交汇水域船舶轨迹预测与航行意图识别

摘要：

针对典型水上交通场景交汇水域,研究了1种数据驱动的船舶轨迹预测与航行意图识别方法.设计CNN+LSTM组合神经网络,通过学习交汇水域船舶的历史轨迹,以CNN+LSTM网络为编码器提取其通航环境及船舶航行时空特征,LSTM与全连接层为解码器同步输出未来时段内船舶轨迹序列和航路选择,从而形成船舶轨迹与航行意图识别模型.同时,引入Dropout网络结构描述该模型的预测不确定性,采用随机关闭CNN+LSTM核心网络部分神经单元的方式,以相同轨迹序列作为输入获取多组相近的预测结果,根据其统计均值与方差对船舶轨迹预测的不确定性进行量化.以美国沿海某交汇水域公开AIS数据为对象开展实验,创建了该交汇水域船舶航行轨迹数据集,以输入时长60 min,采样频率3 min作为输入条件,Dropout值取0.5,实验结果表明:所提方法对未来60 min时段内的轨迹预测误差为3.946 n mile,航行意图识别准确率达87％,不确定性估计覆盖率达85.7％.与LSTM预测方法相比,当船舶操纵性发生改变时,所提CNN+LSTM模型的轨迹预测误差降低了31.6％,而且兼具船舶航行意图识别及预测不确定性估计能力,有利于智能航行与海事监管技术发展.

关键词：交通安全、交汇水域、轨迹预测、数据驱动、意图识别、不确定性估计

所属期刊栏目：40

分类号：U675.79

资助基金：国家自然科学基金;中国博士后科学基金

在线出版日期：2022-09-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：101-109