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tkinterにおける跳ね返り処理

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tkr1205

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前提・実現したいこと

Pythonを使ってBOIDモデルを実装しています.

発生している問題・エラーメッセージ

Python標準のtkinterを使っているのですが,birdが複数いる時の跳ね返りの処理が上手く動作せず,右下の角に収束してしまいます.

該当のソースコード

import math
import random
from statistics import mean
from tkinter import *


class Coordinate():
    def __init__(self):
        self.x = 0
        self.y = 0

    def reset(self):
        self.x = 0
        self.y = 0


class Bird():
    """
    Bird Class
    """
    def __init__(self, x, y, vx, vy, identifier, field_info, others, view):
        """Bird Class Constructor

        BOID用のエージェントです
        :param x: x coordinate
        :param y: y coordinate
        :param vx: x方向の移動量
        :param vy: y方向の移動量
        :param id: 識別用id
        :param field_info: (field_width, field_height, fish_radius, fish_speed)
        :param others: other fish
        :param view: 視野の広さ(半径)
        """
        self.x = x
        self.y = y
        self.vx = vx
        self.vy = vy
        self.identifier = identifier
        self.others = others
        self.view = view
        self.field_info = field_info
        self.inverse_x = self.field_info[0] - self.x
        self.inverse_y = self.field_info[1] - self.y
        self.r1 = 2.0 # cohesion coefficient
        self.r2 = 0.5 # separation coefficient
        self.r3 = 1.0 # alignment coefficient
        self.neighbors = []  # 近くにいるエージェント

        self.v1 = Coordinate()
        self.v2 = Coordinate()
        self.v3 = Coordinate()

    def set_others(self, others):
        self.others = others
        self.find_neighbors()

    # 結合
    def cohesion(self):
        center_pull_coeff = 10
        if len(self.neighbors) == 0:
            return
        self.v1.x = mean([agent.x for agent in self.neighbors if not agent.identifier == self.identifier])
        self.v1.y = mean([agent.y for agent in self.neighbors if not agent.identifier == self.identifier])
        self.v1.x = (self.v1.x - self.x) / center_pull_coeff
        self.v1.y = (self.v1.y - self.y) / center_pull_coeff

    # 離脱
    def separation(self):
        personal_space = 50
        for agent in self.neighbors:
            if self.identifier == agent.identifier:
                continue

            dist = self.calc_distance(agent, self)
            if dist <= personal_space:
                self.v2.x -= (agent.x - self.x) / dist
                self.v2.y -= (agent.y - self.y) / dist

    def _separation(self):
        if len(self.neighbors) == 0:
            return
        self.v2.x = mean([agent.x for agent in self.neighbors if not agent.identifier == self.identifier]) - self.x
        self.v2.y = mean([agent.y for agent in self.neighbors if not agent.identifier == self.identifier]) - self.y

    # 距離の計算
    def calc_distance(self, a, b):
        return min(math.sqrt((a.x - b.x) ** 2 + (a.y - b.y) ** 2),
                   math.sqrt((a.inverse_x - b.x) ** 2 + (a.inverse_y - b.y) ** 2))

    # 整列
    def alignment(self):
        if len(self.neighbors) == 0:
            return
        self.v3.x = mean([agent.x for agent in self.neighbors if not self.identifier == agent.identifier])
        self.v3.y = mean([agent.y for agent in self.neighbors if not self.identifier == agent.identifier])
        self.v3.x = (self.v3.x - self.vx) / 2
        self.v3.y = (self.v3.y - self.vy) / 2

    def _collision_detection(self):
        if self.x - self.field_info[2] <= 0:
            self.vx *= -1
            self.x = self.field_info[2]
        if self.x + self.field_info[2] >= self.field_info[0]:
            self.vx *= -1
            self.x = self.field_info[0] - self.field_info[2]

        if self.y - self.field_info[2] <= 0:
            self.vy *= -1
            self.y = self.field_info[2]
        if self.y + self.field_info[2] >= self.field_info[1]:
            self.vy *= -1
            self.y = self.field_info[1] - self.field_info[2]

    def step(self):
        self.cohesion()
        self.separation()
        self.alignment()

    def find_neighbors(self):
        self.neighbors = [neighbor for neighbor in self.others
                          if self.calc_distance(self, neighbor) <= self.view and
                          not self.identifier == neighbor.identifier]

