WindSeer：小型无人机上复杂地形上的实时体积风预测
机器学习
2024-01-19 v1 人工智能
机器人学
摘要
实时高分辨率风预测对于包括安全的有人和无人航空在内的各种应用都是有益的。当前的天气模型需要过多的计算量，并且缺乏必要的预测能力，因为它们仅在数公里和数小时的尺度上有效——空间和时间分辨率远低于这些应用的要求。我们的工作首次展示了在有限计算设备上仅从稀疏测量数据实时预测低空风的能力。我们仅使用来自计算流体动力学模拟的合成数据训练了一个神经网络 WindSeer，并表明它能够仅从几个带噪且空间聚类的风测量中，成功预测已知地形上的真实风场。WindSeer 可以在无需重新训练的情况下，在以前未见的拓扑上以不同分辨率和域大小生成准确的预测。我们证明，该模型成功预测了气象站收集的历史风数据以及无人机上测量的风。
引用
@article{arxiv.2401.09944,
title = {WindSeer: Real-time volumetric wind prediction over complex terrain aboard a small UAV},
author = {Florian Achermann and Thomas Stastny and Bogdan Danciu and Andrey Kolobov and Jen Jen Chung and Roland Siegwart and Nicholas Lawrance},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.09944},
year = {2024}
}