RAPT G1 OOD Benchmark 面向 Unitree G1 人形机器人的分布外检测，包含在 NVIDIA Isaac Lab 中由专家 RL 策略采集的本体感知轨迹，采样频率为 50 Hz。仿真任务包括全向速度跟踪、Dance-102 动作模仿和 Gangnam Style 动作模仿；每个任务目录提供 nominal 训练集、4 倍更小的 train_small、校准集、带标签测试集和 metadata。训练数据约为 1.2M steps，小训练集约 300k steps，测试集中 OOD 扰动从第 50 步开始，另有 nominal 对照。

数据还包含 g1_velocity_real：物理 Unitree G1 上速度策略的本体感知日志，含约 2.3 分钟 nominal 校准运行和 50 条带标签测试运行，其中 11 条 nominal walk、39 条覆盖 8 类诱发故障；没有真实训练集，检测器按协议在仿真 g1_velocity/train.npz 训练并用真实校准运行校准。格式为 float16 的 ragged NumPy archives，序列键包含观测、动作、维度名，测试集还包含 labels、onset 和 fault。发布说明列出若干限制：真实故障 onset 未知，部分异常日志因机器人立即失稳而很短，且若干论文中的真实机器人运行未包含。