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MicroDuck 技术教程：仿真、策略安装与训练

从浏览器体验到无硬件运行真实 robotd，再到策略检查、加载与恢复；另有 CUDA 训练、ONNX 导出和排错步骤，命令对应固定官方源码。

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没有机器鸭也能开始：MicroDuck 浏览器仿真操作

按进入场景、键盘聚焦、行走转向、重置和模式切换学习官方 MicroDuck 仿真。列出当前按键与加载排错，区分浏览器体验和训练任务。

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把官方 robotd、robotctl 和 50 Hz 控制循环接到 MuJoCo 机体，完成启动、健康检查、短距离驱动与实时率排查，并说明哪些硬件问题无法验证。

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查看机器人当前策略与官方更新，尝试本地或社区 ONNX 文件，并用单槽或全量 reset 恢复官方默认；附实体测试记录模板与风险边界。

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区分浏览器体验、本地策略回放和 CUDA 训练，说明 Linux、Windows WSL 与 Mac 的路线差异，避免把显卡型号或云选项当成兼容保证。

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使用固定源码版本建立 Python 3.12 环境，检查 CUDA 和任务注册，运行有边界的安装测试，再保存检查点并预览云任务，附可复制命令。

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按第一个失败阶段排查机器鸭仿真和训练：网页无响应、Python 版本、CUDA 不可见、ARM 下载超时、命令冲突与模型输入维度不匹配。

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用官方导出器保留观测归一化，核对 61 输入与 14 动作接口，再用当前命令布局回放并预览发布包；说明旧模型与硬件部署的边界。

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按音乐节拍、首拍偏移和动作片段组织 DuckEMW 编舞记录，明确时间轴与策略的分工，用短片段检查对齐，再记录版权与模型来源。

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拆解 DuckEMW 作者报告的仿真速度，区分平均 1.659 m/s 与保持直立条件下的 2.196 m/s 瞬时峰值，说明窗口、失败样本与实体性能边界。