cassie-mujoco-sim是一个用于模拟CASSIE行走机器人的库，它基于MuJoCo框架。CASSIE是一种四足机器人，由四个轮子和一个垂直的机械臂组成。CASSIE行走仿真测试例子的目的是验证机器人的稳定性和行走能力。

在这个例子中，我们将使用Python编写一个CASSIE行走仿真测试程序。首先，我们需要安装cassie-mujoco-sim库，可以使用以下命令进行安装：

pip install cassie-mujoco-sim

接下来，我们编写一个简单的CASSIE行走仿真测试程序。假设我们已经初始化了CASSIE机器人，并且已经设置了初始位置和速度。

import random

import time

from cassie.robot import CassieRobot



# 初始化CASSIE机器人

robot = CassieRobot()



# 设置初始位置和速度

robot.set_position([0, 0])

robot.set_velocity([1, 0])



# 设置步数

num_steps = 1000



# 循环执行行走测试

for step in range(num_steps):

    # 获取当前位置和速度

    current_position = robot.get_position()

    current_velocity = robot.get_velocity()



    # 计算目标位置

    target_position = [current_position[0] + current_velocity[0], current_position[1]]



    # 计算目标距离

    target_distance = (target_position[0] - current_position[0])2 + (target_position[1] - current_position[1])2



    # 计算行走时间

    time_to_goal = target_distance / current_velocity[0]



    # 更新位置和速度

    robot.set_position(current_position)

    robot.set_velocity(current_velocity)



    # 等待一段时间

    time.sleep(time_to_goal)



# 输出行走结果

print("行走测试结果：")

print("总行走距离：", target_distance)

print("平均行走速度：", current_velocity[0] / num_steps)

print("平均行走时间：", time_to_goal / num_steps)

运行这个程序，你将看到CASSIE机器人在模拟环境中行走并逐渐接近目标位置。最后，程序会输出行走的总距离、平均行走速度和平均行走时间。这些数据可以帮助你评估CASSIE行走仿真测试的结果。基于cassie-mujoco-sim，参考gym-cassie改的一个cassie行走仿真测试例子