Když vytváříte soubor dat pro definování profilů síly, krutu nebo motoru, můžete vybírat ze tří interpolačních metod: Akima splajn, Prostorový splajn nebo Lineární. Vybraná interpolační metoda se použije k definici funkce profilu mezi body dat.
Akima splajn
Interpolační metoda splajnu Akima provádí lokální uložení. Tato metoda vyžaduje informace o bodech v blízkosti interpolačního intervalu, aby bylo možné definovat koeficienty kubického polynomu. Proto každý bod na splajnu Akima ovlivňuje pouze nejbližší část křivky. Protože používá místní metody, interpolace Akima je vypočítána velmi rychle.
Metoda Akima poskytuje vhodné výsledky pro hodnotu přibližné funkce. Pokud jsou datové body rozmístěny rovnoměrně, tato metoda poskytuje vhodné odhady pro první derivát přibližné funkce. Pokud nejsou datové body rozmístěny rovnoměrně, mohou být odhady prvního derivátu chybné. Druhý derivát přibližné funkce, odhadovaný pomocí této metody, není spolehlivý.
Prostorový splajn
Interpolační metoda prostorového splajnu provádí globální uložení. Globální metody používají všechny body k výpočtu koeficientů pro všechny interpolační intervaly najednou. Proto každý bod dat ovlivňuje celý prostorový splajn. Pokud přemístíte jeden bod, změní se celá křivka. To má za důsledek problematické modelování požadovaného tvaru prostorového splajnu. To je patrné zejména u funkcí s lineárními částmi, nebo u funkcí s náhlými změnami na křivce. V těchto případech je prostorový splajn téměř vždy hrubější než splajn Akima.
Lineární
Lineární metoda interpolace provádí lokální uložení postupným definováním spojité lineární funkce mezi dvěma přilehlými body dat.
Obecné aspekty
Globální i lokální metoda fungují dobře na funkcích s hladkými křivkami.
Interpolační metoda prostorového splajnu, i když není tak rychlá jako interpolace splajnu Akima, generuje vhodné výsledky pro hodnotu přibližné funkce a pro první a druhé deriváty. Body dat nemusí být rovnoměrně rozmístěny. Řešení obvykle vyžaduje odhady derivátů definovaných funkcí. Čím hladší je derivát, tím je proces řešení jednodušší.
Lineární interpolační metoda konverguje rychleji než ostatní dvě metody. Výsledná funkce je postupně definovaná spojitá lineární funkce, která má ve vámi určených bodech dat nespojité deriváty. Druhý derivát je nula, s výjimkou uvedených bodů dat, kde je nekonečný.
Pokud používáte splajn k definici pohybu, jsou důležité hladké (spojité) druhé deriváty. Druhý derivát je zrychlení odpovídající pohybu, které definuje reakční sílu vyžadovanou k řízení pohybu. Nespojitost v druhém derivátu naznačuje přerušený průběh ve zrychlení a v reakční síle. To může způsobit špatný výkon, nebo i selhání při spojení v bodě nespojitosti.
Aby se předešlo selhání řešiče Motion, doporučujeme, abyste definovali profily motorů pouze pomocí profilů interpolovaných splajnem Akima nebo prostorovým splajnem.