क्या सवारी करते समय सड़क ग्रेड का अनुमान लगाना संभव है?


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सवारी करते समय एक सड़क के ग्रेड का अनुमान लगाने में सक्षम होना अच्छा होगा, भले ही अनुमान पूरी तरह से सही न हो। एक जीपीएस के साथ, सिद्धांत रूप में यह एक छोटी दूरी की सवारी करने के लिए सिद्धांत में संभव होना चाहिए और एक मोटा अनुमान पाने के लिए तय की गई दूरी से ऊंचाई में अंतर को विभाजित करना चाहिए। (ध्यान दें कि साइन और स्पर्शरेखा छोटे कोणों के लिए तुलनीय हैं।)

क्या कम दूरी पर सार्थक ग्रेड अनुमान देने के लिए सेल फोन या जीपीएस से लैस बाइक कंप्यूटर द्वारा दी गई ऊंचाई पर्याप्त है? इसके अलावा, क्या सड़क के ग्रेड का अनुमान लगाने का कोई व्यावहारिक तरीका है जिसे जीपीएस की आवश्यकता नहीं है?

जवाबों:


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एक इनक्लिनोमीटर प्राप्त करें। वे विशेष रूप से सटीक नहीं हैं, लेकिन रीडआउट तत्काल है और कीमत सही है।

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दिलचस्प। मैंने इनक्लिनोमीटर के बारे में कभी नहीं सुना था, लेकिन मैं सोच रहा था कि क्या ऐसा कुछ मौजूद हो सकता है।
amnnabb

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मैंने पाया है कि यह मेरे लिए बेकार है ... आगे की गति और बुलबुले के किसी भी राशि किसी भी उपयोग के लिए बहुत अधिक चलती है। YMMV।
केन हयात

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हाँ, बुलबुला एक निश्चित खुरदरापन की सड़कों पर काफी घूमता है। मुझे संदेह है कि यह मेरे पास मौजूद विशेष इकाई का डिज़ाइन हो सकता है, हालांकि (जो कि एक चित्र नहीं है)। लेकिन आप अभी भी 5% और "बेहतर" पहाड़ियों पर बहुत अच्छी रीडिंग प्राप्त करते हैं - यह सिर्फ फ्लैट पर है कि यह इतना नृत्य करता है।
डैनियल आर हिक्स

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मैंने अतीत में इसके बारे में सोचा है। एक संभावित विकल्प एक धातु का गोला होगा जो एक उल्टा-सीधा (घुमावदार) पारदर्शी पारदर्शी कैप्सूल होता है जो मोटे लेकिन पारभासी तेल से भरा होता है। यह बसने के लिए कुछ सेकंड लेगा, इसलिए हिलाता है और त्वरण इसे इतना प्रभावित नहीं करेगा। सिर्फ एक विचार!
हेल्टनबीकर

मुझे ध्यान देना चाहिए कि मेरे पास जो इकाई है, वह सही से कम है, फिर भी यह काफी उपयोगी है। और चीजें जितनी सस्ती और हल्की हैं, उसकी खामियों के साथ भी यह एक उचित बात है।
डैनियल आर हिक्स

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गार्मिन एज श्रृंखला के अधिकांश जीपीएस साइक्लिंग कंप्यूटर ग्रेड प्रदर्शित कर सकते हैं। एज 500 और एज 800 (एज 200 नहीं) की ऊंचाई निर्धारित करने के लिए बैरोमीटर के अल्टीमेटर्स हैं। फिर आप वर्तमान ग्रेड दिखाने के लिए प्रदर्शन डेटा फ़ील्ड बदल सकते हैं या जोड़ सकते हैं।

अजीब बात है कि आप पूछते हैं कि मैंने आज सुबह एक पहाड़ी सवारी पर एक प्रदर्शन क्षेत्र के रूप में ग्रेड जोड़ा।

यह 100-200 मीटर की क्षैतिज यात्रा (गेस्टिमेट) के ग्रेड कैलकुलेशन को अपडेट करता है, इसलिए अप-टू-डेट ग्रेड की गणना करने से पहले थोड़ा विलंब होता है। कुल मिलाकर ग्रेड अनुमान काफी उचित लगता है, यदि आप खाते में देरी करते हैं।

