在OpenAI Gym中，避免出现非法状态的方法可以通过以下步骤实现：

1. 理解状态空间：首先，了解环境中的状态空间，以及每个状态的合法范围。这可以通过查看环境的文档或相关代码来获得。

2. 添加状态验证：在进行动作之前，对当前状态进行验证，确保它位于合法范围内。如果状态不合法，则需要采取适当的措施来修正它。

以下是一个示例，展示了如何在OpenAI Gym中实现状态验证。

import gym

env = gym.make('CartPole-v1')
env.reset()

for _ in range(1000):
    env.render()
    action = env.action_space.sample()
    observation, reward, done, info = env.step(action)

    # 检查状态的合法性
    # 状态范围：[-2.4, 2.4]，[-inf, inf]，[-41.8°, 41.8°] 和 [-inf, inf]
    if observation[0] < -2.4 or observation[0] > 2.4 or \
        observation[2] < -41.8 * 2 * math.pi / 360 or observation[2] > 41.8 * 2 * math.pi / 360:
        print("Invalid state detected! Resetting environment...")
        env.reset()

env.close()

在上述示例中，我们使用了CartPole环境。在每个步骤中，我们检查观察到的状态的合法性。如果其中一个状态不在合法范围内，我们输出一条消息并重新设置环境。

通过添加这样的状态验证，我们可以确保在训练或测试过程中不会出现非法状态，从而提高算法的稳定性和安全性。请根据需要调整验证条件，以适应特定环境的状态空间。