WindSeer:在复杂的地形上,在小型无人驾驶飞行器上进行实时体积风预测
Florian Achermann1, Thomas Stastny2, Bogdan Danciu3
1Autonomous Systems Lab, ETH Zurich, Leonhardstrasse 21, Zurich, 8092, Zurich, Switzerland. acfloria@ethz.ch.
这项研究介绍了WindSeer,这是一个用于实时,高分辨率风场预测的深度神经网络模型. WindSeer使用稀疏的数据准确预测风力,有利于航空和其他应用.
科学领域:
- 大气科学 大气科学
- 计算流体动力学的流体动力学.
- 机器学习 机器学习
背景情况:
- 目前的天气模型缺乏适用于航空等应用的空间和时间分辨率.
- 高分辨率,实时风力预测对于安全的载人和无人机航空至关重要.
研究的目的:
- 开发一个深度神经网络模型,能够实时,高分辨率的风场预测.
- 为了在有限的计算设备上使用稀疏的测量数据进行准确的风力预报.
主要方法:
- 训练了一个深度神经网络 (WindSeer),使用来自计算流体动力学 (CFD) 模拟的合成数据.
- 利用稀疏,杂和空间聚类的风力测量来对不同地形进行预测.
- 在有限的计算硬件上展示了实时预测能力.
主要成果:
- 无需再培训,WindSeer成功地在未见的地形上预测了真正的风场.
- 该模型在各种分辨率和域大小上实现了准确的预测.
- 根据历史气象站数据和无人机收集的风力测量数据进行验证.
结论:
- 深度学习模型可以从稀疏的数据中实现实时,高分辨率的风力预测.
- 对于需要精确的低海拔风预报的应用,WindSeer提供了一个可行的解决方案.
- 该方法展示了在各种环境中高效,准确的风力预测的潜力.
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