GeoWind2Plan：3秒预测城市风场并规划无人机航线

田纳西大学、康考迪亚大学、麦吉尔大学、加州理工学院等机构的研究人员发布论文，提出 GeoWind2Plan 框架，将城市三维风场预测与无人机节能路径规划连接起来。该框架采用 3D 傅里叶神经算子（FNO），在论文测试条件下，局部风场预测仅约需 3 秒；利用预测风场规划的航线在模拟风场中评估时，逆风平均节能 12.7%，顺风和侧风任务的平均能耗分别降低 6.9% 和 4.5%。 预测范围与耗时、成功率相关：当预测区域总宽度设为起终点水平距离的 20% 时，风场预测时间从完整区域的约 15 秒缩短至约 3 秒，规划航线的能耗几乎没有变化；但比例降至 10% 时，若有高度超过无人机飞行上限的建筑物横跨预测区域，无人机可能找不到绕行路线，导致路径规划失败。 参与研究的肖老师指出，GeoWind2Plan 目前主要预测城市平均风场，尚未充分考虑瞬时湍流的影响。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。