arXiv 人工智能· Shaoxiang Qin, Yucheng Zhao, Fuyuan Lyu, Di Zhou, Jiachen Yao, Xue Liu, Anima Anandkumar, Liangzhu Leon Wang, Xiongye Xiao·· 19 小时前AI 评分41
GeoWind2Plan：面向无人机节能路径规划的任务级三维城市风场预测
GeoWind2Plan: Mission-Time 3D Urban Wind Prediction for Energy-Efficient UAV Planning
AI 导读
GeoWind2Plan 提出了一个用于任务级三维城市风场预测与无人机（UAV）节能路径规划的框架。该框架结合局部几何条件神经算子与物理能耗模型，仅需背景风向量、三维建筑几何及起止点，即可在约 3 秒内完成走廊局部风场推理，远快于 CFD 模拟的约 8 小时。在 CFD 评估下，规划轨迹在顺风、逆风和侧风任务中分别降低能耗 6.9%、12.7% 和 4.5%。
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