《Results in Engineering》：Mine4Race: A User-Friendly Toolset for Enhancing Racing Telemetry Analysis and Visualization
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本文针对赛车遥测数据分析中工具碎片化、专业软件门槛高、模拟与可视化分离等问题，由意大利都灵理工大学研究人员开发了名为Mine4Race的Web可视化分析系统。该系统整合了多通道遥测数据可视化、时空轨迹对比、地图集成及MATLAB服务器端仿真模块，支持圈速比较、赛道轨迹分析及驾驶行为评估。在实际摩托车赛事案例中，该系统有效帮助工程师与车手协同分析性能，提升决策效率，证明了其在提升数据分析可及性与工作流整合方面的工程价值。
在风驰电掣的摩托车赛场上，胜负往往决定于千分之一秒的差距。无论是业余车队还是顶级专业团队，优化性能始终是核心任务——减少单圈时间、最大化动力效率、精准把握车辆极限。然而，这条追求极致的道路布满荆棘：工程师需要在巨大压力下快速解读海量遥测数据，并将其转化为车手能直观理解的洞察；而现有的分析工具却常常各自为政——商业软件功能强大但学习曲线陡峭，定制化脚本只能在特定设备上运行，模拟模块与可视化界面相互割裂。这种碎片化的工作流程，严重阻碍了赛道边高效、协同的决策过程。
面对这一挑战，意大利都灵理工大学的研究团队与2WheelsPoliTO摩托车赛车队紧密合作，开发出了一套名为Mine4Race的创新解决方案。这项发表于《Results in Engineering》的研究，旨在打造一个统一的、基于Web的可视化分析环境，将遥测数据探索、时空比较和仿真模拟无缝集成，让工程师和车手即使在分秒必争的赛场环境中，也能轻松进行深度性能分析。
Mine4Race的核心是一套灵活的Web应用架构。研究团队采用Python的Streamlit框架构建用户界面，利用Plotly库生成交互图表，并集成Mapbox服务实现赛道地图可视化。系统能自动处理车队上传的遥测数据（如GPS轨迹、IMU惯性测量单元数据、油门位置传感器TPS、刹车压力、发动机转速RPM等），并进行同步和重采样。通过Open-Meteo API，它还能自动获取比赛时的天气信息，为分析提供关键上下文。最具特色的是其服务器端计算引擎：该系统集成了MATLAB引擎，允许用户通过浏览器界面配置摩托车参数（如电池、电机、车身几何等），并运行团队自定义的仿真脚本（如单圈仿真），结果直接返回界面进行可视化对比。这种设计将复杂的计算隐藏在后台，为用户提供了傻瓜式的仿真分析能力。
为了系统评估Mine4Race的实际效用，研究团队将其投入真实的战场——在西班牙阿尔卡尼兹举行的Motostudent国际大学生摩托车赛。在为期五天的赛事中，2WheelsPoliTO车队的工程师们使用Mine4Race对练习赛、排位赛和正赛的数据进行了深入分析。
案例分析揭示了系统在多维度分析中的价值：
在圈速与赛道段分析方面，系统的“可视化单圈”视图提供了直观的性能概览。例如，在排位赛分析中，工程师通过“段位分析”组件发现，某圈（LAP_03）虽总耗时比最快圈（LAP_02）慢0.38秒，但其在第三、四段却创造了最快成绩。这立即将分析焦点引向了表现较差的第一、二段，实现了问题的快速定位。结合单圈仿真结果，系统还提示了变速箱齿比调整的可能性，工程师随后建议略微调整终传比，帮助车手在特定弯角减少一次降档，使过弯更顺畅。
轨迹与弯道分析是另一亮点。研究人员利用系统的地图叠加和时间序列联动视图，对特定弯道（如Aragon赛道的5号弯）进行精细研究。通过对比最佳圈与当前圈的轨迹和速度曲线，他们发现一个反直觉的现象：看似更贴近弯心（Clipping Point）的狭窄路线（LAP_03），反而因倾角过大限制了弯中速度，导致出弯加速变慢；而最佳圈（LAP_02）采用的更圆滑、更宽的路线，允许车手在整条弯道保持更高速度。这种基于地图的可视化，将车手的主观感受与客观数据紧密联系，提供了极具说服力的改进依据。
深度对比与驾驶风格分析则得益于系统的高度可定制性。工程师可以通过“对比视图”自由选择需要对比的传感器参数（如TPS、刹车压力、RPM、速度），并调整采样频率和X轴（时间或距离）。他们将RPM和TPS图表垂直对齐，清晰展示了不同圈在换挡时机和油门控制上的差异。结合三维刹车-侧倾角关系图和赛道地图上的刹车热力图，团队能够评估车手的刹车攻击性，并制定最优的驾驶策略序列：即早而有力的刹车、过弯顶点后线性地渐开油门。
系统可用性获得积极反馈。 通过系统可用性量表（SUS）评估，Mine4Race获得了平均80分（“良好”等级）。工程师普遍赞赏其直观性、易于访问（无需安装，支持多设备）以及将设置、评论等补充信息集中管理的设计。特别是在赛前“赛道巡视”环节，团队成员能在智能手机上调用历史数据与实地感受对比，凸显了Web系统的灵活性。同时，专家也提出了进一步优化建议，如增加图表布局的自定义自由度，以及支持通过数学表达式生成自定义数据通道等高级功能。
研究结论与展望强调，Mine4Race成功地将遥测可视化、时空推理和仿真模拟整合到一个统一且可复现的Web工作流中。 它不仅降低了专业数据分析的门槛，促进了工程师与车手间的有效沟通，其基于JSON定义的、可动态生成界面的仿真模块集成方式，也为系统未来集成更复杂的分析例程（如机器学习模型、预测性维护）提供了灵活的框架。尽管当前的仿真模型在物理细节上做了适当简化以平衡计算效率，但其已能为性能评估提供稳定的参考基线。这项工作昭示着，构建开放、可扩展的服务器端分析基础设施，对于推动赛车运动乃至更广泛的车辆优化、辅助驾驶系统验证等领域的数据驱动决策，具有重要的方法论意义和工程应用前景。
