README.md

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# 🦆 MicroDuck Locomotion Dataset V1.0: Zero-Slip Flat Ground Baseline

**Publisher**: `devorah-ai-2026` / `devorahai2026`  
**License**: `Commercial / CC-BY-SA 4.0`  
**Task**: Bipedal Locomotion, Reinforcement Learning, Sim-to-Real  
**Hardware Platform**: Antigravity 14-DOF MicroDuck Biped Robot  

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## 📌 Overview (개요)
본 데이터셋은 **14-DOF 소형 2족 보행 로봇(MicroDuck)**의 완벽한 **평면 보행(Flat-ground walking)** 궤적 및 제어 로그를 담은 고품질 합성 데이터(Synthetic Data)입니다. 기존 강화학습 기반 2족 보행 에이전트들이 흔히 겪는 **발바닥 미끄러짐(Ice-Skating)** 및 **제자리걸음(Marching in place)** 문제를 공학적으로 완벽히 극복한 최상급 베이스라인 모델입니다. 향후 복잡한 지형 환경이나 비전(Vision) 기반 조향 학습을 위한 통제된 대조군(Control Group)으로 활용하기에 최적화되어 있습니다.

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## 🚀 Key Features (핵심 기술 사양)

* **Zero-Slip Planted Stance**: 지면 접촉 상태($\text{contact} > 0.5$)에서 디딤발의 수평 속도가 **$0.000 \pm 0.002\text{ m/s}$**로 수렴하여 완벽한 지면 밀착 보행을 구현합니다.
* **Controlled Falling Momentum**: 상체 피치(Trunk Pitch)를 **미세 전방 바이어스($-3.0^\circ$)**로 제어하여 중력에 의한 자연스러운 전진 모멘텀을 형성하고, 디딤발의 **강력한 후방 킥(Push-off) 추력($+0.22\text{ rad}$)**을 데이터에 담았습니다.
* **High Energy Efficiency**: 지면 긁음(Ground Scraping)과 헛바퀴 토크 손실을 제거하여 실제 모터 이식 시 발열 및 배터리 소모를 대폭 절감할 수 있는 궤적입니다.
* **Swarm Tested**: 10기의 다중 에이전트 환경에서 **500회 연속 에피소드(250,000 프레임)** 동안 엉킴이나 전복 없이 안정적으로 주행한 검증된 데이터입니다.

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## 📊 Dataset Structure (데이터 구조)

데이터셋은 500회 연속 주행 테스트 벤치에서 추출된 타임스텝(50Hz, dt=0.02s)별 상태-행동(State-Action) 쌍으로 구성됩니다.

| 파일명 | 형식 | 설명 |
| :--- | :---: | :--- |
| `data_part_01.csv` ~ `data_part_10.csv` | CSV | 총 250,000 프레임 원시 제어 로그 (14관절각, 토크, GRF $F_x/F_z$, Slip 속도) |
| `v1.0_baseline_dataset_metadata.json` | JSON | 데이터셋 공식 메타데이터 및 벤치마크 지표 스키마 |

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## 🗺️ Roadmap & Future Updates (향후 업데이트 계획)

현재 **V1.0**은 가장 근간이 되는 **'기준 보행(Baseline Locomotion)'**을 제공합니다. 다음 업데이트를 통해 상용 로봇 제어의 전체 생태계를 제공할 예정입니다.

* **[Current] V1.0**: Zero-Slip 평면 보행 군집 데이터.
* **[Upcoming] V2.0**: 완전 자율 상태 기계(No-Button Autopilot FSM) 연동. 외부 외란 감지 시 자동 착석(Auto-Sit), 기립(Auto-Stand) 및 낙하 자가 복구(Auto-Recovery) 제어 데이터 탑재 예정.
* **[Upcoming] V3.0**: 레이캐스트(Raycast) 비전 센서 통합. 전방 장애물 능동 인지, 조향 회피(Active Avoidance) 및 동적 균형 회복 데이터 추가.