Dynamixel 总线驱动没有改动，但我们没有在原版硬件上实测过。
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- HD-1910 舵机驱动；
- 用 NPU 做物体检测，接进注意力模块；
- 用 AprilTag 给任务层做定位；
- 装机教程和英文翻译。
| 路径 | 内容 |
|---|
robotd、duck-control、kinematics、padd、robotctl 等 | Rust 工作区（来自 Microduck，有扩展） |
tools/ | Python 服务：lifed、voiced、visiond、duckweb、duckbrain、persona，装机工作台 bringup，以及实机测试脚本 |
firmware/imu-feetech | IMU 板固件（STM32G031 + LSM6DSV16X，走飞特协议） |
training/ | HL-2915 训练任务、执行器辨识（BAM）、评测脚本、训练好的策略 |
hardware/ | 打印工程（hardware/print）、训练用的机器人模型（hardware/rev-a/mjcf）、小黑 HD-1910 仿真模型 |
docs/ | 硬件接口（docs/hardware），以及 Microduck 原有的设计文档和使用说明 |
玩法、组装、调试、训练，都欢迎进群聊。微信扫码加入：
许可证：软件 Apache-2.0（与 Microduck 相同），文档 CC-BY-4.0；部分组件有各自的许可证，见 NOTICE。
