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基于多轨迹预测的飞机近地防撞技术研究 被引量：1
1
作者 白杨 米禹丰 +1 位作者 刘云飞 张雪 《飞机设计》 2023年第4期61-65,共5页
针对飞机近地飞行安全问题,提出了一种基于多轨迹预测的飞机近地防撞技术实现方法。建立了飞机近地防撞功能触发的架构逻辑和评价标准,设计了一套六自由度多轨迹实时预测的轨迹预估算法和防撞控制算法,将近地防撞模型与飞机模型结合起来... 针对飞机近地飞行安全问题,提出了一种基于多轨迹预测的飞机近地防撞技术实现方法。建立了飞机近地防撞功能触发的架构逻辑和评价标准,设计了一套六自由度多轨迹实时预测的轨迹预估算法和防撞控制算法,将近地防撞模型与飞机模型结合起来,在数字仿真环境中验证整套算法的合理性。结果表明,基于多轨迹预测的飞机近地防撞算法实时性好,飞行轨迹预测准确性高,逻辑架构鲁棒性强,易于成果转化,具有很高的工程应用价值。 展开更多
关键词 近地防撞 多轨迹预测 防撞控制 仿真验证
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基于多模态轨迹预测的智能车轨迹规划研究
2
作者 黄晶 刘祥臻 +1 位作者 邓潇阳 陈然 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2024年第6期965-974,1024,共11页
混合交通流下由于驾驶员意图的不确定性行驶轨迹将呈现多模态属性,为了提高安全性并实现个性化驾驶,本文提出一种基于环境车辆多模态轨迹预测的智能车轨迹规划算法。首先,结合图卷积神经网络(GCN)和长短期记忆网络(LSTM)并加入注意力机... 混合交通流下由于驾驶员意图的不确定性行驶轨迹将呈现多模态属性,为了提高安全性并实现个性化驾驶,本文提出一种基于环境车辆多模态轨迹预测的智能车轨迹规划算法。首先,结合图卷积神经网络(GCN)和长短期记忆网络(LSTM)并加入注意力机制建立轨迹预测模型,预测不同行驶意图下的未来轨迹概率分布。然后,针对环境车辆的多意图概率下预测轨迹集合,根据自动驾驶风格偏好,设定一定的概率阈值挑选出确信轨迹,将其投影到规划路径上生成S-T图,并通过动态规划和二次规划进行基于碰撞风险规避的速度规划。最后,基于模型预测控制(MPC)对本文模型在典型换道场景和NGSIM真实道路场景下进行仿真测试并与现有模型进行对比验证。结果表明:本文提出的模型在安全性、舒适性和行车效率等方面均优于对比模型,能够在准确预测环境车辆未来轨迹的前提下实现最优轨迹规划,保证自动驾驶汽车安全、高效的行驶。 展开更多
关键词 自动驾驶 轨迹规划 多模态轨迹预测 驾驶意图
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基于航迹匹配与SSA-GRU的多目标轨迹预测
3
作者 周同乐 《航空电子技术》 2024年第2期40-47,共8页
针对空战环境下多目标轨迹预测问题,提出了基于航迹匹配与麻雀搜索算法(SSA:Sparrow Search Algorithm)-门控循环单元(GRU:Gate Recurrent Unit)的多目标轨迹预测方法。首先基于归属未知的多目标航迹点时序数据,采用基于密度的带噪声空... 针对空战环境下多目标轨迹预测问题,提出了基于航迹匹配与麻雀搜索算法(SSA:Sparrow Search Algorithm)-门控循环单元(GRU:Gate Recurrent Unit)的多目标轨迹预测方法。首先基于归属未知的多目标航迹点时序数据,采用基于密度的带噪声空间聚类算法(DBSCAN:Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)实现在目标个数未知的情况下多目标-航迹匹配;在此基础上,构建目标轨迹预测GRU模型,并采用SSA对GRU网络参数进行优化,确定最优神经元个数,提升轨迹预测模型性能。仿真结果表明,基于航迹匹配与SSA-GRU的多目标轨迹预测方法能够有效识别匹配多个目标航迹,并实现各目标轨迹预测。 展开更多
关键词 目标-航迹匹配 DBSCAN GRU 麻雀搜索算法 多目标轨迹预测
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面向船舶智能航行的多目标轨迹预测算法
