运动——匀速运动然后停止

代码:

 

<!DOCTYPE HTML>
<html>
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>无标题文档</title>
<style>
#div1 {
width: 100px;
height: 100px;
background: #ff4b46;
position: absolute;
left: 100px;
top: 50px;

}

#vertical_line {
width: 1px;
height: 300px;
position: absolute;
left: 300px;
top: 0;
background: black;
}
</style>
<script>
var timer = null;
function startMove(iTarget) {

clearInterval(timer);
timer = setInterval(function () {
var oDiv = document.getElementById("div1");

var speed = 0;
if (oDiv.offsetLeft < iTarget) {
speed = 7;
}
else {
speed = -7;
}
if (Math.abs(iTarget - oDiv.offsetLeft) <= 7) {
clearInterval(timer);
oDiv.style.left = iTarget + 'px';
} else {
speed = 7;
oDiv.style.left = oDiv.offsetLeft + speed + "px";
document.title = oDiv.offsetLeft + ',' + speed;
}
}, 30);
}


</script>
</head>
<body>
<input type="button" value="开始运动" onclick="startMove(300)">

<div id="div1">


</div>
<div id="vertical_line"></div>

</body>
</html>

 

运行结果:

初始界面:

  

点击鼠标之后界面:

  

转载于:https://www.cnblogs.com/theWayToAce/p/5265210.html

一、数据采集层:多源人脸数据获取 该层负责从不同设备 / 渠道采集人脸原始数据,为后续模型训练与识别提供基础样本,核心功能包括: 1. 多设备适配采集 实时摄像头采集: 调用计算机内置摄像头(或外接 USB 摄像头),通过OpenCV的VideoCapture接口实时捕获视频流,支持手动触发 “拍照”(按指定快捷键如Space)或自动定时采集(如每 2 秒采集 1 张),采集时自动框选人脸区域(通过Haar级联分类器初步定位),确保样本聚焦人脸。 支持采集参数配置:可设置采集分辨率(如 640×480、1280×720)、图像格式(JPG/PNG)、单用户采集数量(如默认采集 20 张,确保样本多样性),采集过程中实时显示 “已采集数量 / 目标数量”,避免样本不足。 本地图像 / 视频导入: 支持批量导入本地人脸图像文件(支持 JPG、PNG、BMP 格式),自动过滤非图像文件;导入视频文件(MP4、AVI 格式)时,可按 “固定帧间隔”(如每 10 帧提取 1 张图像)或 “手动选择帧” 提取人脸样本,适用于无实时摄像头场景。 数据集对接: 支持接入公开人脸数据集(如 LFW、ORL),通过预设脚本自动读取数据集目录结构(按 “用户 ID - 样本图像” 分类),快速构建训练样本库,无需手动采集,降低系统开发与测试成本。 2. 采集过程辅助功能 人脸有效性校验:采集时通过OpenCV的Haar级联分类器(或MTCNN轻量级模型)实时检测图像中是否包含人脸,若未检测到人脸(如遮挡、侧脸角度过大),则弹窗提示 “未识别到人脸,请调整姿态”,避免无效样本存入。 样本标签管理:采集时需为每个样本绑定 “用户标签”(如姓名、ID 号),支持手动输入标签或从 Excel 名单批量导入标签(按 “标签 - 采集数量” 对应),采集完成后自动按 “标签 - 序号” 命名文件(如 “张三
### 运动控制系统中梯形速度曲线轨迹规划算法实现 #### 梯形速度曲线概述 梯形速度曲线是一种常见的运动控制策略,其特点是在加速阶段、匀速阶段以及减速阶段形成近似于梯形的速度时间图。这种设计可以有效减少机械系统的冲击力并提高运行平稳性[^1]。 #### 加速与减速计算 为了构建完整的梯形速度曲线,在给定的最大加速度 \(a_{max}\),最大减速度 \(-b_{max}\),目标距离 \(d\) 和最高速度 \(v_{max}\) 的条件下: - **加速段**:从静止状态开始以恒定加速度 \(a_{max}\) 增加到设定的最高限速 \(v_{max}\)。 时间为: ```math t_a = v_{max} / a_{max} ``` - **减速段**:当接近终点时,按照预定的减速度 \(-b_{max}\) 减少至零速度停止移动。 时间为: ```math t_b = v_{max} / b_{max} ``` 如果总行程不足以完成整个加速和减速,则需调整实际达到的最大速度来适应特定的距离需求[^3]。 #### Python代码示例 以下是基于上述理论的一个简单Python程序片段,用于模拟一个理想的梯形速度曲线: ```python def trapezoidal_velocity_profile(d, vmax, amax, bmax): ta = vmax / amax tb = vmax / bmax # 计算所需最小位移 min_distance = (ta * vmax)/2 + (tb * vmax)/2 if d >= min_distance: tf = (d - min_distance) / vmax times = [0, ta, ta+tf, ta+tf+tb] velocities = [0, vmax, vmax, 0] return {'times': times, 'velocities': velocities} else: # 当无法完全展开成标准梯形时重新计算参数 vmid = sqrt((amax*bmax*d)/(0.5*(amax+bmax))) ta_mid = vmid/amax tb_mid = vmid/bmax times = [0, ta_mid, ta_mid+tb_mid] velocities = [0, vmid, 0] return {'times': times, 'velocities': velocities} ``` 此函数接受四个输入参数——期望行驶距离 `d` ,允许的最大线速度 `vmax` , 正向加速度极限 `amax`, 反向制动速率 `-bmax`. 输出是一个字典对象,其中包含了对应的时间节点列表 (`times`) 和相应时刻下的瞬时速度(`velocities`).
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