基于时空注意力机制的STA-GRU船舶轨迹预测方法

船舶轨迹预测的精度关系到船舶智能航行水平。针对门控循环单元（gated recurrent unit, GRU）提取船舶时空信息数据能力不足,导致轨迹预测精度不佳的问题,研究了基于时空注意力机制的GRU船舶轨迹预测方法（spatial-temporal attention mechanism-gated recurrent unit, STA-GRU）。将传统GRU中的激活函数改进为加权激活函数组,以保留更完整的船舶轨迹数据;引入空间注意力机制模块提取船舶空间位置信息的特征,以船舶经纬度及相对经纬度数据作为输入序列,计算对应的空间权重注意力因子,获得空间特征向量;再引入时间注意力机制模块挖掘观测时段内历史轨迹特征向量的时空依赖性,以历史轨迹数据中的航速、航向拼接空间特征向量作为输入序列,计算时空权重注意力因子,将获得的时空特征向量作为STA-GRU模型的训练数据集,用于船舶轨迹预测。采用青岛港AIS数据开展实验验证,以输入时长20 min,采样频率2 min作为输入条件,构建船舶航行轨迹数据集,结果表明：对比LSTM、AT-GRU、Bi-GRU算法,STA-GRU模型不仅在训练过程中收...     

基于多特征融合的行人意图以及行人轨迹预测方法研究

行人作为重要的交通参与者,其行走意图和轨迹预测对智能驾驶汽车的决策规划具有重要意义。基于注意力机制增强的长短时记忆(Long Short-term Memory, LSTM)网络,设计一种多特征融合的行人意图以及行人轨迹预测方法。该方法通过融合行人骨架和头部方向特征,以加强行人运动特征的表达,并将融合特征作为意图预测网络输入,继而得到行人意图;由于行人运动具有不确定性,将行人意图预测类别和历史轨迹坐标的联合向量作为行人轨迹预测网络的输入,以期生成更为精确的轨迹预测结果。此外,在轨迹预测网络中引入注意力机制,以加强LSTM对各个时刻编码向量的有效利用,从而提高网络的行人轨迹预测性能,并基于Daimler数据集进行训练及验证。研究结果表明：所提出的多特征意图预测方法准确率可达96.0%,优于基于骨架单特征的意图预测网络;在预测时域为1 s的情况下,预测轨迹的位置均方根误差为347 mm,相较于恒速度(Constant Velocity, CV)模型、交互多模型(Interacting Multiple Model, IMM)、常规LSTM等基线方法均有明显的提升;在实际场景分析中,提出的方...     

基于LSTM网络的驾驶意图识别及车辆轨迹预测

自动驾驶汽车需具备预测周围车辆轨迹的能力,以便做出合理的决策规划,提高行驶安全性和乘坐舒适性。运用深度学习方法,设计了一种基于长短时记忆（LSTM）网络的驾驶意图识别及车辆轨迹预测模型,该模型由意图识别模块和轨迹输出模块组成。意图识别模块负责识别驾驶意图,其利用Softmax函数计算出驾驶意图分别为向左换道、直线行驶、向右换道的概率;轨迹输出模块由编码器-解码器结构和混合密度网络（MDN）层组成,其中的编码器将历史轨迹信息编码为上下文向量,解码器结合上下文向量和已识别的驾驶意图信息预测未来轨迹;引入MDN层的目的是利用概率分布来表示车辆未来位置,而非仅仅预测一条确定的轨迹,以提高预测结果的可靠性和模型的鲁棒性。此外,将被预测车辆及其周围车辆组成的整体视为研究对象,使模型能够理解车-车间的交互式行为,响应交通环境的变化,动态地预测车辆位置。使用基于真实路况信息的NGSIM（Next Generation SIMulation）数据集对模型进行训练、验证与测试。研究结果表明：与传统的基于模型的方法相比,基于LSTM网络的轨迹预测方法在预测长时域轨迹上具有明显的优势,考虑交互式信息的意图识别模块具备更高的预判性和准确率,且基于意图识别的轨迹预测能降低预测轨迹与真实轨迹间的均方根误差,显著提高轨迹预测精度。     

