[發(fā)明專利]一種固定航線任務(wù)下的移動對象動態(tài)軌跡預(yù)測方法有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201910787998.7 | 申請日: | 2019-08-26 |
| 公開(公告)號: | CN110532665B | 公開(公告)日: | 2023-01-03 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 張雯;張強(qiáng);田紀(jì)倫;何旭杰 | 申請(專利權(quán))人: | 哈爾濱工程大學(xué) |
| 主分類號: | G06F30/27 | 分類號: | G06F30/27;G06N3/08 |
| 代理公司: | 暫無信息 | 代理人: | 暫無信息 |
| 地址: | 150001 黑龍江省哈爾濱市南崗區(qū)*** | 國省代碼: | 黑龍江;23 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 固定 航線 任務(wù) 移動 對象 動態(tài) 軌跡 預(yù)測 方法 | ||
本發(fā)明涉及動態(tài)軌跡的精密預(yù)測領(lǐng)域,具體涉及一種固定航線任務(wù)下的移動對象動態(tài)軌跡預(yù)測方法。離線狀態(tài)下,定義帶有位置標(biāo)簽的軌跡偏差序列,構(gòu)建基于軌跡偏差序列的二維容器序列,將相同航線任務(wù)下的移動對象歷史軌跡偏差數(shù)據(jù)存儲在二維容器序列中;在線狀態(tài)下,在二維容器序列中檢索預(yù)測對象的前向已知軌跡偏差序列,得到樣本集;采用在線ISO算法利用樣本集,基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)在線建立得到移動對象的軌跡偏差預(yù)測模型;利用移動對象的軌跡偏差預(yù)測模型預(yù)測移動對象未來的軌跡;重復(fù)步驟二、三,直至完成任務(wù)。本發(fā)明能夠解決現(xiàn)有離線獲得的移動對象軌跡預(yù)測模型在環(huán)境發(fā)生動態(tài)變化時(shí)失效的問題,同時(shí)提高軌跡預(yù)測精度。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及動態(tài)軌跡的精密預(yù)測領(lǐng)域,具體涉及一種固定航線任務(wù)下的移動對象動態(tài)軌跡預(yù)測方法。
背景技術(shù)
移動對象的軌跡位置預(yù)測在智能導(dǎo)航、智能交通管理等領(lǐng)域中有著廣泛的應(yīng)用,隨著無線通信和定位技術(shù)的高速發(fā)展,移動對象的軌跡預(yù)測技術(shù)逐漸成熟。但在飛機(jī)起飛和降落、船舶避障和??康扔幸?guī)劃的固定航線任務(wù)中,出于安全保障和管理的需求,往往要求精密地預(yù)測移動對象的動態(tài)軌跡,現(xiàn)有軌跡預(yù)測方法難于滿足固定航線任務(wù)的精密軌跡預(yù)測要求,尤其在對象受動態(tài)環(huán)境影響的情況下現(xiàn)有軌跡預(yù)測方法的精度更難以達(dá)到要求。
由于現(xiàn)有軌跡預(yù)測方法大多數(shù)采用離線學(xué)習(xí)算法,這些算法在預(yù)測對象未知的情況下從歷史數(shù)據(jù)中離線提取模型或模式,然后舍棄歷史數(shù)據(jù),用離線提取的模型預(yù)測對象的未來運(yùn)動。離線獲得的軌跡對象軌跡預(yù)測模型屬于概率模型,當(dāng)環(huán)境發(fā)生動態(tài)變化時(shí),對象的運(yùn)動可能進(jìn)入離線模型沒有覆蓋的范圍,此時(shí)離線模型將失效,導(dǎo)致軌跡預(yù)測精度低。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于提供一種固定航線任務(wù)下的移動對象動態(tài)軌跡預(yù)測方法,以解決現(xiàn)有離線獲得的移動對象軌跡預(yù)測模型在環(huán)境發(fā)生動態(tài)變化時(shí),對象的運(yùn)動可能進(jìn)入離線模型沒有覆蓋的范圍導(dǎo)致離線模型將失效的問題,并且解決軌跡預(yù)測精度低的問題。
本發(fā)明實(shí)施例提供一種固定航線任務(wù)下的移動對象動態(tài)軌跡預(yù)測方法,包括:
步驟一:離線狀態(tài)下,根據(jù)固定航線任務(wù)的特點(diǎn),首先定義帶有位置標(biāo)簽的軌跡偏差序列,之后構(gòu)建基于軌跡偏差序列的二維容器序列,同時(shí)將相同航線任務(wù)下的移動對象歷史軌跡偏差數(shù)據(jù)存儲在二維容器序列中;
步驟二:在線狀態(tài)下,根據(jù)檢索匹配法,在上述步驟一的二維容器序列中檢索預(yù)測對象的前向已知軌跡偏差序列,根據(jù)與前向已知軌跡偏差序列經(jīng)過相同二維容器單元的歷史軌跡偏差序列即為匹配的歷史軌跡偏差序列的原則,得到由所述匹配的歷史軌跡偏差序列組成樣本集;采用在線ISO算法,利用所述樣本集,基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)在線建立得到移動對象的軌跡偏差預(yù)測模型;
步驟三:利用上述步驟二的移動對象的軌跡偏差預(yù)測模型,通過預(yù)測,得到移動對象未來的軌跡;
步驟四:重復(fù)上述步驟二與步驟三,直至完成預(yù)測任務(wù);
本發(fā)明還包括這樣一些結(jié)構(gòu)特征:
所述步驟一,包括:
其中,所述構(gòu)建二維容器序列的具體方法為:
定義三維軌跡偏差空間中的坐標(biāo)系Oxyz,其中Ox軸方向?yàn)楣潭ê骄€任務(wù)的位置標(biāo)簽所在的方向,Oz軸方向上的坐標(biāo)為移動對象軌跡與期望軌跡在Oz方向上的偏差值,Oy軸方向上的坐標(biāo)為移動對象軌跡與期望軌跡在Oy方向上的偏差值,則固定航線任務(wù)下的移動對象軌跡由位置標(biāo)簽序列按順序標(biāo)識;
上式中,xj為固定航線任務(wù)的第j個位置標(biāo)簽,j為位置標(biāo)簽在位置標(biāo)簽序列中的序號,為位置標(biāo)簽序列中位置標(biāo)簽的數(shù)目;
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