一种基于GAN的多船轨迹预测方法

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。