基于图神经网络的交互车辆驾驶意图识别及轨迹预测

为实现周围车辆行驶轨迹的准确预测，运用深度学习方法，设计了一种基于图神经网络与门控循环单元（GRU）的驾驶意图识别及车辆轨迹预测模型。驾驶意图识别模型将车-车间的交互关系构造成时空图，运用图神经网络学习其交互规律，并利用Softmax函数计算出不同驾驶意图的概率；轨迹预测模型采用编码-解码的GRU网络，编码器将车辆历史轨迹信息进行编码并融合识别的驾驶意图信息，再通过解码器实现轨迹预测。最后采用NGSIM数据集对模型进行训练和验证，结果表明：所提出的模型能够更好地识别车辆的驾驶意图，且考虑驾驶意图的车辆轨迹预测模型能够有效提高预测精度。     

基于长短期记忆网络的换道意图识别方法

准确识别周围车辆的换道意图将有助于自动驾驶系统决策,从而提升安全性和舒适性。提出一种基于长短期记忆（Long Short-term Memory,LSTM）网络的换道意图识别方法,能够较为准确地识别周围车辆的换道意图。该方法先通过构造收益函数来描述目标车辆（被预测的车辆）与其邻域车辆之间的交互关系,得到目标车辆左换道、右换道和车道保持的收益值,并将该收益值作为交互特征输入到意图识别网络;在意图识别网络中,引入注意力机制,通过网络自学习得到的权重对LSTM层各个时刻的输出加权求和,能够对编码信息进行有效利用,提高换道意图的识别性能;由于车辆的换道意图存在较强的前后依赖性,引入条件随机场（Conditional Random Field,CRF）,采用意图转移特征函数对各个时刻换道意图进行联合建模,并构建负对数似然损失函数作为整个网络的损失。为了验证所提方法的有效性,基于NGSIM数据集训练并评估模型。结果表明：所提方法对换道意图识别的准确率、宏观F1分数、测试集损失分别为0.916 4、0.874 6和0.168 3,均优于支持向量机（SVM）、隐马尔可夫模型（HMM）和LSTM模型。同时,所提模型对左换道和右换道的平均换道提前识别时间分别为3.08、2.33 s,综合换道提前识别时间为2.81 s,优于基线模型,能够为主车的决策提供充足的冗余时间。通过消融分析可知,引入的交互作用模块、注意力机制和条件随机场对准确率的贡献分别为0.012 2、0.004 3和0.011 0,印证了相关模块的有效性。最后由场景验证的案例可以得出,所提方法在准确率、稳定性和换道提前识别时间等指标上优于对比模型。     

北极水域船舶航行风险管理研究现状分析

全球气候变暖使得北极水域作为航运通道成为可能,作为连接中欧的最短海上运输通道,北极航道正融入我国"冰上丝绸之路"战略.然而北极水域通航环境复杂多变、脆弱敏感,给船舶安全带来了很多非传统安全风险.为明晰目前北极水域船舶航行风险管理现状,通过对北极船舶航行风险管理文献进行梳理,从风险管理的公约/规则和技术2个方面分析和探讨当前的研究现状和未来的研究方向.研究表明,北极水域船舶航行风险管理研究技术受限于数据的缺乏和不确定性.随着未来北极基础建设和装备的研发,基于模型的、静态的、层次的风险识别、分析和评估研究将朝着数据化、动态化、系统化的风险预测、预报和预警的方向发展.      

