斯坦福的太阳能汽车在澳大利亚达尔文市

最初在斯坦福大学网站上发布。马克斯·普拉格林（Max Praglin）

照片来源：安娜·奥尔森（Anna Olson）

来自澳大利亚达尔文的隐藏山谷赛道的问候！自上次我们从奥古斯塔港（Port Augusta）发布以来已经过去了一段时间，并且发生了很多事情。自从南部海岸出发以来，我们进行了大约1250公里的模拟竞赛，在穿越北领地时在内陆扎营，在赛马场定居在达尔文，开了几圈，并（大部分）完成了2013年的审查程序普利司通世界太阳能挑战赛。

模拟种族

为了训练我们的赛车工作人员并验证我们的比赛策略，Luminos开了一场模拟比赛，从奥古斯塔港到库伯佩迪，奥古斯塔港再到格伦丹波（您可以说我们对这条路很熟悉）。该团队练习了比赛日的例行程序，包括早上的排位和控制点，并且在为期多天的比赛过程中仔细计量我们的功耗和产量方面也获得了宝贵的经验。截至模拟竞赛结束时，Luminos已累计行驶约4650英里（7500公里）。太阳能汽车已经准备好到达达尔文和阿德莱德之间的3022公里。

模拟竞赛：Luminos沿着Stuart高速公路A-B-C-B-A-B行驶。从Google Maps进行地图。

斯图尔特公路（Stuart Highway）是一条危险的道路，路面粗糙，被芯片密封（显着改变了我们的汽车的动力消耗），大风，高温，荒凉和野生动植物（以及黄昏后的袋鼠）。尽管避免在太阳落山后开车以尽量减少与野生动植物相遇的机会，但我们还是通过在Luminos和我们的追逐车之间冲刺的一对em逃过了狭窄的小路。

跟随斯图尔特高速公路上的鲁米诺斯。照片来源：安娜·奥尔森（Anna Olson）

在像2013普利司通世界太阳能挑战赛这样的耐力赛中，竞赛策略至关重要。在3000公里的行驶过程中以“正确”的速度行驶将使同等性能的汽车分开。模拟竞赛为我们的战略团队提供了一个重要的机会，它可以完成用于实时监控汽车状态，获取汇总天气数据，将汽车的充电状态实时预测在百分之几以内，监视汽车健康状况以及记录可以在以后查看的带有地理标记的数据。

一整天的驾驶后，监控和策略仪表板。该软件有助于做出有关我们如何驾驶汽车的决定。

我们测试的关键部分包括在斯图尔特高速公路上的比赛配置中为我们的汽车构建动力驱动模型。反复在相同的道路上行驶（以不同的速度行驶）有助于确定我们的动力传动系统需要多少动力。相反的方向行驶意味着多项式拟合到测量值将得出汽车在平坦地面上的能耗的近似值-该模型在策略计算中非常有用。

通过分析当天的数据，一种简单的算法就可以大致确定汽车何时达到恒定的巡航速度。由于汽车的加速，这些时间以外的功率值被认为无关紧要。

巡航识别算法的输出。信用：马克斯·普拉格林

动力驱动模型与收集的数据一起绘制。红线虽然不是很完美，但对于战略决策而言非常有用。信用：马克斯·普拉格林

隐谷

SSCP成员到达了隐谷赛道，并热切地寻找了其他赛车。我们的竞争对手给我们留下了难以置信的印象，并希望他们在赛道上以及比赛中一切顺利！

半职业轮胎座位组（Darren Chen和Jamie Goldfield）使用我们的秘密武器协助另一支队伍。照片来源：安娜·奥尔森（Anna Olson）

SSCP很高兴与2011年世界太阳能挑战赛的顶级团队（东海，努昂和密歇根州，仅举几例）进行静态审查。赛车经过了过程的每个步骤-后视要求除外。我们已经对相机的白平衡以及更刚性的安装系统进行了调整，我们希望通过这两项更改可以完成静态检查。该视频介绍了我们在审查方面的经验。在这里，可以找到斯坦福大学普雷考特能源研究所的Mark Shwartz提供的更多视频。