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タイヤ摩擦円を学ばずに、加速しながら ハンドル切って 「曲がらない?」と アンダー出す人が多い ■摩擦円はタイヤが出せる前後左右のグリップを 合成した限界を円で表したもの この円の中なら加速・減速・旋回を自由にできる でも、円の外に出たら滑りはじめる 速い人は円の縁をなぞって使う ■加減速、右左のグリップ限界がそれぞれ1Gの 摩擦円半径1Gのタイヤがあるとします ・1Gの加速で、タイヤの限界 ・1Gの横Gで、タイヤの限界 ・1.1Gの横Gなら、限界を超えて、アンダー ■1G旋回中にアクセルを踏むと、どうなる? ➡加速はするけど、曲がらなくなる 理由は、横1G+加速1Gで、合計が1.41Gになり 摩擦円の半径1Gを超え、外側にいるため 計算は中学校で習った二等辺直角三角形の定理です ■摩擦円内で加速と横Gを同じ数値で 最大化する場合は? ➡加速G、横Gともに0.7G これを体感して、理解しながら、運転するとスタッドレスでもアンダー出さずに速く走れます

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「ブレーキが余る・足りない」を直す、公道での練習法 これ出来ないと、ラリーでは致命的です。 ・停止する直前、急ブレーキ気味 ・ブレーキで車が前につんのめる ・助手席の人が酔う 免許取り立てや初心者で、かなり多いです。 でも実はこれ、 「ただの練習方法を知らないだけで」 減速中の姿勢変化を制御出来ていない のが原因です。 この操作、モータースポーツでは 基礎であり、かなり重要です。 一定姿勢で減速できないと、 ・毎回ブレーキ終了位置がズレる ・オーバースピードでコーナーへ ・コーナー手前でブレーキが余る ・狙った速度まで落ちない ・ヒール&トゥーで車が乱れる になります。 逆に言うと、 「減速度を一定に保てる」だけで、 ・狙った位置で狙った速度に落とせる ・ブレーキの再現性が上がる ・コーナー進入が安定する ・同乗者が酔いにくくなる など、一気に運転が変わります。 しかもこの練習、公道で出来ます。 赤信号で止まる時が、 そのまま練習になります。 ■この練習の目的 「一発で、狙った位置で、狙った速度へ減速する」 ための基礎を作る事です。 モータースポーツでは、 ・ブレーキが余る ・突っ込み過ぎる ・毎回進入速度が違う だけで、コーナーが不安定になります。 特に試走回数が1~2回しかないラリーだと これが出来ないドライバーは確実に遅いか、 クラッシュします。 逆に、減速度を一定に保てると、 「どこで減速開始すれば、どこで何km/hになるか」 の感覚が作りやすくなります。 結果、公道でも同乗者へ減速の波を 与えにくくなり、酔いにくい運転になります。 ■具体的な練習順番と方法 では、実際にどう練習すれば、 「狙った位置で、狙った速度へ減速する」 ようになるのかを、初心者が最短で 上達する順番を、以下にまとめています。 ※役に立ったら「フォロー」をお願いします。 過去のドラテク解説は、リポスト先にあります。

踏みッパ@6/28(日)筑波 ドリフト・ジムカーナ練習会主催

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フィジカルの座学についての続きで、 今回は中上級者を隔てる強いピークの基礎について。 結論から言うと、初弾を当てられないように「伸びるピーク」を徹底するのが大事です。「伸びる」の意味はある程度加速した状態≒最高速度に乗ったタイミングで敵に接敵するピークの仕方。体感、加速率6割以下(加速できていない状態で接敵してしまう)ぐらいだと初弾を頭に当てられて撃ち合いにならない事が多い。 加速が大事な理由は、人間の脳が 「速度そのもの」よりも「速度の変化(加速度)」に強く反応するようにできている、足音でピークタイミングがわかりやすい、流れでピークするとマウスポジションがコンフォートゾーンからずれやすいなど様々。なので目安8割以上加速している状態でピークする意識が大事。(いわゆる足音がならない範囲で最大限横移動) 例外として、自分が壁近+敵がオフアングルの状況では、↑のピークで対応するのが難しい為、短くピークを刻んでいく方が安定するが、ピーク速度が遅くなる分その他の面で被弾率を下げるための調整が必要になる。(しゃがみやワイド) もちろんすべてのアングル/ポジションをこのピークで対応できる訳じゃないからこそ、敵のアングル/ポジションを潰す「スキル」が大事であり、予測する「マクロ感」が大事であり、最後は「勝負勘」の強いプレイヤーが撃ち合いに勝つ。

