Design and Validation of an Intention-Aware Probabilistic Framework for Trajectory Prediction: Integrating COLREGS, Grounding Hazards, and Planned Routes

要約

衝突回避能力は、自律容器ナビゲーションシステムの重要なコンポーネントです。
この目的のために、動的な障害物の軌跡の正確な予測が不可欠です。
軌跡予測に対する従来のアプローチは、一般化可能性における直面の制限であり、多くの場合、他の船舶の意図を説明できません。
最近の研究では、動的な障害の意図を取り入れることが検討されていますが、これらの努力は通常、状況の独自の船の解釈に基づいています。
この分野の現在の最先端は、複数の根本的な原因を考慮し、異なる船舶による状況の異なる解釈を可能にすることにより、ターゲット容器の意図を推進する動的なベイジアンネットワーク（DBN）モデルです。
ただし、設立以来、このモデルには重要な構造的改善はありませんでした。
この論文では、接地の危険と船舶ウェイポイント情報に関する考慮事項を組み込むことにより、DBNモデルを強化することを提案します。
提案されたモデルは、履歴自動識別システム（AIS）データから抽出された実際の船舶の出会いを使用して検証されます。

要約(オリジナル)

Collision avoidance capability is an essential component in an autonomous vessel navigation system. To this end, an accurate prediction of dynamic obstacle trajectories is vital. Traditional approaches to trajectory prediction face limitations in generalizability and often fail to account for the intentions of other vessels. While recent research has considered incorporating the intentions of dynamic obstacles, these efforts are typically based on the own-ship’s interpretation of the situation. The current state-of-the-art in this area is a Dynamic Bayesian Network (DBN) model, which infers target vessel intentions by considering multiple underlying causes and allowing for different interpretations of the situation by different vessels. However, since its inception, there have not been any significant structural improvements to this model. In this paper, we propose enhancing the DBN model by incorporating considerations for grounding hazards and vessel waypoint information. The proposed model is validated using real vessel encounters extracted from historical Automatic Identification System (AIS) data.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google