contact0 = s[8] contact1 = s[13] moving_s_base = 4 + 5 * moving_leg supporting_s_base = 4 + 5 * supporting_leg hip_targ = [None, None] # -0.8 .. +1.1 knee_targ = [None, None] # -0.6 .. +0.9 hip_todo = [0.0, 0.0] knee_todo = [0.0, 0.0]

这段代码中，通过获取状态s中对应的位置信息，分别得到了两条腿是否有接触(contact0, contact1)的状态。接下来，根据当前的动作，确定移动腿(moving_leg)和支撑腿(supporting_leg)的序号，计算出对应的位置信息的索引(moving_s_base, supporting_s_base)。然后，分别初始化了用于控制舵机的目标位置列表hip_targ和knee_targ。接着，初始化了用于计算控制力的列表hip_todo和knee_todo，初始值为0.0。

相关问题

if state == STAY_ON_ONE_LEG: hip_targ[moving_leg] = 1.1 knee_targ[moving_leg] = -0.6 supporting_knee_angle += 0.03 if s[2] > SPEED: supporting_knee_angle += 0.03 supporting_knee_angle = min(supporting_knee_angle, SUPPORT_KNEE_ANGLE) knee_targ[supporting_leg] = supporting_knee_angle if s[supporting_s_base + 0] < 0.10: # supporting leg is behind state = PUT_OTHER_DOWN if state == PUT_OTHER_DOWN: hip_targ[moving_leg] = +0.1 knee_targ[moving_leg] = SUPPORT_KNEE_ANGLE knee_targ[supporting_leg] = supporting_knee_angle if s[moving_s_base + 4]: state = PUSH_OFF supporting_knee_angle = min(s[moving_s_base + 2], SUPPORT_KNEE_ANGLE) if state == PUSH_OFF: knee_targ[moving_leg] = supporting_knee_angle knee_targ[supporting_leg] = +1.0 if s[supporting_s_base + 2] > 0.88 or s[2] > 1.2 * SPEED: state = STAY_ON_ONE_LEG moving_leg = 1 - moving_leg supporting_leg = 1 - moving_leg

这段代码是状态机的核心部分，根据当前的状态和动作来更新目标位置列表hip_targ和knee_targ。如果当前的状态是STAY_ON_ONE_LEG，说明机器人正在单腿支撑，此时需要将移动腿的hip_targ和knee_targ设为固定的目标位置，同时逐渐增加支撑腿的knee_targ，使其与地面接触的角度变大。如果速度超过一定阈值，还需要进一步增加支撑腿的knee_targ。当支撑腿的角度达到阈值SUPPORT_KNEE_ANGLE后，将移动到下一个状态PUT_OTHER_DOWN。在PUT_OTHER_DOWN状态下，需要将移动腿的hip_targ设为一个较小的值，同时将其knee_targ设为SUPPORT_KNEE_ANGLE，同时保持支撑腿的knee_targ不变。如果移动腿的脚部接触到地面，就转移到下一个状态PUSH_OFF。在PUSH_OFF状态下，需要将移动腿的knee_targ设为与支撑腿的角度相同，同时将支撑腿的knee_targ设为一个较大的值，使其离地面。如果支撑腿的膝盖高度达到一定阈值，或者速度超过一定阈值，就回到STAY_ON_ONE_LEG状态，同时切换移动腿和支撑腿的序号。

if __name__ == "__main__": # Heurisic: suboptimal, have no notion of balance. env = BipedalWalker() env.reset() steps = 0 total_reward = 0 a = np.array([0.0, 0.0, 0.0, 0.0]) STAY_ON_ONE_LEG, PUT_OTHER_DOWN, PUSH_OFF = 1, 2, 3 SPEED = 0.29 # Will fall forward on higher speed state = STAY_ON_ONE_LEG moving_leg = 0 supporting_leg = 1 - moving_leg SUPPORT_KNEE_ANGLE = +0.1 supporting_knee_angle = SUPPORT_KNEE_ANGLE

这段代码是用于测试BipedalWalker游戏（小人行走游戏）的，其中包含以下内容：

1. if __name__ == "__main__":：如果当前文件被作为独立的脚本运行，即没有被其他脚本引用，那么执行下面的代码。

2. env = BipedalWalker()：创建一个BipedalWalker对象，即小人行走游戏的环境。

3. env.reset()：重置游戏环境，以便开始新的游戏。

4. steps = 0：记录小人已经行走的步数，初始值为0。

5. total_reward = 0：记录小人已经获得的奖励值，初始值为0。

6. a = np.array([0.0, 0.0, 0.0, 0.0])：定义小人的行动向量，初始值为0。

7. STAY_ON_ONE_LEG, PUT_OTHER_DOWN, PUSH_OFF = 1, 2, 3：定义小人的行动状态，分别为“保持单腿站立”、“支撑另一条腿”和“向前跳跃”。

8. SPEED = 0.29：定义小人行走的速度，小于该速度时小人会向前倾。

9. state = STAY_ON_ONE_LEG：初始状态为保持单腿站立。

10. moving_leg = 0：初始时，左腿是运动的腿。

11. supporting_leg = 1 - moving_leg：初始时，右腿是支撑的腿。

12. SUPPORT_KNEE_ANGLE = +0.1：定义小人支撑腿的膝盖角度。

13. supporting_knee_angle = SUPPORT_KNEE_ANGLE：初始时，小人支撑腿的膝盖角度为SUPPORT_KNEE_ANGLE。

总的来说，这段代码是用于测试BipedalWalker游戏的，其中定义了小人的行动向量、行动状态、支撑腿的膝盖角度等参数。该测试代码可以帮助开发人员了解游戏环境和小人的行为规律，以便更好地开发和优化游戏算法和策略。