MocoInverse通过Direct Collocation方式的轨迹优化解决了冗余执行器问题，进行执行器的控制，以实现精确规定的目标运动，以控制扭矩的平方或其他成本为最小化目标。

MocoInverse和MocoTrack用于解决标准问题，需要以模型和运动学数据作为输入，并产生控制和执行器状态作为输出，但两者解决的是不同的最优控制问题。

我们首先讨论MocoInverse的求解问题，使用肌肉骨骼模型，求解肌肉行为中的激活强度问题，并以提供的API脚本进行使用方法的演示。

MocoInverse的官方python脚本没有可视化动画界面，而MocoTrack有可视化动画界面。

在个示例中，我们将学习如何使用MocoInverse工具依据指定的运动，计算步行过程中的肌肉激活程度。这个示例分为两部分：第一部分不依赖于肌电（Electromyography, EMG）数据为cost，而第二部分则对一部分肌肉的肌肉行为进行了EMG数据的惩罚。

示例中，使用了osim.report可以自动生成所有状态和控制轨迹的PDF报告。这种自动化报告生成对于分析和展示模拟或优化结果非常有用，可以快速地将关键数据可视化并整合到一个易于分享的文档中。

import opensim as osim  def solveMocoInverse():      # MocoInverse实例化     inverse = osim.MocoInverse()     #使用ModelProcessor加载.osim肌肉骨骼模型     modelProcessor = osim.ModelProcessor('subject_walk_scaled.osim')     #将地反力数据添加到模型中     modelProcessor.append(osim.ModOpAddExternalLoads('grf_walk.xml'))     #关闭模型中所有肌肉的肌腱顺应性     modelProcessor.append(osim.ModOpIgnoreTendonCompliance())     #模型上肌肉使用DeGrooteFregly2016     modelProcessor.append(osim.ModOpReplaceMusclesWithDeGrooteFregly2016())     # 关闭模型中DeGrooteFregly2016Muscles的被动纤维力     modelProcessor.append(osim.ModOpIgnorePassiveFiberForcesDGF())     # 缩放模型中所有DeGrooteFregly2016Muscle的纤维力曲线宽度     modelProcessor.append(osim.ModOpScaleActiveFiberForceCurveWidthDGF(1.5))     # 使用基于函数的表示肌肉路径，该设置可以加快收敛速度，     # 要了解如何为模型创建一组基于函数的路径，请参阅示例“examplePolynomialPathFitter.py”。     modelProcessor.append(osim.ModOpReplacePathsWithFunctionBasedPaths(         "subject_walk_scaled_FunctionBasedPathSet.xml"))     # 将备用执行器添加到模型中     modelProcessor.append(osim.ModOpAddReserves(1.0))     #将配置完成的模型选项给到MocoInverse实例中     inverse.setModel(modelProcessor)     # 构造一个坐标数据的TableProcessor，并将其传递给mocoinverse。     # 可以通过向基础表添加 TableOperator 来以与 ModelProcessor 相同的方式使用 TableProcessor。     # 如我们这里的 TableProcessor 没有任何操作符，则简单地返回基础表。     #将运动学数据输入给mocoiverse     inverse.setKinematics(osim.TableProcessor('coordinates.sto'))      # 初始时间0.48s,终止时间1.61s,间隔为0.02s.     inverse.set_initial_time(0.48)     inverse.set_final_time(1.61)     inverse.set_mesh_interval(0.02)      # 默认情况下，运动学数据包含额外的列，Moco会报错。     # # 在这里，我们告诉Moco允许（并忽略）这些额外的列。     inverse.set_kinematics_allow_extra_columns(True)      # 求解配置好的问题，并将结果进行保存     solution = inverse.solve()     # 将求解的结果进行保存     solution.getMocoSolution().write('example3DWalking_MocoInverse_solution.sto')      # 处理并获取模型     model = modelProcessor.process()     # 生成包含数据结果的PDF文件，包含模型和求解数据结果     report = osim.report.Report(model,                                 'example3DWalking_MocoInverse_solution.sto',                                 bilateral=True)     # 生成报告文件     report.generate()  def solveMocoInverseWithEMG():      # 初始化部分与上述相同     inverse = osim.MocoInverse()     #使用ModelProcessor加载.osim肌肉骨骼模型     modelProcessor = osim.ModelProcessor('subject_walk_scaled.osim')     #将地反力数据添加到模型中     modelProcessor.append(osim.ModOpAddExternalLoads('grf_walk.xml'))     modelProcessor.append(osim.ModOpIgnoreTendonCompliance())     modelProcessor.append(osim.ModOpReplaceMusclesWithDeGrooteFregly2016())     modelProcessor.append(osim.ModOpIgnorePassiveFiberForcesDGF())     