鉴于您有数千个3D矢量及其插入时间,并且您想要找到当前时间的瞬时速度?此外,主要标准是准确性,次要标准是绩效。
示例数据:
t以毫秒为单位(低分辨率)
:> t: 19624, x: -221.68, y: 394.46, z: 127.66 :> t: 19656, x: -222.07, y: 394.26, z: 127.54 :> t: 19671, x: -222.47, y: 394.06, z: 127.43 :> t: 19687, x: -222.53, y: 394.03, z: 127.36 :> t: 19718, x: -222.95, y: 393.81, z: 127.23 :> t: 19734, x: -222.95, y: 393.81, z: 127.23 :> t: 19749, x: -223.42, y: 393.58, z: 127.05 :> t: 19765, x: -223.42, y: 393.58, z: 127.05 :> t: 19796, x: -223.86, y: 393.36, z: 126.91 :> t: 19812, x: -224.30, y: 393.13, z: 126.77 :> t: 19827, x: -224.36, y: 393.11, z: 126.71 :> t: 19843, x: -224.36, y: 393.11, z: 126.71 :> t: 19858, x: -224.82, y: 392.87, z: 126.55 :> t: 19874, x: -225.27, y: 392.65, z: 126.48 :> t: 19890, x: -225.32, y: 392.63, z: 126.49 [current time]
答案 0 :(得分:0)
OX
,OY
和OZ
轴的速度是x(t)
,y(t)
和z(t)
的二阶导数。
第一个变形(假设t=1
)如果容易找到
x'(1) = x(1) - x(0)
和
x''(2) = x'(2) - x'(1)
它会足够快但它准确无误。所以我重新训练你用连续函数(多项式)近似x(t)系列,并计算该多项式的二阶导数。尝试阅读插值多项式here。