一种基于GAN的多船轨迹预测方法

摘要：

为更好地预测船舶密集水域多船会遇避碰场景中的船舶轨迹,基于生成式对抗网络思想,提出一种多船轨迹预测模型——Vessel-GAN.针对船舶轨迹特点,Vessel-GAN模型基于时序卷积网络的多船历史轨迹编解码、船舶交互特征提取、终点信息引导和避碰损失函数等技术,通过在历史轨迹上的对抗训练,实现了能够拟合船舶航行行为数据分布的多船预测轨迹生成.基于琼州海峡近5000万条由AIS数据构建的船舶交互数据集的实验表明,相较Social-GAN基准模型,Vessel-GAN在计算速度方面提升了36％,平均位移精度、终点位移精度分别提升28％、41％,生成的多船预测轨迹更加符合船舶真实行为特征,且具有更好的预测实时性和稳定性.

关键词：多船轨迹预测、生成式对抗网络(GAN)、船舶会遇避碰、船舶自动识别系统(AIS)

所属期刊栏目：49

分类号：U675.7

资助基金：广西壮族自治区科技厅重点研发项目2021AB07045

在线出版日期：2023-10-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：51-60