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Historical Track Map
1. 賽道地圖與速度熱圖 (左上角) 這是最直觀的賽道佈局圖,但他疊加了豐富的資訊: Speed Gradient (速度梯度) : 賽道線條顏色從紅色(慢,約 70 km/h)漸變到深藍色(快,約 317 km/h)。 分析 :這讓車手和工程師一眼就能看出賽道的 "Rhythm"(節奏)。例如,看到大片深藍色代表這是一條高速賽道(如 Monza),而多色交錯則代表節奏破碎的技術型賽道。 DRS Zones :綠色粗線標示了 DRS 區域,這是超車的關鍵點。 Speed Distribution Pie Chart (速度分佈圓餅圖) : >200km/h (藍色 63.1%) :這條賽道超過 6成 時間都在 200公里以上。這是一個非常高速的賽道特徵(從圖形看這是 Abu Dhabi 的 Yas Marina 賽道)。 <120km/h (紅色 10.2%) :低速彎比例很低。這意味著車輛設定應該偏向減阻(Low Drag)而非純粹的下壓力。 2. 高程變化圖 (Circuit Elevation, 左下角) 這是一個很容易被忽略但極其重要的物


踏板行為分析(Pedal Behavior Analysis)
在這一圈中,車手到底把時間花在什麼動作上? Throttle Only (僅油門 - 綠色) 代表車手正在加速,且完全沒有踩煞車。 這包含了全油門(Full Throttle)和部分油門(Partial Throttle/Feathering)。 佔比 :通常是最大的一塊(圖中約 70-75%)。 Brake Only (僅煞車 - 粉紅色) 代表直線重煞區域。車手放開油門,並施加顯著的煞車壓力。 這是為了在進彎前大幅減速。 Trail Braking (帶煞入彎 - 橘色) 這是一個過渡狀態。指的是車手在進彎時,開始轉動方向盤,同時煞車壓力逐漸減小(Tapering off)的階段。 這能幫助車輛重心前移,增加前輪抓地力以利轉向。 Coasting (滑行 - 灰色) 油門是全鬆的,煞車也是全鬆的。 車輛處於慣性滑行狀態。通常用於進彎前的 Lift & Coast 省油,或是彎中等待補油的瞬間。


Long Run & Degradation Anysis
專門用於分析練習賽(特別是 FP2)中的 長距離模擬(Race Simulations) 。這個模組的目的是為了預測正賽的節奏和輪胎壽命。 Stinit Selection: Min consecutive laps (最小連續圈數) :設定閾值(例如 4 圈)。只有連續跑超過這個圈數的單段(Stint)才會被視為長距離測試。 Ignore pit laps (忽略進站圈) :打勾後,計算時會自動剔除包含進站(In-lap/Out-lap)的異常慢圈,以免拉低平均速度。 Auto Detect Long Runs (自動檢測) :點擊後,系統會根據上述設定,重新掃描所有車手的數據,自動勾選符合條件的 Stint。 Status (狀態/評價) :系統對該段數據的品質評估。 Long Run : 符合標準的長距離測試。 Short : 圈數太少,可能是排位模擬。 Inconsistent : 圈速起伏太大(標準差 std 過高),可能遇到交通狀況或車手失誤。 Fuel Settings (油載修正設定) 由於練習賽中我們不知道車隊真實的載油量,這個


彎道分析
演算法透過彎道頂點(Apex)的平均時速,自動將賽道劃分為低速(<100km/h)、中速(100-200km/h)與高速(>200km/h)三種模式。系統會針對各類別中具代表性的彎道,精確擷取入彎(Apex 前 50m)、彎心(最低速點)及出彎(Apex 後 50m)的數據特徵。透過視覺化散佈圖交叉比對入彎與出彎效率,我們能深度剖析車手的操駕極限與賽車的空力平衡,將複雜的遙測數據轉化為直觀的競技指標。


Straight-Line & Braking Analysis
本演算法旨在量化賽車的縱向動力極限。加速度圖表(Acceleration Chart)透過追蹤全圈的加速度曲線 ($m/s^2$),直觀對比車手間的出彎牽引力與動力銜接。煞車圖表(Brake Chart)則進一步分析所有車手的制動表現,將入彎速度與平均減速度進行交叉比對,並以散點大小反映車手制動的一致性(CV 值)。這套邏輯能精準識別出誰是賽場上的「遲煞大師」,以及賽車在極限狀態下的減速效率。


Traffic Analysis
透過實時監測車手與前車的距離,精確識別比賽中的「車陣受阻」情況。系統將車距 50 公尺以內視為受阻關鍵點,若單圈受阻時間佔比超過 30%,該圈將在時間軸上標記為紅色(In Traffic)。為了確保分析純淨度,邏輯自動排除了安全車(SC/VSC)、虛擬安全車以及維修區停留的時間,並透過軌跡跳點過濾技術修正數據異常。透過直觀的 Traffic Timeline 網格,使用者能瞬間區分「乾淨圈(Clean Lap)」與受阻圈,進而更精準地評估輪胎衰退與真實步速。


意外的發現:誰才是 2025 的起跑之王?
在 F1 比賽中,當五盞紅燈熄滅,那短短的幾秒鐘往往決定了整場比賽的命運。 Season Start Reaction 模組客觀分析誰才是起跑高手。 起跑瞬秒之爭:如何用數據看穿 F1 車手的反應力? 1. 什麼是 T50?——起步的關鍵指標 我們不只看車手的反應時間,更看重**「0 到 50 km/h 的加速時間」(簡稱 T50)**。 這段時間包含了車手的反應速度、離合器的釋放精準度,以及賽車在低速下的抓地力表現。T50 越短,代表起跑越乾淨利落。 統計圖表怎麼看?(解讀你的起跑箱型圖) 中間那條線(中位數): 代表這位車手「通常」的起跑水準。越低代表起跑越快。 彩色方塊(箱體): 代表車手 50% 的起步表現都落在這個區間。方塊越短,代表表現越穩定;方塊越長,代表起步發揮不穩。 散落的小圓點: 每一顆點都代表**「某一場比賽」**的起跳表現。你可以一眼看出哪位車手在某場比賽失誤了(點點飛得很高),或者誰在哪一場跑出了賽季最佳起步。 雖然數據顯示 COL 佔據了榜首,但有趣的是,如果你仔細觀察這份名單,你會發現整季所有車手的平均反應時間(
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