基于时-空注意力机制的车辆轨迹预测

城市交通环境中车辆的驾驶行为随机性较高，且驾驶人驾驶风格迥异。为了解决复杂交通环境下车辆行驶轨迹难以精确预测的问题，在社会生成对抗网络(Social GAN)的基础上，考虑车辆的行驶速度、加速度、航向角等行驶状态参数和形状尺寸，建立车辆间交互影响力场模型，提出一种基于时-空注意力机制的车辆轨迹预测算法(SIA-GAN)。根据受到场景中其他车辆交互影响力的大小赋予其他车辆不同的空间注意力权重因子，重点关注对自车行驶影响较大的车辆信息，并结合时间注意力机制挖掘自身车辆对观测时段内历史轨迹特征向量的时间依赖性，得到车辆预测轨迹。为验证所提算法的有效性，在开源数据集上对算法进行迭代训练，并与LSTM、Social LSTM、Social GAN三种轨迹预测算法进行对比分析。研究结果表明：SIA-GAN不仅在训练时的收敛速度上有较大提升，且与现有其他轨迹预测算法相比在平均位移误差、最终位移误差、平均速度误差、平均航向角误差等评价指标均有大幅下降，预测3.2 s时各项指标平均降低了51.25%、60.1%、37.84%、13.75%;预测4.8 s时各项指标平均降低了52.78%、61.47%、3...     

基于LSTM概率多模态预期轨迹预测方法

针对单模态轨迹预测无法充分表示未来预测空间以及解决轨迹预测固有的不确定性问题，本文构建了驾驶行为意图识别及交通车辆预期轨迹预测模型。驾驶行为意图识别模块识别被预测车辆车道保持、左换道、右换道、左加速换道和右加速换道的概率；交通车辆预期轨迹预测模块采用编码器-解码器架构，输出被预测车辆未来6 s内可能发生的多种行为和轨迹。通过HighD数据集对模型进行训练、验证与测试。试验结果表明：基于意图识别的预期轨迹预测模型生成的多模态概率分布可提高本车行驶安全性，与其他方法相比显著提高轨迹预测精度，在预测长时域轨迹上具有明显的优势。     

基于滑动窗口动态输入LSTM网络的铁路运输系统碳排放量预测方法

铁路运输的低碳发展对交通系统实现“双碳”战略目标有着重要意义。针对当前铁路运输碳排放预测研究较少、预测精度不高的问题,考虑碳排放时间序列数据中历史信息和当前信息间的相关性,引入滑动窗口,结合长短期记忆（LSTM）网络,构建铁路运输碳排放量预测模型。采用灰色关联分析法计算铁路运输碳排放量各影响因素的关联度值,筛选铁路运输碳排放量的关键影响因素,使用高关联性数据作为预测模型的输入变量,提高预测精度;应用LSTM网络为基础预测模型,通过引入滑动窗口改进神经网络的数据输入;考虑未来减排政策变化对铁路运输碳排放量的影响,融合基于动态政策的情景分析,构建铁路碳排放预测模型,并利用多项式误差拟合方法进行误差修正,提高预测结果准确性。以1980—2019年铁路运输碳排放相关数据为例,从现有文献中总结出17个铁路碳排放影响因素,利用灰色关联分析法从中筛选出6个关键因素,通过滑动窗口对筛选出的数据进行子序列分割,测试不同长度窗口下的预测精度,选择最优窗口参数,建立改进LSTM模型进行预测,并将预测结果与原LSTM、BPNN和RNN模型进行对比,结果表明：改进LSTM模型将相对误差平均值降低至0.392%,...     

基于特征相关度分析的路面凝冰短时预测方法

针对高速公路易结冰路段的路面凝冰预测问题，提出了一种基于特征相关度分析的路面凝冰短时预测方法。该方法利用路侧设备的测量数据，包括结冰厚度、相对湿度、风向与风速等，通过ADF(Augment Dickey-Fuller)检验方法分析数据集的平稳性，进而设计出基于长短期记忆网络(Long Short-term Memory, LSTM)的路面凝冰短时预测算法。根据Spearman相关度系数法分析计算上述多种凝冰监测数据的相关度与置信度，并形成基于Spearman特征相关度的数据筛选模型，优化LSTM神经网络中的输入数据集。在此基础上，搭建面向凝冰预测误差的LSTM神经网络模型，并利用筛选后的凝冰数据集训练优化预测算法中的模型参数，提高目标路段路面凝冰预测的效率与精度。最后，通过数值仿真分析比较不同特征相关度下路面凝冰短时预测算法的均方根误差，确定最优预测模型，并于西延高速KM200+918路段进行实地测试。研究结果表明：路侧设备的测量数据中相关度较低的数据对路面凝冰预测算法存在反向作用，并非将所有数据进行组合即可得到最优结果，需对测量数据进行有效筛选，进而优化LSTM神经网络，提高凝冰预测...     