इसके अलावा कई कंप्यूटर अनुप्रयोग एक जीपीएस ट्रैक लॉग ले सकते हैं, और उस बिंदु की ज्ञात ऊंचाई को पुनः प्राप्त कर सकते हैं और तथ्य के बाद ग्रेड की गणना कर सकते हैं। उदाहरण के लिए यदि आप OS XI का उपयोग करते हुए जानते हैं कि एसेंट यह करता है ( ध्यान दें कि मैं इस कार्यक्रम का समर्थन नहीं कर रहा हूं, बस इसे ज्ञात उदाहरण के रूप में उपयोग कर रहा हूं)। मुझे यकीन है कि कई अन्य जीपीएस ट्रैक विश्लेषण कार्यक्रम भी हैं। मुझे यकीन है कि कुछ स्मार्टफोन एप्लिकेशन हैं जो जीपीएस ट्रैक रिकॉर्ड कर सकते हैं, जिन्हें आप इस विश्लेषण कार्यक्रम में संभावित रूप से आयात कर सकते हैं ताकि तथ्य के बाद ग्रेड प्राप्त हो सके।

एक तरफ - कुछ पुराने बंद किए गए एज यूनिट्स (जैसे एज 305, 705) में बैरोमीटर के अल्टिमेटर्स भी हैं। यह एक अधिक किफायती विकल्प हो सकता है यदि आप ईबे या क्रेगलिस्ट पर इस्तेमाल किया हुआ पा सकते हैं। मैं कहता हूं कि मैं एक एज 800 में अपग्रेड करने के बाद अपने पुराने एज 305 को सूचीबद्ध करने वाला हूं।


जानकारी के लिए धन्यवाद, विशेष रूप से बैरोमिट्रिक अल्टीमीटर के बारे में। अल्टीमीटर के साथ जीपीएस बाइक कंप्यूटर के अलावा, ऐसा लगता है कि $ 30 से $ 50 रेंज में स्टैंडअलोन अल्टीमीटर की संख्या उपलब्ध है, साथ ही अल्टीमीटर के साथ गैर-जीपीएस बाइक कंप्यूटर भी हैं।
amcnabb

गैर-जीपीएस बाइक कंप्यूटर के बारे में अच्छी बात ... मैं लगभग उन लोगों को भूल गया, जैसे मैं अब तक एक जीपीएस बाइक कंप्यूटर का उपयोग कर रहा हूं। मुझे यकीन है कि कुछ उच्च अंत पोलर कंप्यूटर ऐसा करेंगे।
Rider_X

मैं एज 800 और 500 का उपयोग करता हूं ... दोनों आपको ग्रेड देने का एक अच्छा काम करते हैं। यह सही नहीं है और यह तुरंत नहीं है, लेकिन सवारी करते समय उपयोग के लिए यह काफी अच्छा है। दोनों एक बार कंप्यूटर में लोड किए गए डेटा के साथ बेहतर (और नज़दीकी मिलान) देते हैं।
केन हयात

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क्या आपको एज अल्टीमीटर को अक्सर जांचना पड़ता है? एक दोस्त के पास बैरोमीटर का अल्टीमीटर था और उसे वर्तमान ऊंचाई पर दो बार नक्शों के आधार पर डायल करना पड़ता था क्योंकि हवा के दबाव में मामूली बदलाव से अलग-अलग रीडिंग हो सकती थीं, लेकिन जब तक उसने ऐसा किया, यह स्थानों में नक्शे के साथ अच्छी तरह से सहमत हो गया जहाँ हमने जाँच की।
माइकेल सैमुअल

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नहीं, एज इकाइयां सेल्फ-कैलिब्रेट करती हैं। मैं एक पहाड़ी क्षेत्र में, समुद्र के पास रहता हूं और जब भी मैं किसी ज्ञात शिखर पर समुद्र या सिर के नीचे गिरता हूं, तो यह वास्तविक ऊंचाई के काफी करीब होता है। मैनुअल निर्दिष्ट नहीं करता है कि यह कैसे कैलिब्रेट करता है, लेकिन सबसे अच्छी चर्चा मुझे इस पर मिली है
राइडर_एक्स

