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import numpy as np
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import matplotlib.pyplot as plt
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import matplotlib.ticker as ticker
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# vt = 1.25 # 4,5 km/h
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Umin = 1 # vitesse m/s
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Umax = 36 # environ 130 km/h
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Wm = 4.23 # longueur du véhicule en m (moyenne française)
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t = np.linspace(0, 15, 400)
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def vitesse(t):
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a = np.where(t <= 10, (Umax - Umin) / 10, - (Umax - Umin) / 10)
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vt = np.where(t <= 10, Umin + a * t, Umax + 2 * a * (t - 10))
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# print('vt: ', vt)
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return vt
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def security(t):
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vt = vitesse(t)
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# ici la vitesse est encore en m/s
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miles_per_meter = 0.000621371
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seconds_per_hour = 3600
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vt = vt * miles_per_meter * seconds_per_hour
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dist = Wm * (1 + (vt/(16.1/3.6)))
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# print(dist)
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return dist
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# plt.figure(figsize=[16, 9])
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# plt.xlim([-1,16])
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# plt.xlabel('temps (s)')
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# plt.ylabel('Distance de sécurité en m et Vitesse en m/s')
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# plt.plot(t, security(t), label='Distance de sécurité')
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# plt.plot(t, vitesse(t), label='Vitesse de la voiture leader')
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# plt.legend()
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# plt.savefig('pipes/dist sécurités.png')
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# plt.draw()
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# plt.pause(5)
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fig, ax1 = plt.subplots(figsize=[16, 9])
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ax1.set_xlim([-1, 16])
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ax1.set_xlabel('temps (s)')
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ax1.set_ylabel('Distance de sécurité en m', color='b')
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ax1.plot(t, security(t), label='Distance de sécurité', color='b')
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ax1.tick_params(axis='y', labelcolor='b')
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ax2 = ax1.twinx()
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ax2.set_ylabel('Vitesse de la voiture leader en m/s', color='r')
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vitesse_data = vitesse(t)
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ax2.plot(t, vitesse_data, label='Vitesse de la voiture leader', color='r')
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ax2.tick_params(axis='y', labelcolor='r')
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ax1.set_ylim(-1, 100)
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ax2.set_ylim(-1, 100)
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ax1.yaxis.set_major_locator(ticker.LinearLocator(numticks=10))
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ax2.yaxis.set_major_locator(ticker.LinearLocator(numticks=10))
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plt.title(label='Variation de la distance de sécurité en fonction de la vitesse du leader selon le modèle de Pipes')
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fig.legend(loc='upper right')
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plt.savefig('pipes/dist sécurités.png')
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plt.draw()
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plt.pause(5) |