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今日は昨日の続きにしようと思いましたが、角田選手とフェルスタッペン選手を比較する前に、タッペン選手はQ1→Q3でコースのどの部分でラップタイムを縮めているのか確認したいと思います。

ところで、その前に昨日のコントロールラインからの謎の加速の理由がなんとなくわかりました。

タッペン選手は予選で2周目、5周目、8周目、11周目の計4回の計時ラップを行っていて2周目以外を見てみたら全て角田選手と同じような加速になっていました。

したがって、2周目の計測結果がなんらかの理由で正しく測定できていないというのが今のところの推測です。

たとえばQ3の11周目と重ねるとこのようになります。


最高速度付近に若干の違いがありますが、タッペン選手5周目の最高速は同じだったので、走行抵抗も実際はほぼ同じだったのだろうと思います。

昨日の謎も解けたのでフェルスタッペン選手の予選中のラップタイム推移を見てみます。




Q1 2周目→Q3 11周目では0.95秒のラップタイムが短縮されています。

次にテレメトリーデータをご覧ください。


下の紺色の線が時間差を表していて、上に行くほどQ１の２周目が遅くなっています。（グラフ縦軸は右を使って、値は1/100してください)

グラフを見てわかるように、タイム差は各コーナのブレーキからコーナ出口まででついていて、全開区間ではほとんど差がついていないことがわかります。

ブレーキ区間やコーナ区間で速度が高くなっている理由は路面の状態が良くなってタイヤのグリップが増したからだと考えられます。

一方、タイヤのグリップが増しているのにコーナ出口の速度はQ1でもQ3でもほぼ同じというのはとても不思議です。

どうすればコーナ出口速度を変えずに走ることができるのか思いつかなったので、各コーナのグラフを拡大してみることにしました。

1コーナ


4～9コーナ


10～14コーナ


わかりましたでしょうか？4コーナを除き最低速度の位置が変わっています。

Q1に対しQ3ではブレーキ開始地点が奥側になり減速Gも高く、さらにコーナの最低速度位置も奥側に移動して最低速度も上がっています。

この走り方の変化はタイヤのグリップの変化に対し、コーナ出口の速度が変わらないようにするための方法だと思うのですが、コーナ中の最低速度位置は変わっているはずです。

タイヤのグリップによって最適な最低速度位置に変化があるとも思えないので、なぜこのような走り方をするのか大いに謎ですが、それでも角田選手より速いのですから恐らく理にかなった走り方ということなのだと思います。

ということで、謎は残ったもののタッペン選手のQ1からQ3がどこでタイムを短縮しているかよくわかったので、次回は角田選手との比較をしたいと思います。

今日はOpenF1で入手したテレメトリーデータを使って、スペインGPの角田選手とフェルスタッペン選手の予選の比較をしたいと思います。

スペインGP予選では角田選手がQ1敗退となってしまったため走行条件が同じQ1の走行データ比較を行います。

まずは、セクターとラップタイムの差です。

角田選手：1分13秒385　(5周目)
フェルスタッペン選手：1分12秒789 (2周目)



各セクターで約0.2秒ずつ、1周では0.587秒差です。

次に1周の比較です。


カタロニアサーキットのコース図、コーナ番号、セクター位置
※コース図はハンガロリンクと同様にGoogle Earthで作成しました。

※セクター位置は時間とGPS位置から求めているので実際とは少しズレがあります。

1周全体を見てみると、250km/h以上の高速域での速度差が目立ちます。

また、レース後のニュースでも
”「これまでとはまったく異なることを試した。予選で大きなリアウイングを使ってパフォーマンスを出せるかどうか見たかった。我々のミスだった」とピエール・ワシェは述べた。”(F1-Gate.com)
と書かれており、大きなウイングが原因で走行抵抗が大きく、高速域の加速が悪かったんだろうな と考えた人が多かったと思います。