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सेल फोन, आमतौर पर नहीं। कुछ एप्लिकेशन तृतीय-पक्ष से प्रदान की गई जानकारी का उपयोग करके डेटा की मालिश करने का प्रयास करेंगे, लेकिन इसका सबसे अच्छा विकल्प है। बैरोमीटर की ऊंचाई वाला एक समर्पित जीपीएस शायद आपका सबसे अच्छा दांव है। मैं वास्तव में सटीकता के उनके स्तर से बात नहीं कर सकता, लेकिन यह निश्चित रूप से अन्य व्यावहारिक विकल्पों की तुलना में बेहतर है।

यदि आप केवल ग्रेड चाहते हैं, तो उसके लिए एक ऐप है


IHandy स्तर का ऐप एक दिलचस्प विचार की तरह लगता है, लेकिन आपको इसके लिए सतह बनाने के लिए किसी तरह की आवश्यकता होगी जो जमीन के स्तर के साथ हो, क्या आप नहीं करेंगे?
amcnabb

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जमीन के साथ जमीन का स्तर नहीं है?
स्टीफन टॉसेट

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हां, लेकिन तब माप धक्कों और मामूली बदलावों के प्रति बहुत संवेदनशील होगा, और ऐसा लगता है कि सड़क पर एक फोन को खरोंचने की संभावना होगी। इसके अलावा, कुछ अन्य विकल्पों को रोकने की आवश्यकता नहीं है।
amcnabb

आपको केवल एक बार सड़क ग्रेड को मापने की आवश्यकता है। और यह छोटी पहाड़ियों के लिए जीपीएस डिवाइस की तुलना में शायद अधिक सटीक है। आपको शायद वैसे भी इनक्लिनोमीटर से एक उचित रीडआउट प्राप्त करने के लिए रुकना होगा।
स्टीफन टूसेट

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असंबंधित: "इनक्लिनोमीटर" एक महान शब्द है। मुझे अपने सिर में "इन्लाइन-ओ-मीटर" उच्चारण करने में अंतहीन मज़ा आता है।
स्टीफन टूसेट

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दूसरों ने पहले से ही जीपीएस और जीपीएस-सक्षम फोन, अल्टीमेट्रिक बैरोमीटर, और इनक्लिनोमीटर पर चर्चा की है। बबल इनक्लिनोमीटर (जैसे कि स्काईमाउंट्टी को उत्तरों के बीच कहीं और दिखाया गया है) पर आरोपों से प्रभावित हो सकते हैं ताकि सबसे अच्छा रीडिंग प्राप्त करने के लिए आपको स्थिर होना चाहिए। dGPS (डिफरेंशियल GPS) का उपयोग ग्रेड को मापने के लिए सर्वेक्षण उपकरणों में किया जाता है, लेकिन ये आमतौर पर उपभोक्ता-स्तर के उपकरण नहीं होते हैं, और न ही ये साइकिल उपयोग के लिए पर्याप्त होते हैं। ग्रेड को भी मापा जा सकता है, जबकि रोका जाता है, एक लंबी सीध, एक प्रोट्रैक्टर और एक साहुल रेखा के साथ। कुछ फोन और अन्य डिवाइस (जैसे कि iPods और Wii नियंत्रकों) में अंतर्निहित मल्टी-एक्सिस एक्सीलेरोमीटर है जो आपको सवारी करते समय ढाल की जानकारी देगा, लेकिन रिपोर्ट्स हैं कि उनकी परिशुद्धता ऊबड़ सड़कों से प्रभावित हो सकती है। साइकिल कंप्यूटर की iBike लाइन बैरोमीटर, गति, के संयोजन का उपयोग करती है और एक्सेलेरोमीटर सेंसर; कथित तौर पर, ढाल का अनुमान काफी अच्छा हो सकता है।

