GeoWind2Plan：城市风场预测与无人机规划
原文标题：GeoWind2Plan: Mission-Time 3D Urban Wind Prediction for Energy-Efficient UAV Planning
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城市低空飞行中建筑重塑风场，影响无人机能耗，但任务规划时难以获取建筑级风信息，CFD仿真耗时数小时至数天。论文提出GeoWind2Plan，用几何条件神经算子预测任务相关三维风场并拼接为可查询风场，再优化路径与速度。其推理约3秒，在CFD评估下相较无风规划节能4.5%-12.7%。
- 问题
- 城市建筑级风场信息在无人机任务规划时难以获取，CFD 仿真耗时数小时至数天。
- 方法
- GeoWind2Plan 用几何条件神经算子预测任务相关三维风场并拼接为可查询风场，再优化路径与速度。
- 结果
- 推理约 3 秒，CFD 评估下相较无风规划节能 4.5%-12.7%。
- 影响
- 把小时级 CFD 压缩到秒级推理，城市低空物流的能耗规划变得可行。
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