5 мая 2026 года, МОТОГОНКИ.РУ — В MotoGP сбор данных телеметрии стал ключевым элементом, позволяющим гонщикам и инженерам анализировать работу мотоциклов. Этот процесс начался с перехода на современные системы управления, что позволило углубить понимание механики гонки.
- Телеметрия помогает улучшить управление мотоциклом и его характеристики.
- Первоначальные эксперименты с данными начались в 90-х годах в Европе.
- Энтони Кобас считается пионером в области гоночной инженерии.
- Современные системы могут собирать данные с более чем 20 датчиков.
История телеметрии в MotoGP
Первые шаги в сборе данных были сделаны в 90-х годах, когда несколько испанских инженеров, работая в Больших Призах, начали внедрять новые технологии. Ведущей фигурой среди них стал Энтони Кобас, который основал школу гоночной инженерии Escuola Cobas. Его ученики, такие как Антонио Хименес и Рамон Форкада, продолжили развивать телеметрию.
Кобас и его команда первыми начали исследовать зависимости механических элементов мотоциклов, что стало основой для современного подхода к сбору данных. В начале 90-х годов инженеры осознали, что могут «читать» мотоцикл не только по звуку, но и по его поведению на трассе.
Современные технологии и их применение
Сегодня в MotoGP используются сложные системы, которые собирают данные с различных датчиков, включая информацию о скорости, углах наклона и работе подвески. Главным элементом системы является дата-логгер — «черный ящик», который хранит собранную информацию.
| Параметр | Описание |
|---|---|
| Количество датчиков | Более 20 |
| Типы данных | Двигатель, подвеска, тормоза, GPS |
| Технология передачи | USB, Bluetooth, Wi-Fi |
Кроме того, новейшие технологии доступные для любителей мотоциклов, позволяют им устанавливать телеметрию на свои байки. Например, система Healtech iLe предлагает доступ к данным в реальном времени через смартфон, что делает телеметрию доступной для всех.
Таким образом, телеметрия в MotoGP не только способствует повышению конкурентоспособности, но и делает гонки более захватывающими, позволяя командам принимать обоснованные решения на основе данных.








