# Go2 RL训练失败头杵地及步态过窄的Reward调试方法

> 原文链接：https://robotics.hellobike.com/pitfalls/2026-03-09-unitree-rl-gym-78
> 频道：pitfalls | 更新日期：2026-03-09 | 标签：auto, github-issue, unitree_rl_gym
> 核心摘要：针对Go2训练步态过窄或头部触地问题，建议监控reward异常值并调整scales权重，同时排查多副本环境下的包加载冲突。

# Go2 RL训练失败头杵地及步态过窄的Reward调试方法

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> 本文由 AI 根据公开内容整理，可能有误，请以原文为准：[go2's left and right feet are too close](https://github.com/unitreerobotics/unitree_rl_gym/issues/78)（GitHub unitreerobotics/unitree_rl_gym #78）

**状态**：有绕过办法

## 问题

Go2强化学习训练出现两类异常：一是高速行走时左右脚间距过窄；二是使用`python legged_gym/scripts/train.py --task=go2`训练后机器人头部触地无法站立。即使代码与配置未变，复现结果也与历史成功版本差异巨大，怀疑与环境或参数漂移有关。

## 环境

机型：Unitree Go2；软件：unitree_rl_gym；命令：`python legged_gym/scripts/train.py --task=go2 --num_envs=512 --max_iterations=30000`；

## 解决办法

1. 训练过程中实时监控各项 reward 数值变化，识别是否存在异常离谱的 reward 值导致策略崩溃。
2. 适当调整 reward scales 权重以抑制异常行为，避免头部触地或步态过窄等负面现象。
3. 若需新增奖励函数以实现特定目标，必须同步权衡新 reward 与原有 reward scales 的比例关系。
4. 排查多目录开发导致的包加载冲突，确认修改 `go2_config.py` 时实际加载的是当前测试目录配置而非全局安装的 `unitree_rl_gym` 包。

讨论原作者：@MarsRong 等，版权归原作者所有。
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## 原始参考来源 (Sources)

- [GitHub unitreerobotics/unitree_rl_gym #78：go2's left and right feet are too close](https://github.com/unitreerobotics/unitree_rl_gym/issues/78)