交匯水域船舶軌跡預測與航行意圖識別*

王知昊 元海文,2,▲ 李維娜 肖長詩

（1.武漢工程大學電氣信息學院 武漢 430205；2.武漢理工大學智能交通系統研究中心 武漢 430063；3.武漢理工大學國家水運安全工程技術研究中心 武漢 430063；4.山東交通學院威海海洋信息科學與技術研究院 山東 威海 264200）

0 引言

近年來，國內外交通系統在現代信息技術推動下正經歷著由傳統信息化逐步向智能網聯化發展的深刻變革[1]。在構建以安全、高效、綠色、智能為特征的新一代航運系統[2]大背景下，智能航行技術主要體現在信息采集與融合、環境感知與學習、智能決策與控制等方面[3]，在智能海事的發展中起到重要作用，成為當前智能航海領域的研究熱點。軌跡預測能夠根據周圍環境和當前及過去的觀測信息預測附近船舶未來行駛狀態，引導智能船舶[4]采取合理有效航行路徑或避讓措施，對實現未來船舶智能航行具有重要意義。

國內外有關船舶軌跡預測的研究主要集中在2個方面：傳統算法和基于機器學習的算法。

傳統船舶軌跡預測算法主要基于運動學或統計概率。前者構建船舶運動狀態轉移方程，根據位置、航向、速度、重量、結構等船舶動態與靜態信息，預測并更新未來時刻的航行軌跡，例如，模型預測[5]、卡爾曼濾波[6-7]、多項式卡爾曼濾波[8]等。基于統計概率的方法從概率角度分析，將目標船舶與周圍船舶看作相互依賴、相互交互的運動實體，從環境全局策略角度考慮不同個體的運動軌跡。高斯混合模型[9-10]、灰色系統[11-12]分別被用于與船舶運動理論相結合，提升軌跡預測的可靠性。……