Real Time Local Wind Inference for Robust Autonomous Navigation
作者: Spencer Folk
分类: cs.RO
发布日期: 2026-04-01
备注: PhD Thesis, University of Pennsylvania, 2026. 152 pages
💡 一句话要点
提出融合激光雷达与风速测量的实时局部风场推断方法，提升无人机自主导航鲁棒性
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 无人机导航 局部风场预测 深度学习 激光雷达 最优控制
📋 核心要点
- 现有方法难以在复杂城市环境中准确预测风场，影响无人机导航的鲁棒性和能效。
- 融合激光雷达测距数据与稀疏风速测量，利用深度学习预测局部风场，为运动规划提供先验知识。
- 仿真和风洞实验表明，该方法能有效降低碰撞率和能耗，并在嵌入式系统上实时运行。
📝 摘要（中文）
本论文提出了一种解决方案，使空中机器能够利用机载传感器和嵌入式飞行硬件实时推断周围的风场。该研究的核心创新在于融合了距离测量和稀疏的原位风速测量，以预测周围的风场。我们的目标是解决两个基本问题：首先，地形数据对于在密集的城市环境中进行准确的风力预测是否足够；其次，学习到的风力模型对于运动规划的效用，重点是能源效率和避障。利用深度学习、流体力学和最优控制工具，我们建立了一个使用导航激光雷达进行局部风力预测的框架，然后将局部风力模型先验知识纳入后退视界最优控制器中，以研究局部风力知识如何影响自主导航期间的能源使用和鲁棒性。通过在不同的城市风力场景中进行的模拟演示，我们评估了风力预测器的预测能力，并量化了将局部风力信息集成到运动规划中时，自主城市导航在碰撞率和能源消耗方面的改进。在露天风洞中进行的亚尺度自由飞行实验表明，这些算法可以在嵌入式飞行计算机上实时运行，并具有足够的带宽来稳定控制小型空中机器人。从哲学上讲，本论文为未知多风环境中的局部风力推断和运动规划贡献了一种新的范例。通过使机器人能够在没有先验环境知识的情况下快速评估局部风力条件，这项研究加速了空中机器人进入日益具有挑战性的环境。
🔬 方法详解
问题定义：在复杂的城市环境中，精确预测局部风场对于无人机的自主导航至关重要。然而，现有的方法要么依赖于计算成本高昂的全局风场模拟，要么无法充分利用局部环境信息，导致预测精度不足，影响无人机的鲁棒性和能源效率。
核心思路：本论文的核心思路是融合激光雷达获取的地形信息和稀疏的风速测量数据，利用深度学习模型学习局部风场与环境特征之间的关系。通过这种方式，可以在计算资源有限的嵌入式平台上实现实时、准确的风场预测，为无人机的运动规划提供有价值的先验知识。
技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 数据采集模块，利用激光雷达获取周围环境的地形信息，并使用风速传感器获取稀疏的风速测量数据；2) 风场预测模块，使用深度学习模型，以地形信息和风速测量数据为输入，预测局部风场；3) 运动规划模块，将预测的风场信息作为先验知识，融入到后退视界最优控制器中，进行运动规划；4) 控制执行模块，将规划的轨迹发送给无人机的控制系统，实现自主导航。
关键创新：该方法最重要的创新点在于融合了激光雷达测距数据和稀疏风速测量数据，利用深度学习模型进行局部风场预测。与传统的全局风场模拟方法相比，该方法计算效率更高，更适合在嵌入式平台上实时运行。与仅依赖于风速测量数据的方法相比，该方法能够充分利用地形信息，提高预测精度。
关键设计：风场预测模块使用了深度神经网络，网络的结构和参数需要根据具体的应用场景进行调整。损失函数的设计需要考虑预测精度和计算效率之间的平衡。后退视界最优控制器的参数设置需要根据无人机的动力学特性和任务需求进行优化。
📊 实验亮点
通过在不同城市风力场景中进行的模拟演示，验证了风力预测器的预测能力，并量化了将局部风力信息集成到运动规划中时，自主城市导航在碰撞率和能源消耗方面的改进。在露天风洞中进行的亚尺度自由飞行实验表明，这些算法可以在嵌入式飞行计算机上实时运行，并具有足够的带宽来稳定控制小型空中机器人。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于城市环境中的无人机配送、巡检、搜索救援等领域。通过实时预测局部风场，无人机可以更安全、更高效地完成任务，降低能源消耗，提高抗风能力。未来，该技术有望推广到其他类型的机器人，如地面机器人和水下机器人，使其能够在复杂环境中自主导航。
📄 摘要（原文）
This thesis presents a solution that enables aerial robots to reason about surrounding wind flow fields in real time using on board sensors and embedded flight hardware. The core novelty of this research is the fusion of range measurements with sparse in situ wind measurements to predict surrounding flow fields. We aim to address two fundamental questions: first, the sufficiency of topographical data for accurate wind prediction in dense urban environments; and second, the utility of learned wind models for motion planning with an emphasis on energy efficiency and obstacle avoidance. Drawing on tools from deep learning, fluid mechanics, and optimal control, we establish a framework for local wind prediction using navigational LiDAR, and then incorporate local wind model priors into a receding-horizon optimal controller to study how local wind knowledge affects energy use and robustness during autonomous navigation. Through simulated demonstrations in diverse urban wind scenarios we evaluate the predictive capabilities of the wind predictor, and quantify improvements to autonomous urban navigation in terms of crash rates and energy consumption when local wind information is integrated into the motion planning. Sub-scale free flight experiments in an open-air wind tunnel demonstrate that these algorithms can run in real time on an embedded flight computer with sufficient bandwidth for stable control of a small aerial robot. Philosophically, this thesis contributes a new paradigm for localized wind inference and motion planning in unknown windy environments. By enabling robots to rapidly assess local wind conditions without prior environmental knowledge, this research accelerates the introduction of aerial robots into increasingly challenging environments.