Flax

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テクノロジーの加速曲線を、僕たちは長いあいだ「ムーアの法則」という穏やかな物語として眺めてきた。だが、自己進化するAIが登場した瞬間、そのカーブは別物になる。もはや人類の発明サイクルではなく、「この惑星で最も賢い存在」が次のAIを設計する段階に入るからだ。 モー・ガウダット「テック業界にいる私たちの多くは、直感的に『テクノロジー加速の曲線』と呼ばれるものを理解しています。つまり『収穫加速の法則』、いわゆるムーアの法則のようなもので、あらゆるものが倍々ゲームで増えていくという考え方です。そして最初の数回の倍増は、実はそれほど重要ではありません。 たとえばインテルが、1970年代初期に50メガヘルツ程度のチップを持っていたとします。それが100メガヘルツに倍増したとしても、『まあ、そうだよね』という感じですよね。でも今や、仮に1枚のチップの上に1000億個のプロセッサが載っているとしたら、それが倍増すると、さらに1000億個のプロセッサが載ることになります。そして2年以内に、あなたの手元にはとてつもない量の新しいテクノロジーが届くことになるのです。 自己進化するAIについても同じです。これまでのところ、私たちはAIがこのように(なだらかに)成長していくのを見てきましたが、今私たちが待っているのは、一般に『知能爆発』と呼ばれる瞬間です。その瞬間とは、AIがもはや『収穫加速の法則』にすら従わなくなる、暴走的なポイントなのです。 そこから先は、縦に立ち上がるようなカーブを描き始めます。そしてその瞬間は、多くのギークたちの見方では、『この惑星でいちばん賢い存在』がAIを開発し始めるときに訪れるのです」

Tsubame

62,220 views • 10 months ago

シンクロウェザー関連、最後のポストにします。 「新品だから夏タイヤでも雪道を走れると思った」というポストが、今バズっていますね。 私は、氷上も走れるという 次世代オールシーズンタイヤ ダンロップ「シンクロウェザー」で、 会津の雪道を実際に走ってきましたので、動画をアップします。 急遽の撮影だったため、公道での走行シーンはありませんが、 当日の道路状況や、雪上での挙動は十分参考になると思います。 想像以上の雪で、走る前は正直かなり不安でした。 その緊張感も動画から伝わると思います。 今回使ってみて感じたのは、 シンクロウェザーは 「夏場も安全に走れるよう、温度が上がると硬くなる特殊なゴムを使い、 ウェット排水性を重視したパターンを持つ スタッドレスタイヤ」 と説明した方が、実態に近く、理解されやすいタイヤではないか?ということです。 北海道や雪の多い日本海側のように、 根雪になり、雪道でも車の流れが速い地域では、 排水性重視のパターンゆえか、横グリップが弱めで、不安を感じる場面もあると思います。 一方で、 発進・制動といった加減速のグリップは、 ダンロップのスタッドレスタイヤと大きな差は感じませんでした。 つまり、 カーブのスピードを少し落とせば、 スタッドレスタイヤとして普通に安全に走れるタイヤ という印象です。 スノータイヤ規制なども、スタッドレスタイヤと同様に使用できます。 雪が降ると自然と皆がゆっくり走る 非降雪地域の方が一年中履くタイヤとしては、 非常に完成度が高いと感じました。 摩耗については、 冬タイヤとして使えなくなるプラットホームが出るまで、 夏冬通して 3〜4万km程度 を想定しているとのこと。 年間1万km前後の方であれば、3〜4年使える計算になります。 年に数回雪が降る地域の方にとっては、 普段は夏タイヤ同等に使え、 突然の雪でもスタッドレスに近い安心感で走れる。 本当に、今までに無かったタイヤだと思いました。 タイヤ交換が難しいが、雪道でも走る必要があるなどで、このタイヤが気になる方は、ぜひ参考にしてみてください。 #シンクロウェザー