4
作者 徐海祥 卢烨彬 +1 位作者 冯辉 周志杰 《华中科技大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期54-59,共6页
针对目前预测算法中船舶轨迹样本分布不均衡、群体交互关系利用率低及预测结果不符合船舶运动学特性等问题,提出了一种基于稀疏图卷积网络(S-GCN)的多目标轨迹预测算法.首先,设计了可学习的非概率采样网络(NPSN)以生成分布均衡的轨迹样... 针对目前预测算法中船舶轨迹样本分布不均衡、群体交互关系利用率低及预测结果不符合船舶运动学特性等问题,提出了一种基于稀疏图卷积网络(S-GCN)的多目标轨迹预测算法.首先,设计了可学习的非概率采样网络(NPSN)以生成分布均衡的轨迹样本;其次,基于船舶个体与群体的关系提出了船舶集群表示方法以推断符合海事规则的多目标交互方式;最后,采用交互式多模型(IMM)状态估计算法对预测轨迹进行了滤波修正以满足船舶运动学机理.实验结果表明:所提出的算法性能有了较大提升,平均位移误差(ADE)和终点位移误差(FDE)分别为17.06 m和29.49 m,优于S-GCN和其他现有的常用预测算法. 展开更多
关键词 智能船舶 多目标轨迹预测 稀疏图卷积网络 非概率采样网络 集群表示 滤波修正
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一种基于GAN的多船轨迹预测方法
5
作者 崔志远 潘明阳 +2 位作者 林治家 刘宗鹰 张若澜 《大连海事大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期51-60,共10页
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... 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。 展开更多
关键词 多船轨迹预测 生成式对抗网络(GAN) 船舶会遇避碰 船舶自动识别系统(AIS)
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基于Social Transformer的井下多人轨迹预测方法
6
作者 马征 杨大山 张天翔 《工矿自动化》 CSCD 北大核心 2024年第5期67-74,共8页
目前煤矿井下人员轨迹预测方法中,Transformer与循环神经网络(RNN)、长短期记忆(LSTM)网络相比,在处理数据时不仅计算量小,同时还有效解决了梯度消失导致的长时依赖问题。但当环境中涉及多人同时运动时,Transformer对于场景中所有人员... 目前煤矿井下人员轨迹预测方法中,Transformer与循环神经网络(RNN)、长短期记忆(LSTM)网络相比,在处理数据时不仅计算量小,同时还有效解决了梯度消失导致的长时依赖问题。但当环境中涉及多人同时运动时,Transformer对于场景中所有人员未来轨迹的预测会出现较大偏差。并且目前在井下多人轨迹预测领域尚未出现一种同时采用Transformer并考虑个体之间相互影响的模型。针对上述问题,提出一种基于Social Transformer的井下多人轨迹预测方法。首先对井下每一个人员独立建模,获取人员历史轨迹信息,通过Transformer编码器进行特征提取,接着由全连接层对特征进行表示,然后通过基于图卷积的交互层相互连接,该交互层允许空间上接近的网络彼此共享信息,计算预测对象在受到周围邻居影响时对周围邻居分配的注意力,从而提取其邻居的运动模式,继而更新特征矩阵,最后新的特征矩阵由Transformer解码器进行解码,输出对于未来时刻的人员位置信息预测。实验结果表明,Social Transformer的平均位移误差相较于Transformer降低了45.8%,且与其他主流轨迹预测方法LSTM,S−GAN,Trajectron++和Social−STGCNN相比分别降低了67.1%,35.9%,30.1%和10.9%,有效克服了煤矿井下多人场景中由于人员间互相影响导致预测轨迹失准的问题,提升了预测精度。 展开更多
关键词 电子围栏 井下多人轨迹预测 TRANSFORMER 交互编码 Social Transformer
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