    def update(self):
        self.vx += self.r1 * self.v1.x + self.r2 * self.v2.x + self.r3 * self.v3.x
        self.vy += self.r1 * self.v1.y + self.r2 * self.v2.y + self.r3 * self.v3.y

        distance = math.sqrt(self.vx ** 2 + self.vy ** 2)
        if distance > self.field_info[3]:
            self.vx = (self.vx / distance) * self.field_info[3]
            self.vy = (self.vy / distance) * self.field_info[3]

        self.x += int(self.vx)
        self.y += int(self.vy)

        self._collision_detection()
        print(self.vx, self.vy)

        self.inverse_x = self.field_info[0] - self.x
        self.inverse_y = self.field_info[1] - self.y

    def clear_movement(self):
        self.v1.reset()
        self.v2.reset()
        self.v3.reset()

    def draw(self):
        self.clear_movement()
        self.step()
        self.update()
        return self.x, self.y, self.vx, self.vy

root = Tk()

WIDTH = 1000
HEIGHT = 1000

fish_radian = 10
bird_num = 3
SPEED = 5
VIEW = 50

c = Canvas(root, width=WIDTH, height=HEIGHT)
c.pack()


fish_list = [Bird(random.randint(0, WIDTH), random.randint(0, HEIGHT), random.randint(-SPEED, SPEED),
                  random.randint(-SPEED, SPEED), i, (WIDTH, HEIGHT, fish_radian, SPEED), [], VIEW) for i in range(bird_num)]
[fish.set_others(fish_list) for fish in fish_list]


def animate():
    c.delete("all")
    for fish in fish_list:
        fish.draw()
        c.create_oval(fish.x - fish_radian, fish.y - fish_radian, fish.x+fish_radian, fish.y+fish_radian)
        c.create_line(fish.x, fish.y, fish.x + fish.vx * 3, fish.y + fish.vy * 3)
    [fish.set_others(fish_list) for fish in fish_list]
    root.after(20, animate)

animate()
root.mainloop()

試したこと

条件式を色々変えて試しました.
ほぼ全ての条件で同様にウィンドウの右下に収束してしまいました.

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

MacOS Catalina
Python 3.6.8

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回答 1

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+1

        self.vx += self.r1 * self.v1.x + self.r2 * self.v2.x + self.r3 * self.v3.x
        self.vy += self.r1 * self.v1.y + self.r2 * self.v2.y + self.r3 * self.v3.y

self.vx, self.vy がどんどん変化して、どんどん早くなっていくと思うのですが、意図した動作ですか?

ソースの理解を兼ねてリファクタリングしてみました。
問題そうな部分も修正してみました。

import random
from statistics import mean
from tkinter import *


class Field:
    WIDTH = 300
    HEIGHT = 200


class Coordinate():

    def __init__(self):
        self.reset()

    def reset(self):
        self.x = 0
        self.y = 0


class Bird():
    NUM = 3
    RADIAN = 10
    SPEED = 5
    VIEW = 50

    @staticmethod
    def setup():
        Bird.birds = [Bird() for _ in range(Bird.NUM)]

    def __init__(self):
        self.x = random.randint(0, Field.WIDTH)
        self.y = random.randint(0, Field.HEIGHT)
        self.vx = random.randint(-self.SPEED, self.SPEED)
        self.vy = random.randint(-self.SPEED, self.SPEED)
        self.view = self.VIEW
        self.inverse_x = Field.WIDTH - self.x
        self.inverse_y = Field.HEIGHT - self.y
        self.r1 = 2.0 # cohesion coefficient
        self.r2 = 0.5 # separation coefficient
        self.r3 = 1.0 # alignment coefficient

        self.v1 = Coordinate()
        self.v2 = Coordinate()
        self.v3 = Coordinate()

    def neighbors(self):
        return [agent for agent in self.birds if agent != self]

    # 結合
    def cohesion(self):
        neighbors = self.neighbors()
        if not neighbors:
            return
        center_pull_coeff = 10
        self.v1.x = mean([agent.x for agent in neighbors])
        self.v1.y = mean([agent.y for agent in neighbors])
        self.v1.x = (self.v1.x - self.x) / center_pull_coeff
        self.v1.y = (self.v1.y - self.y) / center_pull_coeff