村上アツシ@BEAUTIFUL CARS®︎代表

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ものすごく頭の良い友人がいたとしても、自分の知性水準よりも高度な会話はできない。同じように、平均的な人間には、すでにAIの能力を引き出す質問が作れなくなりつつある。だが、進歩はそこで止まらない。モデルはさらに速くなり、次は人間の10倍、100倍の速度で考えるAIが大量に動き始める。 ——「「有能な知能」という基準で言えば、平均的な人間はすでに超えられている、と考えていいでしょう。それが起きたのは今年の初め頃——」 エマド・モスタク「一般用途では今年の初め、エッジではここ数カ月です」 ——「つまり現時点では、平均的な人間は、より高度なモデルに対して、その能力を十分に引き出せるほど的確かつ効率的なプロンプトを書くことすらできなくなっている、ということですか?」 モスタク「そうですね。たとえば、ものすごく頭のいい友人がいるとします。その人と話していても、相手が自分よりはるかに賢ければ、会話は自分の知性の水準で止まってしまいます。何を話しますか? サッカーの話とか、そういうことですよね。でも、そんな話をするのに天才的なモデルは必要ありません。 誰でも経験があると思います。「君たちが何を話しているのか全然わからない。何を質問すればいいのかすらわからない。僕はただ、このdivを中央揃えにしたいだけなんだ。メールを確認したいだけなんだ。子どもを誕生日会に何時に連れていけばいいか知りたいだけなんだ」と。そんなことに天才は必要ありません。 『リック・アンド・モーティ』に、小さなロボットが出てくる回があります。「僕の目的は何?」と聞くと、「バターを取ることだ」と言われて、「ああ……」となる。私たちは、バターを取ることを仕事にする天才を作ってしまったようなものです。 そして、これをアルゴリズムの改善だけでさらに最適化できます。しかし、人々がまだ理解していないのは、次世代のチップとともに登場するモデルは、100倍高速になるということです。今の私たちは、AIモデルが人間と同じくらいの速度で考えることに慣れています。では、自分の10倍、100倍の速度で考える存在を見たことがありますか? 次に来るのはそれです。しかも、そうしたAIが群れになって動くのです」

Tsubame

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いつも楽観的だったゲイツ氏が、初めて「AIの負の側面が正の側面を上回る可能性」に言及した。AIへの期待が薄れたからではない。進歩が予想以上に速いから慎重になったのだ。AIの能力が指数関数的に伸びるなら、社会側の議論や制度設計も、従来の時間感覚では間に合わなくなる。 ビル・ゲイツ「「私のメモはいつも100%楽観的だ」と思っている方には、今回は違うと言っておきます。メモを読んだ多くの人が注目したのは、私が「慎重に対処しなければ、AIの負の側面が正の側面を上回る可能性がある」と認めたことです。私がこのようなことを言ったのは、これが初めてでした。 こうした課題の中には、私自身も完全な解決策を持っていないものがあります。世界規模の取り組みが必要です。理想論のように聞こえるかもしれませんが、本当にそれが必要なのです。 AIが登場すれば、私もその議論に参加する一人になるだろうとは以前から考えていました。そして私が提供できる独自の視点は、財団での活動を通じたものだと思っていました。たとえば、気候変動に直面する貧しい農家のために、AIを使ってより良い作物を作る。あるいは、マラリアを減らすだけでなく、根絶するための新しい手段としてAIを使う、といったことです。私は興味深いことに二つのキャリアを歩んできました。一つはテクノロジーの世界で、もう一つは現在の、財団を通じて公平性に取り組む世界です。 私はこれまで、いくつものことについて間違ってきました。しかし、AIについて業界外からの関与がほとんどないという空白を目にして、自分が感じている衝撃を伝える責任があると思いました。 「AIはそこまで優秀にはならないだろう」と考えて心配していない人や、「こうした問題に直面するのは何世代も先だ」と考えている人がいます。しかし、私はテクノロジー分野での経験から、そうではないと分かっています。 最終的には、私など何千人、何万人といる発言者の一人にすぎない存在になるべきです。さまざまな背景を持つ人々にもっと議論へ参加してもらい、この先どう進むべきかを一緒に考えてほしい。それが私のメッセージです」

Tsubame

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