しかし、この走行データを見ると走行抵抗差による加速の差が原因には見えません。

まず、見てわかるとおり9コーナと14コーナではタッペン選手の方が最低速度が高く、コーナ出口速度も高いためその後の直線速度の差になっていることがわかります。

そして、9コーナと14コーナの最低速度差の原因はスロットルの戻し量の差が理由であることもわかります。

ここでコーナ出口速度差を考慮して、速度が同じになる位置で重ね合わせることにより走行抵抗差が原因の速度差がどのくらいあるのか確認してみます。

9コーナ～10コーナ


3250m付近から少し差が付きますが、わずかな差しかありません。

14コーナ～1コーナ（コントロールラインから1コーナをつなぎました）


タッペン選手はなぜかコントロールラインからの加速がよく、ここで大きく差がついています。

しかし、最高速度（エンジン出力と走行抵抗が釣り合う速度）はほとんど差がない(1km/h前後)ため、走行抵抗としてはほぼ同じではないのか？というのが僕の推測です。

コントロールラインからの加速差の原因は全くわからないので、知ってる方がいらっしゃいましたらぜひ教えてください。（バッテリーの使い方とかではないですよね？？）

最後に1～3コーナを見てみます。


このラップでは1コーナは角田選手の方が最低速度が高いのですが、2コーナ出口での全開タイミングが遅く、タッペン選手に逆転されています。

その後3コーナでは4コーナのブレーキ位置まで、２コーナ出口でついた速度差を保っており3コーナ全域で速度差があることがわかります。

ところで、F1に限らず最高出力付近をずっと使って走行する場合、最高出力も走行抵抗も同じ車輛ではコーナ出口で速度差があっても、速度が上がるにつれて速度差が小さくなることが普通です。

ところが、この走行データでは速度差があまり小さくなっておらず4コーナブレーキ開始までずっと速度差があるためここも1030m付近の速度が同じになるように重ねて確認しました。


1030m～1450m付近までほぼ速度変化が一致しました。

1450m以降は少しタッペン選手の方が少し速度高いのですが、ここもわずかな差しかありません。

ここで、じゃあ1030m付近の速度変化は何が原因なの？ということになるので考えてみます。

この1030m付近の角田選手の速度変化をみると、少しカクカクしていてわかりずらいのですが、タッペン選手の速度変化と比較すると、角田選手は1030m付近で一瞬スロットルをオフにしたかのように加速が悪いことがわかります。

しかし、スロットルのデータを見ると角田選手も全開です。
ブレーキも踏んでいません。

ドライバーが操作できるものと言えば①スロットル②ブレーキ③ステアリング④シフトの4つしかないので④(シフトアップタイミングでのエンジン回転数変化)を確認しました。


差はあるのですが、このデータだと角田選手の方がシフトアップ回転数が高いことくらいしかわからないのと、昨今のF1のシフトアップ時間は1972年のモナコGPのように長くはないので、シフトアップ時間が0.2秒以上あるように見えるこのデータから何かを言おうとするのは無理がある気がするので③のステアリングを確認します。

がしかし、残念ながらOpneF1のテレメトリデータにステアリングホイール角度は含まれていません。

かつ今年のスペインGPはタッペン選手がポールポジションではなく、オンボード映像もないので、2023年のフェルスタッペン選手のポールポジションオンボード映像を確認しました。

その結果、1030m付近というのは2コーナから3コーナへ向けて左から右へハンドルを切り返す位置になっていることがわかりました。

※オンボード映像を見ると、2コーナの出口はもっとコースアウト寄りにいます。

結局、それ以上のことはわかりませんが、F1は舵角による加速の低下率が大きそうなので、恐らく角田選手の方が舵角が大きいとかの理由で加速が悪くなったのだろうと思いますが、いずれにせよ大きなウイングが原因ではないはずです。

本日の確認結果としては、大きなウイングやフロアの違いが原因と考えられるような高速域での加速、最高速度の差はほとんんどないということがわかりました。

次回はブレーキ、コーナを確認します。

角田選手がレッドブルに移籍し、すでに7戦が経過したものの現状は苦戦が続いています。

一方、フェルスタッペン選手と比べてどこがどう遅いのか？について走行データを詳しく分析した記事はほとんどなく、旧フロアの影響だとか、ダウンフォースの大きいウイングを使っていることが原因だとか、データに基づかない意見が散見されます。

