# G1 GR00T推理失败：修复eval_g1_sim.py图像BGR转RGB及更换数据集

> 原文链接：https://robotics.hellobike.com/pitfalls/2026-05-13-unitree-il-lerobot-81
> 频道：pitfalls | 更新日期：2026-05-13 | 标签：auto, github-issue, unitree_il_lerobot
> 核心摘要：G1 Dex1仿真推理GR00T策略时机械臂仅微动无法抓取，需将评估脚本图像从BGR转为RGB，或改用自采数据训练。

# G1 GR00T推理失败：修复eval_g1_sim.py图像BGR转RGB及更换数据集

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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：[Inference failure after fine-tuning GR00T policy for 100k steps on G1_Dex1 Sim dataset](https://github.com/unitreerobotics/unitree_lerobot/issues/81)（GitHub unitreerobotics/unitree_il_lerobot #81）

**状态**：已解决

## 问题

在Isaac Sim中使用unitree_lerobot框架微调GR00T策略10万步后，Unitree G1 (29-DOF) + Dex1机器人无法完成红块抓取任务。评估时机械臂仅轻微抬起即停滞并重复微小动作，无有效抓取行为。该问题在使用官方G1_Dex1_PickPlaceRedBlock_Dataset_Sim数据集时复现，且被确认与官方数据集任务描述不匹配有关。

## 环境

机型：Unitree G1 (29-DOF) + Dex1手；框架：unitree_lerobot；数据集：unitreerobotics/G1_Dex1_PickPlaceRedBlock_Dataset_Sim；仿真：Isaac Sim；评估脚本：eval_g1_sim.py

## 解决办法

1. 修改 `unitree_lerobot/eval_robot/eval_g1_sim.py` 中的图像处理逻辑，将输入图像颜色空间从 BGR 转换为 RGB，解决因通道顺序错误导致的视觉特征提取异常。
2. 弃用官方 `G1_Dex1_PickPlaceRedBlock_Dataset_Sim` 数据集进行训练，因其任务描述与实际行为不一致；改用自己采集的遥操作数据进行GR00T策略微调。
3. 使用自采数据重新执行 `lerobot_train.py` 训练流程，并在相同仿真环境中验证抓取成功率，确认模型收敛正常。
4. 注意当前BGR转RGB修复方案仅在仿真环境验证有效，真机部署前需额外测试图像预处理管线一致性。

讨论原作者：@peterwang779 等，版权归原作者所有。
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## 原始参考来源 (Sources)

- [GitHub unitreerobotics/unitree_il_lerobot #81：Inference failure after fine-tuning GR00T policy for 100k steps on G1_Dex1 Sim dataset](https://github.com/unitreerobotics/unitree_lerobot/issues/81)