【摘 要】
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轨迹预测根据周围环境以及当前和历史观测结果预测船舶未来状态,对实现新一代航运系统大背景下的智能航行技术具有重要意义。本文选取交汇水域为场景,开展船舶轨迹预测和航行意图识别方法研究,主要内容包括:首先,利用美国沿海AIS公开数据集,具体选择美国弗罗里达州沿海某交汇水域,从中提取获得船舶原始轨迹并对其进行一系列预处理,包括异常筛选、序列重采样和轨迹切片,创建交汇水域船舶轨迹数据集,为后续研究工作提供数
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轨迹预测根据周围环境以及当前和历史观测结果预测船舶未来状态,对实现新一代航运系统大背景下的智能航行技术具有重要意义。本文选取交汇水域为场景,开展船舶轨迹预测和航行意图识别方法研究,主要内容包括:首先,利用美国沿海AIS公开数据集,具体选择美国弗罗里达州沿海某交汇水域,从中提取获得船舶原始轨迹并对其进行一系列预处理,包括异常筛选、序列重采样和轨迹切片,创建交汇水域船舶轨迹数据集,为后续研究工作提供数据支撑。随后,提出一种基于CNN+LSTM组合神经网络的船舶轨迹预测模型,引入航行意图识别因子,使模型在预测轨迹序列的同时能够计算航路选择概率,实现对未来时段航行意图的识别。同时,考虑到预测模型在实际应用中可能产生的误差,提出一种不确定性估计方法,在轨迹预测模型基础上,引入Dropout算法对船舶未来时段轨迹的不确定性进行描述。最后,通过定性和定量实验分析,讨论了所提方法在不同采样频率和时间长度等输入条件下的轨迹预测精度和航行意图识别准确率。当输入轨迹序列为时长60 min,频率3 min时,所提方法对未来60 min的轨迹预测平均误差为0.7892 n mile,最大误差为1.6298 n mile,船舶航行意图识别准确率达到87%,当Dropout值为0.5时,置信椭圆覆盖率达到85.7%。实验结果表明所提方法针对交汇水域船舶轨迹预测和航行意图识别的有效性。该论文工作对促进未来船舶智能化发展具有重要意义。
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