在今年世界上最大规模的太阳能赛车活动中，新南威尔士大学的Sunswift Racing团队正大放异彩。
首次于35年前启动的World Solar Challenge吸引了来自全球的学术参与者。今年的比赛吸引了近100个竞争对手。
比赛历时大约四天，总里程约1900英里，参赛者不是为了速度而是为了最大能源效率而争夺。
悉尼新南威尔士大学（UNSW）赢得了能源效率比赛，并且以其使用NVIDIA Jetson Xavier NX进行能源优化的Sunswift 7车辆第一个越过终点线，获得了巡航杯的荣誉。它也是唯一一支搭载4人并拥有遥控任务控制团队的参赛者。
“能够使用最少的能量在其他任何人之前到达阿德莱德，这是一个完全不同的命题，但第一个越过终点线只是为了炫耀权利，” Sunswift项目经理、UNSW教授Richard Hopkins说道。 Hopkins之前在英国管理过F1赛车队。
比赛组织者将这项活动称为“对未来更可持续的移动方式做出的最伟大的创新和工程挑战”，该活动贯穿整个澳大利亚公路，从北部的达尔文到南部的阿德莱德。它也成为了追求电动车行业职业道路的学生们的跳板。
像许多竞争对手一样，UNSW在因COVID-19大流行而经历了三年的比赛暂停后再次参赛，使得今年的比赛备受期待。
“每个团队成员都需要理解他们正在做什么和在团队中的角色，并在这五天半的比赛中表现最佳，” Hopkins说道。 “这使人筋疲力尽。”
全力以赴的能源效率
比赛允许参与者在车辆停留在两个位置过夜时，从完全充电的电池开始充电。剩下的约90%的能量来自太阳和车辆的太阳能电池板。
UNSW第七代Sunswift 7使用算法进行能源效率优化，基本上关闭所有非必要的计算，以最大化电池寿命。
这辆太阳能电动车依靠NVIDIA Jetson人工智能在大约100个汽车监控和电源管理系统中占据优势。
它还可以根据天气预报考虑是否应该开得更快还是更慢。例如，如果预测到当天稍晚会有雨，条件会迫使车辆减速，这辆车将敦促驾驶员更快地行驶。
Sunswift 7车辆被设计成从达尔文到阿德莱德基本上直线行驶，其目标是在执行任务外尽量少消耗能量，Hopkins说道。
“去年年底，Sunswift 7因为在单次电池充电中行驶超过1000公里的最快电动车而被列入吉尼斯世界纪录，”他说道。
基于Jetson的赛车为学习
新南威尔士大学团队共设计了近60个版本来改善车辆的空气动力学。他们使用计算流体力学模型和运行模拟来分析每个版本。
“我们从未将汽车放入实体风洞中，” Hopkins说道。
技术团队一直在研究一个模型，以确定车辆在最大节能条件下应该以多少速度行驶。 “鉴于很难获得好的驾驶数据，他们正努力采纳尽可能多的参数，”Sunswift Racing技术经理Josh Bramley说道。
Sunswift 7正在运行机器人操作系统（ROS）软件套件，并依靠其NVIDIA Jetson模块处理传感器输入进行分析，学校的遥控路队可以对此进行监控。
Jetson用于车辆上的所有控制系统，因此从油门踏板、轮传感器、太阳能电流传感器等所有数据都在其中进行处理，用于分析AI可能帮助的方法，Bramley说道。他补充说，下一版本的车辆预计将增加更多的AI功能。
“在接下来的太阳能竞赛中，AI和计算机视觉将会在Sunswift 8上应用，” Bramley说道。
超过100名学生因为参与Sunswift赛车队的工作而获得了学分，其中很多人对从事电动汽车行业非常感兴趣，” Hopkins说道。
过去的世界太阳能挑战赛的参赛选手已经进入了特斯拉、SpaceX和Zipline工作。
可以说未来看好一片光明。
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