# Unitree G1动作模仿训练维度不匹配致部署输出脏数据

> 原文链接：https://robotics.hellobike.com/pitfalls/2026-03-25-unitree-rl-mjlab-23
> 频道：pitfalls | 更新日期：2026-03-25 | 标签：auto, github-issue, unitree_rl_mjlab
> 核心摘要：G1动作模仿需选用No-State-Estimation任务以匹配154维部署输入，避免使用160维模型导致真机失控。

# Unitree G1动作模仿训练维度不匹配致部署输出脏数据

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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：[建议更改 README 中关于动作模仿任务的训练说明，并补充部署相关内容。](https://github.com/unitreerobotics/unitree_rl_mjlab/issues/23)（GitHub unitreerobotics/unitree_rl_mjlab #23）

**状态**：已解决

## 问题

README推荐的`Unitree-G1-Tracking`任务策略网络输入为160维，与部署端要求的154维不一致。误用该模型部署时，因观测维度错位导致输出脏数据，且控制程序无异常日志，直接引发Unitree G1真机损坏或抽搐断电。

## 环境

机型：unitree-g1；项目：unitreerobotics/unitree_rl_mjlab；任务：Unitree-G1-Tracking / Unitree-G1-Tracking-No-State-Estimation；仿真：unitree_mujoco

## 解决办法

1. 训练动作模仿策略时，必须指定`Unitree-G1-Tracking-No-State-Estimation`任务，确保策略网络输入维度为154维，与`deploy`阶段一致。
2. 严禁直接使用`Unitree-G1-Tracking`产出的模型进行真机部署，该模型160维输入会导致推理输出异常且无报错。
3. 部署新动作模型时，需配置正确的`deploy.yaml`，可参考`dance1_subject2`中的配置文件或通过脚本自动生成至日志目录`params`下。
4. 确保舞蹈动作起始/结束姿态与`velocity.default_joint_pos`差异较小，或在启动前插入均值过渡段，防止状态切换时摔倒。
5. 真机部署前务必使用`unitree_mujoco`进行仿真控制测试，验证策略有效性及初始姿态匹配度。

讨论原作者：@StevenDean21st 等，版权归原作者所有。
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## 原始参考来源 (Sources)

- [GitHub unitreerobotics/unitree_rl_mjlab #23：建议更改 README 中关于动作模仿任务的训练说明，并补充部署相关内容。](https://github.com/unitreerobotics/unitree_rl_mjlab/issues/23)