Sunflower Labs nutzt die Wetter-API von Meteomatics, um Zugang zu hyperlokalen Echtzeit- und Vorhersage-Wetterdaten zu erhalten, die es autonomen Drohnen ermöglichen, zuverlässig und selbstständig zu bestimmen, ob ein geplanter Flug unter den aktuellen und zukünftigen Wetterbedingungen sicher ist. Dies ist eine notwendige Voraussetzung, um einen autonomen Drohnenbetrieb überhaupt erst möglich zu machen. Erfahren Sie hier, weshalb Sunflower Labs sich für die API von Meteomatics entschieden hat.

«Wir haben zahlreiche Anbieter ausprobiert, doch schlussendlich war der Befund eindeutig: nur die Daten von Meteomatics sind zuverlässig genug, unsere Drohnensysteme sicher und planmässig fliegen zu lassen», erklärt uns Yannik Nager, Robotics und Machine Learning Engineer bei Sunflower Labs. Damit die Flugsicherheit der autonomen Drohnensysteme gewährleistet ist, nutzt Sunflower Labs seit dem August 2021 verschiedene Wetterparameter aus der Wetter API von Meteomatics. Sunflower Labs nutzt dazu folgende Wetterparameter: Windgeschwindigkeit, Windböen-Geschwindigkeit, Temperatur, Hagel, sowie Niederschlag (5m-Intervall).

Neben der Windgeschwindigkeit sind Niederschlag, Schnee und Hagel die kritischsten Messgrössen, die für autonome Drohnensysteme wichtig sind. Yannik Nager geht weiter ins Detail: «Da der Niederschlag eine hohe zeitliche und räumliche Variabilität aufweist, sind genaue und häufig aktualisierte Daten für uns extrem wichtig. Um zu bestimmen, ob ein Flug sicher ist, müssen wir sicherstellen, dass die Niederschlagsmenge während des sehr spezifischen Zeitfensters für geplanten Fluges unter unserem selbst festgelegten Schwellenwert liegt».

«Unter den getesteten Anbietern ist Meteomatics der einzige Anbieter, der Niederschlagsdaten mit einem Messintervall von nur fünf Minuten anbietet (precip_5m). Die meisten anderen Anbieter bieten nur Intervalle von einer oder mehreren Stunden an, was ein zu grosser Zeitrahmen und für unsere Anwendung unbrauchbar ist» erklärt uns Yannik Nager weiter. «Neben der Bestimmung für die Sicherheit eines Fluges wollen wir erweiterte Wetterdaten auch für die Vorhersage der Wartung unserer Drohnen nutzen. Drohnen, die in Gebieten mit hohem Salzgehalt in der Luft (Küstenregionen) eingesetzt werden, benötigen zum Beispiel häufigere Wartung als Systeme, die in trockenen Bergregionen stationiert sind. Meteomatics ermöglicht es uns, solche Daten für jeden beliebigen Standort auf der ganzen Welt zu nutzen», führ Yannik Nager weiter aus.

«Die Daten von Meteomatics und die Anwendung der Wetter API führen bei uns tatsächlich zu einem sehr grossen nutzen» schwärmt Yannik Nager weiter. «Die sehr umfangreiche Anzahl an unterschiedlichen Wetterparametern, die hohe Aktualisierungsfrequenz der Modelle (< 5 Minuten) sowie die sehr beeindruckende Genauigkeit der Wettervorhersagen haben uns von Beginn an begeistert».

Abbildung 1: Visualisierung des Parameters Wind_Speed: Vergleich der hoch frequentierten Meteomatics Daten (rote Linie) zu anderen Anbietern (gelbe und grüne Linie)

Abbildung 1: Visualisierung des Parameters Wind_Speed: Vergleich der hoch frequentierten Meteomatics Daten (rote Linie) zu anderen Anbietern (gelbe und grüne Linie)

Doch nicht nur die Daten von Meteomatics haben Sunflower Labs überzeugt, auch die Einfachheit der API-Anwendung hat von Beginn an das Arbeiten mit den Daten von Meteomatics einfach und bequem ermöglicht. «Hier sieht man, dass sich Meteomatics sehr viele Gedanken über die technische Benutzerfreundlichkeit seiner API gemacht hat. So gibt es bspw. nur einen einzigen API-Endpunkt für alle Wetterparameter und Datentypen (historisch, aktuell, Vorhersagen), was es uns ermöglicht, alle Daten unkompliziert und über nur eine Schnittstelle bei uns zu integrieren. Zusätzlich ist es möglich, ganze Gebiete (mehrere Orte gleichzeitig) mit nur einer Datenabfrage abzuwickeln. Die Dokumentation zur API-Anwendung sowie zu den zahlreichen Wetterparametern ist dabei eine echte Unterstützung und macht die Nutzung der Meteomatics-API noch einfacher», schliesst Yannik Nager seine Ausführungen ab.

 

Über Sunflower Labs

Sunflower Labs stellt autonome Drohnen-Sicherheitssysteme für den Aussenbereich im wohn-, industrie- sowie kommerziellen Umfeld her, welche unerwünschte Besucher erkennen und abschrecken. Sunflower Labs wurde 2016 von Alex Pachikov, Christian Eheim und Nicolas de Palézieux gegründet und wird von namhaften Investoren unterstützt, darunter General Catalyst, Gentian Investments und Stanley Ventures. Das Unternehmen hat seinen Sitz in Zürich und San Francisco.