उस ने कहा, सबसे सटीक उपकरणों में से एक जिसका उपयोग सड़क ग्रेड का निर्धारण करने के लिए किया जा सकता है, जबकि एक साइकिल एक अच्छी तरह से कैलिब्रेटेड बिजली मीटर है। अनुकूल परिस्थितियों में, सड़क ग्रेड को गति और बिजली डेटा से निकाला जा सकता है (यदि कोई जानता है या कुछ अन्य चर माप सकता है)। उदाहरण के लिए, यहां फ्लैट मोरियार्टी, न्यू मैक्सिको, टीटी कोर्स की प्रोफाइल की तुलना की गई है, जिस पर 40 किमी यूएस नेशनल टाइम ट्रायल रिकॉर्ड स्थापित किया गया था। कोर्स एक सीधा आउट-एंड-बैक (जो कि, 20 किमी बाहर, एक टर्न-अराउंड, और फिर कुल 40 किमी के लिए 20 किमी पीछे है) और देश में सबसे सपाट में से एक है, जिसमें 20 किमी के लिए केवल 30 मीटर की गिरावट है .0015 (0.15%) की औसत ढाल। नीचे दिए गए कथानक में तीन निशान दिखाई देते हैं: नीले रंग में उपभोक्ता-स्तर के जीपीएस रिसीवर का उपयोग करते हुए ढाल का माप, और बिजली के मीटर माप से प्राप्त दो निशान (लाल और हरे रंग में)। हरी रेखा प्रतिकूल परिस्थितियों के साथ एक दिन में पुनर्निर्मित ऊंचाई प्रोफ़ाइल दिखाती है, जबकि लाल रेखा एक अनुकूल दिन पर पुनर्निर्मित प्रोफ़ाइल दिखाती है। क्योंकि यह कोर्स एक आउट-बैक है, 20 किमी बिंदु से पहले और बाद की प्रोफाइल को दर्पण चित्र होना चाहिए, और अंत में समान ऊंचाई पर मेल खाना चाहिए। जैसा कि देखा जा सकता है, अनुकूल परिस्थितियों में बिजली मीटर से निकली प्रोफाइल से पता चलता है कि जीपीएस से (हालांकि प्रतिकूल दिन पर प्रोफ़ाइल बहुत खराब है)।

Moriarty NM समय परीक्षण पाठ्यक्रम उत्थान प्रोफाइल

एक अन्य उदाहरण के लिए, यहां सैन फ्रांसिस्को खाड़ी के किनारे एक बहु-उपयोग पथ के लिए पुनर्निर्मित ऊंचाई प्रोफ़ाइल है।

बे निशान ऊंचाई प्रोफ़ाइल

यह ट्रेल के आउट-एंड-बैक सेगमेंट में 1 मील (= 1.6 किमी) से अधिक प्रोफ़ाइल दिखाता है। एक बार फिर, आप देख सकते हैं कि पुनर्गठित प्रोफ़ाइल के दो हिस्सों में दर्पण चित्र हैं, और औसत ढलान लगभग .125 था। बस महत्वपूर्ण रूप से, आप आसानी से 40 सेमी (लगभग एक फुट) से कम के निशान में लगातार डुबकी लगा सकते हैं।

इन दो भूखंडों के लिए इस्तेमाल की गई विश्लेषणात्मक पद्धति का विवरण और आवश्यक अतिरिक्त डेटा यहां दिया गया है


तो ऐसी कौन सी प्रतिकूल परिस्थितियां थीं जिनके कारण हरे रंग के निशान इतने गलत थे? यह दिलचस्प लगता है।
amnnabb

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@ R.Chung - क्रेजी नंबर क्रंचिंग! जब आप पावर डेटा से ऊंचाई की गणना कर रहे हैं तो क्या आप एक स्मूथिंग कर्नेल जोड़ रहे हैं? इसके अलावा क्या आप अच्छे और बुरे दिन के साथ-साथ सही प्रोफ़ाइल (जैसे यूएसजीएस नक्शों में से एक) से अल्टीमीटर रीडिंग को ओवरले कर पाएंगे? काफी दिलचस्प हो सकता है। इस उदाहरण के साथ मेरी एकमात्र चेतावनी यह है कि हम छोटे उन्नयन परिवर्तनों (- + 35 मीटर) के बारे में बात कर रहे हैं। हमारे कई पर्वतों की तुलना में अच्छी तरह से छोटा है जो 1200 मीटर से ऊपर हैं।
राइडर_एक्स

