# H1-2真机部署RL策略异常，调参改善后弃用MuJoCo转IsaacGym

> 原文链接：https://robotics.hellobike.com/pitfalls/2026-05-19-unitree-rl-mjlab-12
> 频道：pitfalls | 更新日期：2026-05-19 | 标签：auto, github-issue, unitree_rl_mjlab
> 核心摘要：H1-2真机部署MuJoCo训练策略失败，调整Kp/Kd参数可改善行为，最终通过切换至IsaacGym绕过问题。

# H1-2真机部署RL策略异常，调参改善后弃用MuJoCo转IsaacGym

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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：[H1_2 Walking issues](https://github.com/unitreerobotics/unitree_rl_mjlab/issues/12)（GitHub unitreerobotics/unitree_rl_mjlab #12）

**状态**：有绕过办法

## 问题

在MuJoCo中训练10k步的RL策略仿真正常，但部署到Unitree H1-2真机时出现行走异常。维护者怀疑训练与部署参数不一致，用户确认未修改代码且直接运行仓库示例，询问是否需调整Kp/Kd或armature等参数。

## 环境

机型：Unitree H1-2；框架：unitree_rl_mjlab、unitree_rl_gym；仿真器：MuJoCo；部署脚本：deploy_real.py

## 解决办法

1. 仔细比对训练配置与真机部署配置，排查参数不匹配项。
2. 调整真机关节控制增益 Kp 和 Kd 参数以改善行走表现。
3. 若MuJoCo Sim-to-Real效果仍不理想，放弃当前环境，切换至 IsaacGym 进行策略训练与部署。

讨论原作者：@NirajPudasaini 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 #12：H1_2 Walking issues](https://github.com/unitreerobotics/unitree_rl_mjlab/issues/12)