    # 離脱
    def separation(self):
        personal_space = 50
        for agent in self.neighbors():
            dist = self.calc_distance(agent)
            if dist and dist <= personal_space:
                self.v2.x -= (agent.x - self.x) / dist
                self.v2.y -= (agent.y - self.y) / dist

    def _separation(self):
        neighbors = self.neighbors()
        if not neighbors:
            return
        self.v2.x = mean([agent.x for agent in neighbords]) - self.x
        self.v2.y = mean([agent.y for agent in neighbords]) - self.y

    # 距離の計算
    def calc_distance(self, target):
        return ((target.x - self.x) ** 2 + (target.y - self.y) ** 2) ** 0.5

    # 整列
    def alignment(self):
        neighbors = self.neighbors()
        if not neighbors:
            return
        self.v3.x = mean([agent.x for agent in neighbors])
        self.v3.y = mean([agent.y for agent in neighbors])
        self.v3.x = (self.v3.x - self.vx) / 2
        self.v3.y = (self.v3.y - self.vy) / 2

    def _collision_detection(self):
        if self.x - self.RADIAN < 0:
            self.vx *= -1
            self.x = self.RADIAN
        if self.x + self.RADIAN > Field.WIDTH:
            self.vx *= -1
            self.x = Field.WIDTH - self.RADIAN

        if self.y - self.RADIAN < 0:
            self.vy *= -1
            self.y = self.RADIAN
        if self.y + self.RADIAN > Field.HEIGHT:
            self.vy *= -1
            self.y = Field.HEIGHT - self.RADIAN

    def step(self):
        self.cohesion()
        self.separation()
        self.alignment()

    def update(self):
        dx = self.r1 * self.v1.x + self.r2 * self.v2.x + self.r3 * self.v3.x
        dy = self.r1 * self.v1.y + self.r2 * self.v2.y + self.r3 * self.v3.y
        self.vx += dx if self.vx >= 0 else -dx
        self.vy += dy if self.vy >= 0 else -dy

        distance = (self.vx ** 2 + self.vy ** 2) ** 0.5
        if distance > self.SPEED:
            self.vx = (self.vx / distance) * self.SPEED
            self.vy = (self.vy / distance) * self.SPEED

        self.x += int(self.vx)
        self.y += int(self.vy)

        self._collision_detection()
        print(self.vx, self.vy)

        self.inverse_x = Field.WIDTH - self.x
        self.inverse_y = Field.HEIGHT - self.y

    def clear_movement(self):
        self.v1.reset()
        self.v2.reset()
        self.v3.reset()

    def draw(self, drawer):
        self.clear_movement()
        self.step()
        self.update()
        drawer.create_oval(self.x - self.RADIAN, self.y - self.RADIAN, self.x+self.RADIAN, self.y+self.RADIAN)
        drawer.create_line(self.x, self.y, self.x + self.vx * 3, self.y + self.vy * 3)

def main():
    Bird.setup()

    root = Tk()

    canvas = Canvas(root, width=Field.WIDTH, height=Field.HEIGHT)
    canvas.pack()

    def animate():
        canvas.delete("all")
        for bird in Bird.birds:
            bird.draw(canvas)
        root.after(20, animate)

    animate()
    root.mainloop()

if __name__ == '__main__':
    main()

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  • 2019/12/01 21:47

    shiracamusさん,ありがとうございます.

    https://qiita.com/takashi/items/9d684a6e3742a15e8726
    こちらの記事を参考にして書いたコードなのですが,self.vx, self.vyに関しては,その下にあります条件式で,一定の値を超えた場合は調整するようにしております.

    キャンセル

  • 2019/12/01 22:18

    それでピンときましたが、

    dx = self.r1 * self.v1.x + self.r2 * self.v2.x + self.r3 * self.v3.x
    dy = self.r1 * self.v1.y + self.r2 * self.v2.y + self.r3 * self.v3.y
    self.vx += dx if self.vx >= 0 else -dx
    self.vy += dy if self.vy >= 0 else -dy

    でいかがでしょう?
    回答欄のソースコードも修正してみました。

    キャンセル

  • 2019/12/01 22:37

    上手く壁で跳ね返ってくれるようになりました.
    ありがとうございます!

    まだ,BOIDとしての動きには問題があるので修正しようと思います.ありがとうございます.

    キャンセル

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