基于人-车交互的行人轨迹预测

针对行人轨迹预测具有复杂、拥挤的场景和社会交互问题,基于长短时记忆网络(Long Short-term Memory Network,LSTM)对行人与车辆、行人与其他行人的交互进行建模,提出一种基于人-车交互的行人轨迹预测模型(VP-LSTM).该模型同时考虑了行人与行人的交互、行人与车辆的交互,更适用于复杂的交通场...     

基于时空融合LSTM网络的驾驶视角轨迹预测

自动驾驶环境感知系统的重要任务之一是对周围交通目标进行轨迹预测,其输出轨迹可为决策控制和路径规划提供所需目标信息.考虑传统轨迹预测方法一般基于俯视视角而难以满足自动驾驶车载感知的实际需求,提出一种基于长短时记忆(LSTM)网络模块、空间交互模块和时间行为注意力模块相融合的驾驶视角轨迹预测算法.为更好体现交通目标与周围环...     

支持向量机在交通流量实时预测中的应用

实时、准确的交通流量预测是正在发展的智能交通系统的关键问题之一,对于交通控制和交通流诱导都有着直接的影响。提出一种基于支持向量机的交通流量实时预测模型,通过采用序贯最小优化算法,能够实现对交通流量的有效预测。应用实例表明,支持向量机具有良好的泛化性能,在输入信号混有10%噪声的情况下,支持向量机的鲁棒性更好,预测的平均误差为4.25%,预测结果优于BP神经网络和动态递归神经网络。     

基于递归框架的高速公路交通流量实时预测方法

实时与准确的断面交通流量预测是实现高速公路智能化管理与控制的基础。高速公路交通流量预测要求对数据噪声进行有效处理,且需要满足实时性需求。然而,少有研究从实时性的角度对高速公路交通流量预测的准确性进行改善。研究了结合自适应卡尔曼滤波与长短时记忆神经网络（long short-term memory,LSTM）自编码器的高速公路交通流量递归预测框架,可以满足智能交通系统的实时性与准确性需求。收集高速公路的交通流量和速度等历史数据,应用卡尔曼滤波方法进行数据平滑,以提高原始数据的可预测性能;引入无监督机器学习算法LSTM自编码器对交通流量的时变特征进行建模,以提高模型的运算效率;考虑到高速公路交通流量预测的实时性需要,进一步提出递归预测框架,用LSTM自编码器的预测值代替卡尔曼滤波值;根据获取的实时数据,执行自适应卡尔曼滤波算法以修正当前的最佳状态值,并将该修正值输入LSTM自编码器进行迭代预测。选取美国明苏尼达双子城高速公路的实测交通数据进行案例分析,结果表明：所提出的高速公路实时交通流量递归预测框架在计算成本与预测精度2个方面具有相对竞争优势,模型预测的平均绝对百分比误差为5.0%,优于...     