角田選手の実情を知るためには走行データを詳しく見る必要があるのですが、F1のテレメトリデータはF1公式ではLIVEの画像データのみで、先日紹介したF1 Tempo(現在はGP Tempo)ではグラフによるデータを確認できるものの、デジタルデータを得ることができなかったのでEXCELによる分析ができない状態でした。

そこで、なんとかテレメトリのデジタルデータを入手する方法はないものかとネット検索しました。

その結果、F1 TempoはFastF1というところのデータを使っているということがわかり、今回紹介するOpenF1というところにもFastF1と同じデータがあるということもわかりました。

FastF1の走行データを入手するためにはPythonというプログラムを使う必要がありますが、OpenF1では直接csvファイルを入手できることがわかったため、OpneF1からデータ入手することにしました。

ということで、本日はOpenF1からテレメトリデータを入手する方法を紹介したいと思います。

今回は例として、2025年の日本グランプリ 予選ポールポジションのフェルスタッペン選手の走行データを入手してみます。

OpenF1ではカーナンバー(OpenF1内ではdriver_number)を指定する必要があるので、まずはカーナンバーを調べます。
カーナンバーはどこで調べてもいいのですが、F1公式サイトの予選結果を見ると、同時に予選タイムもわかるので、今回はF1公式サイトで調べました。

2025年のフェルスタッペン選手のカーナンバーは1で、日本グランプリ 予選ポールポジションタイム(Q3タイム)は1分26秒983ということがわかります。

次はセッション番号(OpenF1内ではsession_key)を入手します。
ここからOpenF1を使います。

センション番号の入手方法はインターネットブラウザのURL欄に下記のURLを張り付けるだけです。（OpneF1を開く必要はありません）
https://api.openf1.org/v1/sessions?year=2025&csv=true

今回は2025年のセッション番号を入手したいので、”2025”と記入します。
2023年なら”2023”と記入します。

すると”session”という名前のcsvファイルがダウンロードされ、エクセルで開くと下図のように表示されます。



K列の”session_key”に記載されている番号がセッション番号です。

今回は日本GP(Suzuka)の予選(Qualifying)なので、セッション番号は”10002”ということがわかりました。

次は予選のテレメトリデータの入手です。
テレメトリデータは①速度、エンジン回転数、アクセル開度などがセットになったものと②走行位置座標の二つに分かれています。

入手方法はセッション番号と同様にURLに張り付けるだけです。

①速度、エンジン回転数、アクセル開度、ブレーキ、ギア段数
https://api.openf1.org/v1/car_data?driver_number=1&session_key=10002&csv=true

今回は日本GPのQ3なので、セッション番号は”10002"、フェルスタッペン選手はカーナンバー1なので、”1”を入力しています。

セッション番号と同様に"car_data"という名前のcsvファイルがダウンロードされます。

②走行位置
https://api.openf1.org/v1/location?session_key=10002&driver_number=1&csv=true

"location"という名前のcsvファイルがダウンロードされます。

①速度、エンジン回転数、スロットル開度、ブレーキ、ギア段数など


②走行位置


あとはこれを加工してグラフ化などすれば良いのですが、入手したデータそのままでは、走行距離が不明なため計算が必要です。
僕はこんな計算式で距離計算しました。（K～N列を追加）


鈴鹿サーキット1周の公式距離は5,807mでこの計算では1周が5,791mになりました。
公式の距離はコース中央の距離で、走行ラインはアウトインアウトで少し短くなるはずなので、ほぼ合っていると思います。

距離が計算できたら、グラフ化して確認します。


コントロールラインの位置を確認するのが面倒だったので、今回はGP Tempoを見て、スタートとゴールの速度で1周を区切りました。

GP Tempoに表示されるグラフと重ねてみたところピタリと重なったので、距離の計算方法などは間違っていなさそうでした。

走行ラインはこんな感じです。


走行位置にはZ、つまり高さの情報も入っているので、アップダウンのあるコースでは走り方の分析に使えそうです。

また、走行ラインはまだしっかり見ていないのでなんとも言えないのですが、走行ラインがわかると、コーナの曲率半径がわかり、曲率半径がわかると速度と組み合わせて横Gを計算することができます。

