Fugu-MT 論文翻訳(概要): WindSeer: Real-time volumetric wind prediction over complex terrain aboard a small UAV

論文の概要: WindSeer: Real-time volumetric wind prediction over complex terrain aboard a small UAV

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.09944v1
Date: Thu, 18 Jan 2024 12:46:26 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-19 16:49:41.403661
Title: WindSeer: Real-time volumetric wind prediction over complex terrain aboard a small UAV
Title（参考訳）: WindSeer: 小さなUAV上の複雑な地形におけるリアルタイムの体積風速予測
Authors: Florian Achermann, Thomas Stastny, Bogdan Danciu, Andrey Kolobov, Jen Jen Chung, Roland Siegwart, and Nicholas Lawrance
Abstract要約: 計算流体力学シミュレーションの合成データのみを用いてニューラルネットワークであるWindSeerを訓練する。 WindSeerは、未確認の地形上で異なる解像度とドメインサイズで正確な予測を、再トレーニングすることなく生成することができる。本研究では,気象観測所が収集した過去の風速と,ドローンによる風速の予測に成功していることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 29.345342470012724
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Real-time high-resolution wind predictions are beneficial for various applications including safe manned and unmanned aviation. Current weather models require too much compute and lack the necessary predictive capabilities as they are valid only at the scale of multiple kilometers and hours - much lower spatial and temporal resolutions than these applications require. Our work, for the first time, demonstrates the ability to predict low-altitude wind in real-time on limited-compute devices, from only sparse measurement data. We train a neural network, WindSeer, using only synthetic data from computational fluid dynamics simulations and show that it can successfully predict real wind fields over terrain with known topography from just a few noisy and spatially clustered wind measurements. WindSeer can generate accurate predictions at different resolutions and domain sizes on previously unseen topography without retraining. We demonstrate that the model successfully predicts historical wind data collected by weather stations and wind measured onboard drones.
Abstract（参考訳）: リアルタイム高解像度風速予測は、安全な有人飛行や無人飛行を含む様々な用途に有用である。現在の気象モデルは計算量が多く、数キロと数時間のスケールでしか有効ではないため、必要な予測能力が欠如している。我々の研究は、ごくわずかな測定データのみから、限られた計算装置上でリアルタイムで低高度風を予測できることを初めて実証した。我々は,計算流体力学シミュレーションによる合成データのみを用いてニューラルネットワークであるwindseerを訓練し,幾つかの雑音と空間的に分布する風観測から,地形上の実際の風場を予測できることを示した。 WindSeerは、未確認の地形上で異なる解像度とドメインサイズで正確な予測を生成することができる。このモデルは,気象観測所が収集した過去の風速データと,ドローンに搭載された風速データをうまく予測できることを実証する。

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