modelProcessor.append(osim.ModOpScaleActiveFiberForceCurveWidthDGF(1.5))     modelProcessor.append(osim.ModOpReplacePathsWithFunctionBasedPaths(         "subject_walk_scaled_FunctionBasedPathSet.xml"))     modelProcessor.append(osim.ModOpAddReserves(1.0))     inverse.setModel(modelProcessor)     #将运动学数据加载到mocoiverse     inverse.setKinematics(osim.TableProcessor('coordinates.sto'))     inverse.set_initial_time(0.48)     inverse.set_final_time(1.61)     inverse.set_mesh_interval(0.02)     inverse.set_kinematics_allow_extra_columns(True)     # inverse初始化     study = inverse.initialize()     # 构建problem，upd:update更新     problem = study.updProblem()      # 以肌电平方差添加到损失函数     emgTracking = osim.MocoControlTrackingGoal('emg_tracking')     #设置权重     emgTracking.setWeight(50.0)     # 加载归一化的肌电数据     controlsRef = osim.TimeSeriesTable('electromyography.sto')     # 根据峰值水平缩放三块肌肉的活动     soleus = controlsRef.updDependentColumn('soleus')     gasmed = controlsRef.updDependentColumn('gastrocnemius')     tibant = controlsRef.updDependentColumn('tibialis_anterior')     #不同肌肉添加权重     for t in range(0, controlsRef.getNumRows()):         soleus[t] = 0.77 * soleus[t]         gasmed[t] = 0.87 * gasmed[t]         tibant[t] = 0.37 * tibant[t]     emgTracking.setReference(osim.TableProcessor(controlsRef))     #将模型中的执行器与肌电图中的列相关联     emgTracking.setReferenceLabel('/forceset/soleus_r', 'soleus')     emgTracking.setReferenceLabel('/forceset/gasmed_r', 'gastrocnemius')     emgTracking.setReferenceLabel('/forceset/gaslat_r', 'gastrocnemius')     emgTracking.setReferenceLabel('/forceset/tibant_r', 'tibialis_anterior')     problem.addGoal(emgTracking)      # 求解配置好的问题，并将结果进行保存     solution = study.solve()     solution.write('example3DWalking_MocoInverseWithEMG_solution.sto')      # 将参考数据和求解的数据进行对比     controlsRef.removeColumn('medial_hamstrings')     controlsRef.removeColumn('biceps_femoris')     controlsRef.removeColumn('vastus_lateralis')     controlsRef.removeColumn('vastus_medius')     controlsRef.removeColumn('rectus_femoris')     controlsRef.removeColumn('gluteus_maximus')     controlsRef.removeColumn('gluteus_medius')     controlsRef.setColumnLabels(['/forceset/soleus_r', '/forceset/gasmed_r',                                  '/forceset/tibant_r'])     controlsRef.appendColumn('/forceset/gaslat_r', gasmed)     #保存求解的控制数据     osim.STOFileAdapter.write(controlsRef, 'controls_reference.sto')      # 生成一份报告，对比有无EMG的MocoInverse结果     model = modelProcessor.process()     output = 'example3DWalking_MocoInverseWithEMG_report.pdf'     ref_files = [         'controls_reference.sto',         'example3DWalking_MocoInverseWithEMG_solution.sto']     report = osim.report.Report(model,                                 'example3DWalking_MocoInverse_solution.sto',                                 output=output, bilateral=True,                                 ref_files=ref_files,                                 colors=['black', 'blue', 'red'])     # 生成报告文件     report.generate()   # 求解基本问题，不使用EMG数据 solveMocoInverse()  # 求解基本问题，使用EMG数据 solveMocoInverseWithEMG()