ローミングストロークに似たコード

Question

私はローミングボートを動かしている小さなプログラムに取り組んでいます。ボートが毎分ストローク数とペースと行を持っているあなたが見ることができるように

import time 
class Boat: 
    def __init__(self, pace, spm): 
     self.pace = pace #velocity of the boat in m/s 
     self.spm = spm #strokes per minute 
     self.distance = 0 #distance travelled 

    def move(self, deltaT): 
     self.distance = self.distance + (self.pace * deltaT) 

boat1 = Boat(3.33, 20) 
while True: 
    boat1.move(0.1) 
    print boat1.distance 
    time.sleep(0.1) 

：以下は、簡単なサンプルコード（Pythonの2.xの）を示しています。毎回メソッドmove(deltaT)が呼び出されるたびに、ペースに従って一定の距離を移動します。

上記のボートはちょうど一定のペースで移動しますが、現実的ではありません。実際のローティングボートはストロークの開始時に加速し、ローティングブレードが水を去った後減速する。典型的なローイング曲線（ここで示す力、速度が似ています）を示し、多くのグラフオンラインがあります。

出典：highperformancerowing.net

ペースが経時的に一定でなければなりませんが、それはストローク中に変更する必要があります。

定速度を（少なくとも基本的に）より現実的なローティング・ストロークに似た曲線に変更する最良の方法は何ですか？

注：この質問にタグを付ける方法についてのアイデアはありますか？それはアルゴリズム問題ですか？

Answer 1

あなたの目標は、単に完全な物理シミュレーションを行うために、視覚的にもっともらしい何かを思い付くとしない場合は、単に位置に正弦波を追加することができます。

class Boat: 
    def __init__(self, pace, spm, var=0.5): 
     self.pace = pace #average velocity of the boat in m/s 
     self.sps = spm/60.0 #strokes per second 
     self.var = var  #variation in speed from 0-1 
     self.totalT = 0  #total time 
     self.distance = 0 #distance traveled 

    def move(self, deltaT): 
     self.totalT += deltaT 
     self.distance = self.pace * (self.totalT + self.var * math.sin(self.totalT * self.sps * 2*math.pi) 

は、あなたはそれがボートが後方に行くと錯覚を破壊する可能性が高くなりすぎた場合、変動varに注意する必要があります。

Answer 2

このような曲線を速度の多項式に変換することができます。

これを行う方法の説明/例はで見つけることができます：

python numpy/scipy curve fitting

これは、xのセットを取る方法を示し、既存の検査によって取得することができ、y座標（プロットまたは実際のデータから）、多項式関数を作成します。

各ボートオブジェクトに同じカーブを使用している場合は、プログラムにハードコードするだけで済みます。しかし、それぞれのボートオブジェクトに対して別々の多項式を持つこともできます。ただし、各ボートやボートは異なるプロファイルを持つと仮定します。

Answer 3

微分方程式の単純な積分を実行できます。

ストローク中に一定の力を加え、滑りの間力がない単純なモデルを想定し、ドラッグに比例してドラッグします（これは、時間の関数として空間を得るために既に行っています）。スピード。

したがって、加速度は、ストローク中にa = P - D.v、滑り（減速）中に- D.vです。

速度はv' = v + a.dtで近似されます。

このスペースは、x' = x + v.dtで近似されます。

dtが十分に小さい場合、この動きは現実的に見えるはずです。より正確な力の法則とRunge-Kuttaのようなより良い統合手法でモデルを改良することができますが、それが価値があるかどうかは分かりません。

このテクニックを使用したスピードとスペースの比較プロットの例を以下に示します。それは、周期的な体制を迅速に確立する速度振動と、うねりを伴う準線形変位を示す。