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 --standingpolicies/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-obsQ3: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 foundA3: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-obsQ4:Loading MuJoCo model from: src/mjlab_microduck/robot/microduck/scene.xml BAM m6 actuators on 14 joints: kt0.3660 R2.8114 vin7.40V kp_fw200 vin_drop_gain0.1 vin_min6.0 max_currentNone forcerange/-0.963Nm armature1.81e-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。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。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。bashsha256sum ../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bashcat ../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onnxruntime1.16.0配合protobuf4.0.0。 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onnxA5:直接运行这条命令即可拉取 standing 的 ONNXbashcurl -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bashcurl -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bashcurl -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bashrm -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bashls -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 1KBHugging 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textversion 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_ENDPOINThttps://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 foundhuggingface-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bashuv 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bashuv run huggingface-cli --help或者用新的等价命令新版 huggingface_hub 推荐bashuv run hf --help方式二全局装不依赖项目环境bashpip 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 pipxbashpipx install huggingface_hub[cli]安装完成后下载 standing 模型bash# 设置镜像 export HF_ENDPOINThttps://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bashuv run hf download pollen-robotics/microduck-policies alpha_standing.onnx --local-dir policies/验证bashls -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bashexport HF_ENDPOINThttps://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bashuv 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bashls -lh policies/正常应该是textalpha_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bashrm -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bashuv 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bashuv 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.onnxalpha_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_ENDPOINThttps://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bashls -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bashuv 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 / EG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_z116.3 mm[vel 1s avg] achieved/cmd fwd0.00/0.00 lat-0.00/0.00 m/s yaw-0.00/0.00 rad/s trunk_z116.3 mm[vel 1s avg] achieved/cmd fwd0.00/0.00 lat0.00/0.00 m/s yaw-0.00/0.00 rad/s trunk_z116.3 mmachieved/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。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ptybashscript -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。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。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。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_VIEWER0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。bashDUCK_SIM_VIEWER0 uv run scripts/infer_policy.py --walking ./policies/alpha_walking.onnx --standing ./policies/alpha_stand.onnx --new-cmd-obs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。
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 --standingpolicies/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-obsQ3: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 foundA3: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-obsQ4:Loading MuJoCo model from: src/mjlab_microduck/robot/microduck/scene.xml BAM m6 actuators on 14 joints: kt0.3660 R2.8114 vin7.40V kp_fw200 vin_drop_gain0.1 vin_min6.0 max_currentNone forcerange/-0.963Nm armature1.81e-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。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。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。bashsha256sum ../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bashcat ../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onnxruntime1.16.0配合protobuf4.0.0。 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onnxA5:直接运行这条命令即可拉取 standing 的 ONNXbashcurl -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bashcurl -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bashcurl -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bashrm -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bashls -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 1KBHugging 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textversion 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_ENDPOINThttps://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 foundhuggingface-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bashuv 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bashuv run huggingface-cli --help或者用新的等价命令新版 huggingface_hub 推荐bashuv run hf --help方式二全局装不依赖项目环境bashpip 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 pipxbashpipx install huggingface_hub[cli]安装完成后下载 standing 模型bash# 设置镜像 export HF_ENDPOINThttps://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bashuv run hf download pollen-robotics/microduck-policies alpha_standing.onnx --local-dir policies/验证bashls -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bashexport HF_ENDPOINThttps://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bashuv 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bashls -lh policies/正常应该是textalpha_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bashrm -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bashuv 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bashuv 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.onnxalpha_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_ENDPOINThttps://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bashls -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bashuv 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 / EG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_z116.3 mm[vel 1s avg] achieved/cmd fwd0.00/0.00 lat-0.00/0.00 m/s yaw-0.00/0.00 rad/s trunk_z116.3 mm[vel 1s avg] achieved/cmd fwd0.00/0.00 lat0.00/0.00 m/s yaw-0.00/0.00 rad/s trunk_z116.3 mmachieved/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。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ptybashscript -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。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。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。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_VIEWER0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。bashDUCK_SIM_VIEWER0 uv run scripts/infer_policy.py --walking ./policies/alpha_walking.onnx --standing ./policies/alpha_stand.onnx --new-cmd-obs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。
平方复杂度无法被常规优化消除｜TaoToken 统一 Key 通道实测)
