1.3 其他环境

本节目标：训练主环境（Isaac Lab）之外，项目还会用到一些配套环境与工具。这里先把它们登记清楚、说明"何时才需要装"，避免一开始就把摊子铺太大。原则：用到再装。

1. MuJoCo（sim2sim 迁移的目标环境）★

MuJoCo 是另一个开源物理引擎（DeepMind 维护）。它在本项目里只有一个用途，却是最值钱的一个——sim2sim 验证：

• 把 Isaac Lab 训出来的策略（policy.onnx）原封不动放到 MuJoCo 里跑，换一个物理引擎看它还走不走得稳。
• 这能检验策略有没有"过拟合"到 Isaac 的特定物理；我们没有真机，sim2sim 就是 sim2real 的代理。
• 用社区的 G1 模型：mujoco_menagerie 里的 G1 MJCF。

何时装：M3（sim2sim）阶段才装，现在不必。对应 附录待办 的「阶 4」。

2. 训练辅助工具

工具	作用	何时用
TensorBoard	看训练曲线（奖励、回合时长、各 reward 项）判断收敛。	每次训练（随 Isaac Lab 自带）
ONNX Runtime	策略导出成 policy.onnx 后，做跨框架/跨引擎的可部署推理。	导出与 sim2sim 部署时
mujoco_menagerie	提供 G1 的 MJCF 模型文件（关节、连杆、惯量）。	M3 与 MuJoCo 一起

3. 暂不需要、但路线上可能延伸

• 真机部署环境（Unitree SDK 等）—— 本项目以仿真为主，没有真机，不在当前范围。
• 其他仿真器（如 Genesis / PyBullet）—— 如果后续要做更广的迁移对比再说，目前一个 MuJoCo 足够证明方法论。

把这些"可能用到"的环境登记在这里，是为了路线清晰；当前阶段只需 1.1 / 1.2 的 Isaac Lab 训练环境就能开工。

👉 下一节：1.4 官方示例——把 Isaac Lab 自带的 G1 任务逐层吃透。