Los principios de un vistazo. Las reglas detalladas, fórmulas y casos especiales están en las FAQ.
01Métodos de medición
Fusión de sensores del iPhone
El GPS aporta los puntos de referencia; los sensores de movimiento completan la evolución entre ellos. Con estos datos, la app reconstruye el inicio de la marcha y el tiempo de sprint.
Fusión de sensores
Desarrollado con ayuda de IA.
Puntos de referencia GPSFusión de sensores
Velocidad
Tiempo
El GPS proporciona valores de velocidad individuales. Los puntos naranjas muestran estas referencias.
Entre los puntos GPS, los datos de movimiento registrados con mayor frecuencia ayudan a reconstruir los cambios de velocidad.
La app comprueba si ambas fuentes son coherentes. En grabaciones adecuadas, reconstruye el sprint y calcula su tiempo. El tiempo GPS de comparación sigue visible.
Representación esquemática, sin datos de medición registrados.
Solo para sprints adecuados de 0–100 km/h y 0–60 mph con GPS interno del iPhone. Desarrollado con ayuda de IA; el tiempo GPS de comparación permanece visible.
El GPS fija las referencias de velocidad. Los datos de movimiento registrados con mayor frecuencia ayudan a reconstruir la evolución entre estas referencias. La app comprueba si ambas fuentes son coherentes; solo los registros adecuados reciben un resultado de fusión regular.
Sprint: desde la salida hasta la velocidad objetivo
La velocidad objetivo suele encontrarse entre dos valores GPS. La app calcula el instante intermedio en lugar de esperar al siguiente punto de medición.
Por debajo de la velocidad objetivoObjetivo alcanzadoPor encima de la velocidad objetivo
Instante objetivo entre dos puntos de medición GPS
Representación esquemática, sin datos de medición registrados.
En GPS 0–X, tras confirmar la inmovilidad, el tiempo empieza al superar 3 km/h. La fusión usa un inicio de marcha modelado; los sprints con salida en marcha comienzan en su umbral inferior.
Un ejemplo: un punto de medición aún está por debajo de la velocidad objetivo y el siguiente por encima. El análisis GPS supone una evolución lineal de la velocidad entre ambos. Así se obtiene un instante objetivo calculado, pero ningún punto GPS medido adicional.
Distancia: velocidad en el tiempo
A partir de velocidad y tiempo, la app calcula la distancia recorrida. Determina cuándo se alcanza una distancia parcial u objetivo.
Ejemplo ilustrativo, sin datos de medición registrados.
Salida a 3 km/h tras confirmar la inmovilidad. Los tiempos por distancia no utilizan la fusión de sensores de sprint.
Visualmente, la distancia es el área bajo la curva de velocidad. Cuanto mayor es la velocidad y más tiempo se mantiene, más distancia se añade. Dentro de cada intervalo de medición, la app tiene en cuenta la transición entre ambas velocidades.
Vueltas: la línea decide
Cruzar la línea de salida/meta en el sentido definido inicia o termina una vuelta. El instante se calcula entre las posiciones GPS. Las líneas de sector dividen la vuelta.
GPS antesSalida / MetaGPS después
La intersección con la línea determina el instante
Representación esquemática, sin datos de medición registrados.
Las lagunas de datos o los cruces no plausibles pueden impedir la validación. El delta en directo compara el avance a lo largo del circuito.
Ambos sprints guardados empiezan en cero segundos en el gráfico. El tiempo y la curva de velocidad muestran la diferencia; la fuente y la clasificación siguen siendo identificables.
Ejemplo ilustrativo, sin datos de medición registrados.
Los valores intermedios de una curva de fusión describen la evolución del modelo, no mediciones de velocidad comprobadas individualmente.
Los extremos muestran cuándo cada recorrido alcanza su velocidad objetivo. La separación horizontal a igual velocidad muestra la diferencia de tiempo hasta esa velocidad; la separación vertical muestra la diferencia de velocidad en el mismo instante.