という感じで今のところ欲しい走行データは入手することができました。
強いて言うと、サンプリングタイムが一定ではなく、間隔も0.16～0.44秒と長めなので、サンプリングタイム0.05秒一定くらいになると嬉しいのですが、そもそもF1のテレメトリデータが走行翌日くらいにフリープラクティス～決勝まで全ラップ入手可能なことの方が奇跡的なので、まずはこの入手できた走行データを分析してみたいと思います。

走行分析をするために、YOUTUBE等にあるオンボード映像から速度などのデータを取り込む際、悩ましいのが映像と映像に映っているテレメトリデータの時間ズレです。

ここで、どうにかしてこのズレの補正をしたくなるので、その方法の紹介します。

スーパーフォーミュラの場合は舵角がテレメトリデータに含まれているので、この舵角と映像の舵角を比較することで、おおよその時間ズレがわかり、補正することができます。

例えば、坪井選手のオンボード映像ではこのグラフのように、映像の舵角と映像に表示されている舵角にズレがあります。

紺色が映像に映っているハンドルの角度を読み取った値、灰色がテレメトリの値です。


映像ではハンドルを斜め上から映しているため、読み取った舵角の絶対値は正確ではありませが、コーナ入口から出口までを読み取ると変化の具合は大体合います。

今回の例では、時間ズレが約0.4秒あるので、0.4秒補正が必要です。

時間ズレがあると混乱の原因になるため、オンボード映像からテレメトリデータを取り込んだ際には必ず確認して補正をしておくのがおすすめです。

今日は、速度変化折れの仮想点による分類をもてぎ東ヘアピンとハンガロリンク1コーナに適用してみます。

①2022 SF Rd.8 モビリティリゾートもてぎ 大湯選手
②2025 SF Rd.3 モビリティリゾートもてぎ 牧野選手
③2019 F1 Rd.12 ハンガロリンク フェルスタッペン選手

①2022 SF Rd.8 モビリティリゾートもてぎ 大湯選手




見た目的には日本式で、その2でも日本式に分類しましたが、今回の仮想点の位置も実際の折れ点も3164mと同じ位置でコーナ中央寄りのため、変わらず日本式ということになりました。

②2025 SF Rd.3 モビリティリゾートもてぎ 牧野選手




富士の1コーナでは日本式寄りの欧州式という分類となりましが、もてぎの東ヘアピンも見た目的には欧州式に見えます。

速度変化折れの仮想点は3152mで、とちらかと言うとコーナ入口側で、どちらかと言うと欧州式ということになりそうです。

ブレーキの変化を見ても大湯選手とは違いがあり、ドライビングスタイルの違いがありそうだということがわかります。

③2019 F1 Rd.12 ハンガロリンク フェルスタッペン選手

最後はタッペン選手です。
その2では日本式ということでしたが、今回の仮想点を適用するにあたり、舵角のグラフが速度変化に対してズレているということがわかったので、改めて確認します。

速度、ブレーキ、スロットルはF1公式アプリのテレメトリーデータから持ってきて、舵角は車載映像から持ってきており、組み合わせるときに0.4秒くらいズレた位置で組み合わせていたため、正しく直しました。

また、580m付近の速度変化が不自然だったので、自然な変化になるように修正しました。




修正したグラフで速度変化折れの仮想点の位置を確認すると598mで、コーナ入口側になっていました。

したがって、分類としては欧州式ということになりました。

F1はエンジンブレーキ含めて減速Gが高く、速度変化のグラフがとがっているため、スーパーフォーミュラのグラフを見ていると日本式に見えてきたのですが、速度変化折れの仮想点を確認すると実際は欧州式で走っているという結果になりました。

今までは速度変化を客観的に判断する手法がなく、なんとなくの見た目でレーシングドライバーの走り方はどれも同じと考えていたのですが、今回多くの走行データの速度変化、ブレーキ、舵角および速度折れの仮想点位置を比較することで、ドライバーによって実際はかなり走り方が違うということがわかりました。

角田選手がレッドブルに慣れてきたら同様にタッペン選手と比較してみたいと思います。