Python для начинающих

Привет! Сегодня мы отправимся в мир движения — а вернее, построим визуализацию кинематической цепи при помощи Python и библиотеки PyPlot. Нет, не нужно быть инженером-механиком, чтобы понять, как «ходят» шестерёнки. Достаточно немного кода и чуточку воображения.

Кинематическая цепь — это модель системы, в которой звенья соединены подвижными сочленениями. Например, рука человека: плечо, локоть, кисть — каждая часть связана с другой и может двигаться. Аналогично, в робототехнике или анимации персонажей используется описание звеньев и их движений.

Для наглядности мы создадим простую двумерную цепь из нескольких сегментов, каждый из которых соединён с предыдущим. Наша задача — визуализировать положение каждого звена в разных конфигурациях, используя библиотеку matplotlib.pyplot.

Начнём с обязательного импорта и настроек:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

Создадим функцию, которая на основе углов и длин звеньев будет генерировать координаты:

def generate_chain_positions(angles, lengths):
    positions = [(0, 0)]
    angle_total = 0
    for i in range(len(angles)):
        angle_total += angles[i]
        x = positions[-1][0] + lengths[i] * np.cos(angle_total)
        y = positions[-1][1] + lengths[i] * np.sin(angle_total)
        positions.append((x, y))
    return positions

В этой функции angles — список углов (в радианах), а lengths — длины каждого звена. Мы накапливаем общее смещение по углу (angle_total), чтобы правильно отрисовать концы звеньев при повороте каждого следующего.

Следующая функция займётся отображением цепи:

def draw_chain(positions):
    x_coords, y_coords = zip(*positions)
    plt.figure(figsize=(6, 6))
    plt.plot(x_coords, y_coords, marker='o', linewidth=3, markersize=8)
    plt.xlim(-10, 10)
    plt.ylim(-10, 10)
    plt.gca().set_aspect('equal')
    plt.grid(True)
    plt.title('Kinematic Chain Visualization')
    plt.show()

Теперь соберем всё вместе и поиграемся с разными положениями:

angles1 = [np.pi/6, np.pi/4, -np.pi/3]
lengths = [3, 2.5, 2]

positions1 = generate_chain_positions(angles1, lengths)
draw_chain(positions1)

Вы увидите трёхзвенную цепь, где каждый следующий сегмент под углом относительно предыдущего. Попробуйте изменить углы — например, анимировать движение:

import time

for i in range(10):
    angles = [np.pi/6 + i*0.1, np.pi/4 - i*0.05, -np.pi/6 + i*0.07]
    positions = generate_chain_positions(angles, lengths)
    draw_chain(positions)
    time.sleep(0.1)

Это приведёт к простой анимации — не самой плавной, но эффектной.

Зачем всё это? Такие визуализации важны в робототехнике, где тонко настраивается движение манипуляторов, или в разработке игр, где требуется реализовать движение конечностей персонажа. Более того, основа такой цепи может быть применена в аналитике движений (motion capture), симуляциях или обучении нейросетей захвату объектов.

PyPlot — не единственный инструмент, конечно. Но если вы только начинаете осваивать Python и хотите визуализировать свои идеи без сложной 3D-графики, он — отличная стартовая точка.

Играйтесь с углами, добавляйте больше звеньев, усложняйте модели — ведь граница только одна: ваше воображение.

191 views00:13