Vuelta fantasma y vuelta ideal
La repetición compara una vuelta con el mejor tiempo del mismo registro. La vuelta ideal combina los mejores sectores analizables.
Para la vuelta ideal, una sola vuelta no tiene que ser la más rápida en todos los sectores. En el ejemplo, los sectores 1 y 3 proceden de la vuelta A y el sector 2 de la vuelta B. Juntos suman 31 segundos: una combinación, no una vuelta adicional realizada.
Comparar vueltas y curvas
Las diferencias de tiempo se comparan a lo largo de la distancia del circuito. Así se ven los tramos donde se gana o pierde tiempo.
La variación de la diferencia de tiempo muestra ganancias o pérdidas de tiempo. Representación esquemática.
El mejor tiempo teórico y la regularidad describen el potencial y la dispersión de la sesión.
El GPS muestra la caída de velocidad; los valores adecuados de los sensores complementan la deceleración. La comparación de vueltas permite valorar su efecto en el tiempo.
Ejemplo ilustrativo, sin datos de medición registrados.
La deceleración no es una señal del pedal de freno: levantar el acelerador, la recuperación de energía o una pendiente ascendente también pueden reducir la velocidad.
La curva muestra cómo cae la velocidad en un tramo. Al comparar vueltas también importa cómo varía la diferencia de tiempo a lo largo de todo el tramo. Por tanto, una mayor deceleración por sí sola no implica una ganancia de tiempo.
Fuerzas g y círculo de adherencia
El círculo de adherencia representa juntas las aceleraciones longitudinal y lateral. Los valores derivados del GPS y los datos adecuados de los sensores se identifican por separado.
Ejemplo ilustrativo, sin datos de medición registrados.
La nube de puntos no muestra una reserva de adherencia medida. El iPhone debe estar fijado firmemente.
Cada punto combina las aceleraciones longitudinal y lateral de un instante. Los puntos próximos a un eje muestran principalmente una componente. Un punto en diagonal entre ambos indica que las dos se producen simultáneamente.
Dinámica en curva
Los sensores de movimiento registran las rotaciones del iPhone montado. Con datos adecuados se analizan los movimientos de guiñada, balanceo y cabeceo.
Tres rotaciones derivadas del movimiento del iPhone montado. Representación esquemática.
Esto describe el movimiento del teléfono como aproximación al del vehículo; no detecta sobreviraje ni subviraje.
El análisis muestra el movimiento vertical del iPhone fijado firmemente: intensidad, picos y evolución a lo largo del recorrido.
Estos picos pueden proceder, por ejemplo, de pianos, ondulaciones, baches u otros impulsos verticales. Representación esquemática.
El análisis muestra el lugar, la intensidad y la evolución. La causa exacta o la profundidad no pueden determinarse inequívocamente solo con los datos de los sensores; el soporte y el vehículo influyen en los valores.
La app comprueba antigüedad de las mediciones, precisión, lagunas de datos y saltos no plausibles. Una salida desde parado requiere confirmar la inmovilidad.
Recibir puntos de medición
Comprobar lagunas y plausibilidad
Utilizar o señalar
Un resultado necesita datos utilizables, no solo muchos puntos de medición. Representación esquemática.
Más puntos de medición no garantizan por sí solos mayor precisión. La recepción y el montaje siguen siendo decisivos.
Calidad GPS, fusión de sensores, estimaciones señaladas y ausencia de resultados regulares son clasificaciones distintas. Lo decisivo es el color, el texto, la fuente y el indicador de estado.
GPS buenoCriterios de calidad cumplidos
GPS limitadoResultado válido con mayor incertidumbre
Fusión de sensoresGPS + sensores de movimiento
Estimación / Calidad desconocidaConsultar el texto del resultado
Sin resultado regularEl estado guardado indica el motivo
Interpretar conjuntamente color, texto, fuente y estado. Los colores no garantizan ningún margen de error.
Track4Facts no es un instrumento de medición calibrado. La presentación y los decimales no constituyen un margen de error garantizado.