面向弱势道路使用者的多目标运动轨迹预测方法

针对复杂行驶环境下弱势道路使用者（VRU）多目标轨迹预测方法存在的预测精度不足和预测性能不稳定的问题，提出一种基于历史序列信息的面向VRU的多目标轨迹预测方法（Vulnerable Road User Trajectory Predictor， VRU_TP）。首先，为了解决预测精度不足的难题，该轨迹预测方法框架融合时空的多维运动状态特征和多维外观语义特征因子，同时基于外观特征综合考虑目标的运动意图，提取多线索的轨迹预测因子作为各个VRU目标历史轨迹的编码输入。其次，为了克服现有方法预测性能不稳定的难题，在序列到序列的编解码器方法（Seq2Seq Encoder-decoder）的基础上，从网络结构设计和网络优化策略等方面提出适用于VRU轨迹预测的门循环神经网络（GRU）。该网络融合设计的plelu6激活函数，能基于历史的序列信息映射学习未来的轨迹信息，用来提高编解码器对未来轨迹的解码能力。最后，为了验证时空多元轨迹线索和门循环神经网络优化方法的有效性和实用性，在已公开的MOT16数据库和提出的VRU-Track数据库上，采用在图像空间上通用的归一化平均位置偏移（NADE）、平均重叠率分值（AOS）评价指标以及平均成功率（ASR）和成功率曲线（Success Plot）评价指标，并进行试验验证。研究结果表明：在MOT16划分的验证集中，相比于基准方法，NADE下降了19.4%，ASR提高了22.6%；在VRU-Track数据库测试集中，NADE下降了23.0%，AOS提高了17.1%，ASR提高了16.5%；提出的VRU_TP方法减少了预测值与真值之间的位置偏移，增加了预测值与真值的重叠率，提升了各类VRU目标轨迹预测的性能，而验证了该方法的有效性。     

基于GA、RBF和改进Cao方法的空中交通流预测方法

针对传统空中交通流量预测方法精度不足、时效性差的问题,考虑空中交通流量时间序列的混沌特征,在相空间重构理论的基础上,研究了结合遗传算法（GA）、径向基（RBF）神经网络与改进Cao方法的空中交通流量预测方法。为降低传统Cao方法人为参数选择引入的误差,提高相空间重构精度,通过判定虚假邻近点,以及迭代比较嵌入维度离差和可接受偏差,确定重构相空间嵌入维度值的选择标准,进而得到重构后的空中交通流量时间序列数据;为提升径向基神经网络预测精度并降低参数误差,使用遗传算法优化RBF神经网络的中心矢量、加权系数和输出层阈值,再通过最优系数标定后的神经网络对重构后的时间序列进行预测;利用实际空中交通流量数据进行仿真以验证方法的有效性,并结合最大Lyapunov指数和预测结果分析了预测的时效性以及时间尺度对精度影响。结果显示：(1)改进后的预测方法具有更好的非线性拟合能力,提高了交通流量时间序列的预测精度;(2)以5 min时间间隔预测为例,相比传统RBF神经网络,改进方法的平均绝对误差、均方误差以及平均绝对百分比误差分别降低了19.44%、34.78%和27.21%;(3)相比反向传播（BP）神经网络...     

基于UWB定位的邮轮乘员伴随关系发现算法

准确发现邮轮内部空间乘客之间的伴随关系, 在室内环境安装UWB定位设备开展室内人员定位实验。根据UWB定位的位置数据特点, 提出结合室内位置语义的Hausdorff-DBSCAN算法以聚类邮轮乘员轨迹, 并利用LSTM神经网络对疑似伴随关系对象进行相似度变化趋势的预测。传统的Hausdorff算法在计算轨迹相似度时未考虑轨迹时序一致的问题, 引入位置语义序列能够较好地解决这个问题。改进后的Hausdorff-DBSCAN算法的输入为乘员轨迹数据集, 根据轨迹整体相似度阈值选定聚类半径, 输出具有伴随关系的乘员轨迹聚类结果; LSTM神经网络以定长时间窗口的点邻近度序列为输入, 预测后1个时刻点邻近度值, 结合轨迹相似度阈值和预测结果分析乘员伴随关系的时序变化。利用Anylogic建模单层邮轮室内环境进行乘员仿真得到的轨迹数据验证算法的有效性。改进的Hausdorff-DBSCAN算法的准确率为0.920, 召回率为0.950, F₁值为0.934, 准确率高出对比算法至少5.7%, 召回率高出对比算法至少8.0%, F1值高出对比算法至少6.7%。同时LSTM在预测邮轮乘员之间相似度变化时, 收敛后的误差值能保持在3%~4%左右, 预测结果具有较高的准确性。