之前在做直線加速時，是有點try&error
在做報告的時後，想到比較有效的方式
利用等加速度公式來使用
d為加速距離，a為加速度，v1為初始速度，v2為最高速。
移項後重新整理
值得注意的是，距離包含了加速和減速，所以應該把所有的距離除2，這樣才是可以加速或是減速的真正距離。
利用matlab來實現自己的想法，一個點數為9cm。
左圖是每9公分可以加到的速度，因為這支老鼠的極限是160cm。
右圖是煞車的距離，一樣也是每9cm計算一個點。
今天把這個想法寫到老鼠裡，因為是建表的關系，所以除了讓直線加速更靈活的使用外，另外就是在加速前，不需要使用加速度運動的公式重新計算煞車的距離，這樣又可以省下不少運算的時間了。
不過還有一個比較有趣的想法，其實都可以不用計算這些
假設最高速沒有上飽和，那麼，就只要一直做加速的動作，等到車子走到d/2的位置，進行減速的動作，這樣就可以讓直線運動做到最極限了。
我覺得這個想法也很有趣，不過我沒有選擇這個做法。給有興趣的人參考！
這ㄧ個公式可以運用得更好的，如果你已經可以預先知道(看起來似乎如此)加速的直線道長度d的話。這在黃明吉老師來台的研習營講義上可以找到。我記得有一個正負號的錯，他在上課中也同意我的說法。如果關心的是還有多少距離可供減速使用，問題應該會比這ㄧ篇的討論要清楚多了，即使有最高速度的限制也可以處理。
回覆刪除[版主回覆10/28/2009 14:55:17]因為迷宮的長度固定，所以只要知道此直線段有幾格，就會知道有總路徑長度。
不過除了計算最高速和煞車距離外，還有什麼可以地方可以被討論的？
應該這麼說，v2^2 = v1^2 + 2ad =>末速度^2 = 初速度^2 + 2*加速度*距離。
回覆刪除因此v2 => 設定好減速的最終速度，v1 => 現在速度，那麼
d = (v2^2 - v1^2)/(2a) 表示以a加速度(此時a為負)由v2減速至v1時，電腦鼠需要d的距離。
如果現在剩下d1可供減速使用，而且d1<=d，就是減速的時機了！
並非如你所說＂距離包含了加速和減速，所以應該把所有的距離除2＂。
而且以加速度a(此時a為正)加速與上述的討論只有運動了多少距離才有關係，因為可以計算剩下多少距離，與速度是否已經到達最高速是沒有關係的，換言之，速度曲線可能是三角形，也可能是梯形。
請參考黃明吉老師在網頁http://www.np.edu.sg/alpha/nbk/umouse/中Straight Run Speed Profile的說明，是同樣的意思。
你的問題＂除了計算最高速和煞車距離外，還有什麼地方可以被討論的？＂指的是什麼？
也許是加速與減速的加速度是否要不一樣，或者是設定成一個參數吧！
[版主回覆10/28/2009 20:52:38]"距離包含了加速和減速，所以應該把所有的距離除2"
這段話我想應該是沒有寫清楚，因為我的加速度和減速度都一樣，所以我想表達的應該是，這個d 算出來只有加速度或是減速度的距離，所以應該將這段直線應走的距離除2。
不過在實作上有個問題，假設直線前進的方向為y方向，那麼，當有個機制發現老鼠現在已經多走了，那麼減速的距離就是不夠，如果要讓老鼠回到正常的速度時，勢必又會多走，那麼，這樣的現象有沒有更好的機制可以避開。
我的做法是在計算的時後，故意讓減速完後，還有一段距離可以保持在正常速度。但真正的問題是，假設校正y方向的機制是正確的，那麼如果在加速或是高速等速時，發現y向是有誤差的，煞車的位置應該是要被調整的，不過我似乎沒有做這個調整的動作，那麼如果調整了煞車的位置，應該是比較正確。不過我好奇的是，如果已經做了調整，而在這個時後煞車的距離又不夠讓老鼠煞到正常速度，那麼這時後應該怎麼辦？
如果我的理解沒有錯，以下的這ㄧ段話指的與文中＂應該把所有的距離除2，這樣才是可以加速或是減速的真正距離。＂這樣的說法是ㄧ樣的。
回覆刪除"因為我的加速度和減速度都一樣，所以我想表達的應該是，這個d 算出來只有加速度或是減速度的距離，所以應該將這段直線應走的距離除2。"
對我而言，這樣的想法是只有在速度曲線是三角形時才正確，當速度曲線是梯形時就不對了。梯形開始減速的那一點以後的面積是三角形，之前的面積是梯形，兩者不會相等。因此我說應該關心的是，＂還有多少距離可供減速使用？＂
如果因為距離的計算會有誤差，而且是在加速期間或是高速等速期間才發現，最簡單的應該是你說的方式，＂故意讓減速完後，還有一段距離可以保持在正常速度＂。也就是d1<=d+d2。
d2的選擇就牽涉到你對你的電腦鼠的認知了，選得太保守，常常提前減速，選得太小，可能常發生你說的問題。
但究竟是距離算錯、滑歩，還是修正方法有問題，都需要討論以決定一個適合你電腦鼠的d2。
有沒有其他的方法呢？如果還是使用等減速、假設沒有滑歩，對我而言，電腦鼠還是需要知道＂還有多少距離可供減速使用？＂才能判斷減速的時機。
因此，如何透過編碼器、距離計算公式，以及光感測器來加強真實Y方向行進距離的預測，應該會是我做電腦鼠時的重點。依據家豪的說法，似乎中低速與高速行進時，利用光感測器資料的修正是不同的。黃明吉老師也提過，他在入彎而且前方有牆時，會利用往前的光感測器來修正入彎位置。
如果像Katoㄧ樣，邊滑動還可以校正回來，對我而言，那是另ㄧ個層次的問題了。
另ㄧ個保險是，加速度大小的選擇保留彈性。假設最大且滑動不明顯的加速度是a1，平常使用0.9*a1，那麼發生＂如果已經做了調整，而在這個時後煞車的距離又不夠讓老鼠煞到正常速度，那麼這時後應該怎麼辦？＂的情形，你還有使用a1減速的可能性可供調整，但這不應是常態，等於封印了電腦鼠的部分能力。