驾驭阳光：Sunswift 赛车车队在世界太阳能车挑战赛中大放异彩
新南威尔士大学悉尼分校使用 jetson 平台在节能竞赛中胜出。
在本年度全球规模最大的太阳能车竞赛中，新南威尔士大学 sunswift 赛车车队大放异彩。
世界太阳能车挑战赛始于约 35 年前，吸引了来自全球学术界的参赛者。今年的赛事有近 100 支队伍参与角逐。
这场比赛历时四天，全程近 1900 英里，挑战者们比拼的不是谁最快，而是谁最节能。
通过利用 nvidia jetson xavier nx 进行能源优化，新南威尔士大学悉尼分校的 sunswift 7 赛车在这场“节能比赛”中胜出，它率先冲过终点线并夺得了巡洋舰杯，也是唯一一辆搭载 4 人并拥有一支远程任务控制团队的参赛赛车。
曾在英国管理过一级方程式车队的 sunswift 项目经理、新南威尔士大学教授 richard hopkins 表示：“在能耗最少的同时还要比其他人更早到达阿德莱德，这完全是两个不同的概念，不过能够率先冲线的确值得炫耀一番。”
比赛组织者称，这项横跨整个澳大利亚大陆（从北部的达尔文到南部的阿德莱德）公路的赛事，是“世界上最伟大的创新和工程挑战，能够创造一个更加可持续的交通未来”。该赛事也成为了学生们进入电动汽车行业、寻求职业发展的起点。
与许多参赛队伍一样，新南威尔士大学在三年后重返比赛，这使得今年的比赛更加备受期待。
hopkins 说：“每名队员都需要了解自己在做什么，在团队中扮演什么角色，并在这五天半的时间里发挥出最佳水平。这对体力是很大的挑战。”
全力以赴提高能效
比赛允许赛车充满电池出发，但赛车只能在两个停车过夜的地方充电，剩余的能量（约 90% ）来自太阳和赛车的太阳能电池板。
新南威尔士大学的第七代 sunswift 7 使用能够优化能效的算法，关闭了几乎所有非必要的计算，以最大程度地延长电池的续航时间。
这辆太阳能电动车搭载 nvidia jetson ai，使车上约 100 个汽车监控和其电源管理系统更具优势。
它还能根据天气预报来决定驾驶的速度。例如，如果当天晚些时候预报有雨，汽车会敦促司机开得更快，已避免天气状况迫使汽车减速。
hopkins 表示：“sunswift 7 专为从达尔文至阿德莱德的直线道路行驶而设计，目的是除执行该任务外尽可能减少电力的使用。”
他表示：“去年年底，sunswift 7 因成为单次充电行驶里程超过 1000 公里的最快电动汽车而被载入 《吉尼斯世界纪录》。”
搭载 jetson 的赛车为学生提供学习机会
新南威尔士大学团队进行了近 60 次设计迭代，以改进该车的空气动力学性能。他们使用计算流体动力学建模，对每个版本进行仿真分析。
hopkins 说：“我们从来没有把这辆车开进过实际的风洞。”
sunswift 赛车车队的技术经理 josh bramley 表示：“技术团队一直在研究一个用于确定该车应以何种速度行驶的模型，以最大化实现节能。鉴于很难获得良好的驾驶数据，他们正在努力收集尽可能多的参数。”
sunswift 7 运行的是机器人操作系统（ros）软件套件，依靠 nvidia jetson 模块来处理传感器输入的所有数据，并对其进行分析。新南威尔士大学校园内的远程维修人员可以对这些数据进行监控。
bramley 表示，jetson 被用于车上的所有控制系统中，因此来自油门踏板、车轮传感器、太阳能电流传感器等系统的所有数据，都要在 jetson 上进行处理，以便分析出 ai 可以提供哪些帮助。他还补充道，下一代版本的汽车有望搭载更多的 ai 技术。
bramley 说：“在下一次太阳能车挑战赛中，sunswift 8 将采用大量 ai 和计算机视觉技术。”
hopkins 表示，有 100 多名学生因在 sunswift 赛车车队工作而获得了课程学分，许多人都产生了从事电动汽车相关工作的兴趣。
往届世界太阳能车挑战赛的参赛选手已进入特斯拉、spacex 和 zipline 工作。
他们的未来充满无限可能。
访问链接（https://www.nvidia.com/en-us/autonomous-machines/embedded-systems/）进一步了解用于边缘 ai 和机器人技术的 nvidia jetson 平台。
