[Python] Matplotlib을 활용한 F1 레이스카 궤적 이탈 시뮬레이션 구현

안녕하세요.

오늘은 파이썬의 NumPy와 Matplotlib 애니메이션 기능을 활용해, F1 차량의 코너링 중 접지력 상실(Hydroplaning) 시점을 계산하고 궤적을 시각화하는 시뮬레이션을 구현해 보았습니다.

개발을 하다 보면 종종 '모든 물리 변수를 정밀하게 넣어야 완벽한 코드'라는 이론적 강박에 빠지곤 합니다. 하지만 목적이 '데이터 추출'이 아닌 '현상의 시각화'라면, 모델의 복잡도를 낮추는 것이 렌더링 최적화와 직관성 측면에서 현실적인 정답이 될 수 있습니다.

아래는 차량의 현재 위치와 속도, 중력가속도를 계산하여 그립(Grip) 상실 여부에 따라 궤적 벡터를 분기하는 핵심 코드 블록입니다.

def calculate_state(t, v0, r, drag_coef):
    dt_step = t if t < config['t_hydroplaning'] else config['t_hydroplaning']
    omega = v0 / r
    
    # 정상적인 코너링 궤적 계산
    initial_theta = np.pi
    current_theta = initial_theta + omega * dt_step 
    car_x = r * np.cos(current_theta) + r
    car_y = r * np.sin(current_theta) + r
    
    # 수막현상 발생 시점 이후의 관성 이동 벡터 계산
    if t >= config['t_hydroplaning']:
        lost_grip_theta = initial_theta + omega * config['t_hydroplaning']
        lost_grip_pos = np.array([r * np.cos(lost_grip_theta) + r, r * np.sin(lost_grip_theta) + r])
        lost_grip_v_vec = np.array([-v0 * np.sin(lost_grip_theta), v0 * np.cos(lost_grip_theta)])
        
        slide_time = t - config['t_hydroplaning']
        slide_accel = drag_coef * v0
        slide_v_mag = max(0, v0 - slide_accel * slide_time)
            
        slide_v_avg = (v0 + slide_v_mag) / 2
        slide_dist = slide_v_avg * slide_time
        
        v0_unit_vec = lost_grip_v_vec / v0 if v0 > 0 else np.array([0, 0])
        car_x = lost_grip_pos[0] + v0_unit_vec[0] * slide_dist
        car_y = lost_grip_pos[1] + v0_unit_vec[1] * slide_dist
        
    return car_x, car_y

이 코드가 실제 화면에서 어떻게 애니메이션으로 구동되는지, 그리고 현업 데이터 분석 환경에서는 이론적인 수식과 어떤 간극이 존재하는지에 대한 구체적인 작동 원리와 자세한 설명은 아래 유튜브 콘텐츠를 참고해 주시면 감사하겠습니다.

https://youtu.be/tZ1Vvy1g0Yg