一种基于Transformer的AIS船舶轨迹预测方法OA

对大量船舶轨迹数据的分析,可以支持更复杂的交通管制和航道规划,从而减少事故风险,然而在约束条件较少的海域进行轨迹预测相比路径网络条件下的预测更为困难。为解决上述问题,提出了一种基于Transformer结构的轨迹预测模型TPTrans(trajectory prediction Transformer),首先通过卷积层提取船舶轨迹数据局部空间特征,然后利用Transformer注意力机制和对轨迹序列的长时关注能力进行全局特征提取,最终实现船舶轨迹预测。通过真实数据测试结果表明:该模型减少了对船舶动力学知识的依赖,实现了优于传统方法的适用性和预测精度。