@amcnabb - मैं प्रतिकूल परिस्थितियों = हवा का अनुमान लगा रहा हूं।
राइडर_एक्स

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ठीक है, यह एक हल्का हेडविंड आउट / टेलविंड बैक था (2 मीटर से थोड़ा कम मतलब)। अगर हम हवा की गति को नहीं जानते थे, तो हम वास्तव में विभिन्न हवा की गति का अनुमान लगाकर इसका पता लगा सकते थे, जब तक कि हरे और लाल प्रोफाइल का मिलान न हो जाए। लेकिन ध्यान दें कि हरी प्रोफ़ाइल की "अशुद्धि" अतिरंजित है क्योंकि स्केल इतना छोटा है - ऊर्ध्वाधर पैमाने मीटर में है जबकि क्षैतिज पैमाने किमी में है, और पूरे पाठ्यक्रम में सबसे बड़ी पूर्ण त्रुटि केवल 40 मीटर और थी अनुमानित ढलान में पूर्ण त्रुटि केवल 0.25% के बारे में थी
आर। चुंग

कोई चौरसाई कर्नेल की जरूरत है। हमें सटीक गति और बिजली डेटा की आवश्यकता है। इस पद्धति के अन्य उदाहरणों में बड़े पर्वतारोहियों पर अल्टीमेट्रिक बैरोमीटर के साथ तुलना करना और सार्वजनिक कार्यों के खिलाफ सड़क योजनाएं हैं
आर। चुंग

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GPS- व्युत्पन्न ऊँचाई को अनदेखा करना, GPS अभी भी उपयोगी हो सकता है .. यदि आप अपनी सवारी को रिकॉर्ड करते हैं, तो अपनी सवारी को स्ट्रावा पर अपलोड करें जिसे आप इलाके-ऊँचाई-डेटाबेस के आधार पर ऊँचाई प्रोफ़ाइल देखते हैं:

स्ट्रवा उत्थान प्रोफ़ाइल

आप ऊंचाई-प्रोफ़ाइल के वर्गों पर माउस कर सकते हैं, जो आपको उस बिंदु पर ग्रेड दिखाता है। आप जिस क्षेत्र पर माउस ले जाते हैं उसे मानचित्र पर एक मार्कर के रूप में दर्शाया जाता है:

स्ट्रवा उत्थान और मानचित्र कनेक्शन

आप अपनी सवारी के एक सेक्शन को ड्रैग-सलेक्ट भी कर सकते हैं और यह आपको एवरेज-ग्रेड और एलीवेशन-गेन जैसे आंकड़े देता है।

हालांकि यह सीधे आपको उस पहाड़ी का ग्रेड नहीं बताता है जिसे आप समय से ऊपर उठा रहे हैं, आप जल्दी से सीख सकते हैं कि ग्रेड को "महसूस करके" कैसे अनुमान लगाया जाए (साइकिल चलाना कितना कठिन है), या स्मृति द्वारा (जानकर यह सड़क एक खंड खंड है, और यह औसत ग्रेड क्या है)


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एंड्रॉइड फोन पर, एक उत्कृष्ट, नि: शुल्क स्तर का ऐप, जो सीधे ढलान की डिग्री डालता है, चीकूंट्ज़ द्वारा 'लेवलर' लोड करें। सूत्र, टैन (डिग्री) = प्रतिशत ग्रेड का उपयोग करें। उदाहरण: 3 डिग्री = 0.052 या 5.2 प्रतिशत की स्पर्शरेखा। या तो अपने फोन को साइड किनारे पर, सड़क की सतह पर, या अपने बार पर रखें, अगर यह सड़क के साथ समतल है। डिग्रियां पढ़ें फिर गुप्त। सुरुचिपूर्ण नहीं है, लेकिन यह सस्ता और काफी सटीक है।

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