gtc 2024 将于 2024 年 3 月 18 至 21 日在美国加州圣何塞会议中心举行，线上大会也将同期开放。点击 “阅读原文” 或扫描下方海报二维码，关注更多会议及活动信息。
原文标题：驾驭阳光：sunswift 赛车车队在世界太阳能车挑战赛中大放异彩
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这场比赛历时四天，全程近 1900 英里，挑战者们比拼的不是谁最快，而是谁最节能。
通过利用 nvidia jetson xavier nx 进行能源优化，新南威尔士大学悉尼分校的 sunswift 7 赛车在这场“节能比赛”中胜出，它率先冲过终点线并夺得了巡洋舰杯，也是唯一一辆搭载 4 人并拥有一支远程任务控制团队的参赛赛车。
曾在英国管理过一级方程式车队的 sunswift 项目经理、新南威尔士大学教授 richard hopkins 表示：“在能耗最少的同时还要比其他人更早到达阿德莱德，这完全是两个不同的概念，不过能够率先冲线的确值得炫耀一番。”
比赛组织者称，这项横跨整个澳大利亚大陆（从北部的达尔文到南部的阿德莱德）公路的赛事，是“世界上最伟大的创新和工程挑战，能够创造一个更加可持续的交通未来”。该赛事也成为了学生们进入电动汽车行业、寻求职业发展的起点。
与许多参赛队伍一样，新南威尔士大学在三年后重返比赛，这使得今年的比赛更加备受期待。
hopkins 说：“每名队员都需要了解自己在做什么，在团队中扮演什么角色，并在这五天半的时间里发挥出最佳水平。这对体力是很大的挑战。”
全力以赴提高能效
比赛允许赛车充满电池出发，但赛车只能在两个停车过夜的地方充电，剩余的能量（约 90% ）来自太阳和赛车的太阳能电池板。
新南威尔士大学的第七代 sunswift 7 使用能够优化能效的算法，关闭了几乎所有非必要的计算，以最大程度地延长电池的续航时间。
这辆太阳能电动车搭载 nvidia jetson ai，使车上约 100 个汽车监控和其电源管理系统更具优势。
它还能根据天气预报来决定驾驶的速度。例如，如果当天晚些时候预报有雨，汽车会敦促司机开得更快，已避免天气状况迫使汽车减速。
hopkins 表示：“sunswift 7 专为从达尔文至阿德莱德的直线道路行驶而设计，目的是除执行该任务外尽可能减少电力的使用。”
他表示：“去年年底，sunswift 7 因成为单次充电行驶里程超过 1000 公里的最快电动汽车而被载入 《吉尼斯世界纪录》。”
搭载 jetson 的赛车为学生提供学习机会
新南威尔士大学团队进行了近 60 次设计迭代，以改进该车的空气动力学性能。他们使用计算流体动力学建模，对每个版本进行仿真分析。
hopkins 说：“我们从来没有把这辆车开进过实际的风洞。”
sunswift 赛车车队的技术经理 josh bramley 表示：“技术团队一直在研究一个用于确定该车应以何种速度行驶的模型，以最大化实现节能。鉴于很难获得良好的驾驶数据，他们正在努力收集尽可能多的参数。”
sunswift 7 运行的是机器人操作系统（ros）软件套件，依靠 nvidia jetson 模块来处理传感器输入的所有数据，并对其进行分析。新南威尔士大学校园内的远程维修人员可以对这些数据进行监控。
bramley 表示，jetson 被用于车上的所有控制系统中，因此来自油门踏板、车轮传感器、太阳能电流传感器等系统的所有数据，都要在 jetson 上进行处理，以便分析出 ai 可以提供哪些帮助。他还补充道，下一代版本的汽车有望搭载更多的 ai 技术。
bramley 说：“在下一次太阳能车挑战赛中，sunswift 8 将采用大量 ai 和计算机视觉技术。”
hopkins 表示，有 100 多名学生因在 sunswift 赛车车队工作而获得了课程学分，许多人都产生了从事电动汽车相关工作的兴趣。
往届世界太阳能车挑战赛的参赛选手已进入特斯拉、spacex 和 zipline 工作。
他们的未来充满无限可能。
访问链接（https://www.nvidia.com/en-us/autonomous-machines/embedded-systems/）进一步了解用于边缘 ai 和机器人技术的 nvidia jetson 平台。
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