論文の概要: Incorporating Navigation Context into Inland Vessel Trajectory Prediction: A Gaussian Mixture Model and Transformer Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.02344v3
• Date: Mon, 21 Oct 2024 20:58:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-23 14:24:38.662788
• Title: Incorporating Navigation Context into Inland Vessel Trajectory Prediction: A Gaussian Mixture Model and Transformer Approach
• Title（参考訳）: 航法コンテキストを内陸船舶軌道予測に組み込む:ガウス混合モデルと変圧器アプローチ
• Authors: Kathrin Donandt, Dirk Söffker,
• Abstract要約: 船舶の移動がフェアウェイ内で制限されている内陸輸送では、航行コンテキスト情報は不可欠である。 本研究では,多モード分布曲線を生成するためにAISと放電測定の融合データセットを適用した。 これらの分布特徴を組み込むことで予測精度が向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.498836880652668
• License:
• Abstract: Using data sources beyond the Automatic Identification System to represent the context a vessel is navigating in and consequently improve situation awareness is still rare in machine learning approaches to vessel trajectory prediction (VTP). In inland shipping, where vessel movement is constrained within fairways, navigational context information is indispensable. In this contribution targeting inland VTP, Gaussian Mixture Models (GMMs) are applied, on a fused dataset of AIS and discharge measurements, to generate multi-modal distribution curves, capturing typical lateral vessel positioning in the fairway and dislocation speeds along the waterway. By sampling the probability density curves of the GMMs, feature vectors are derived which are used, together with spatio-temporal vessel features and fairway geometries, as input to a VTP transformer model. The incorporation of these distribution features of both the current and forthcoming navigation context improves prediction accuracy. The superiority of the model over a previously proposed transformer model for inland VTP is shown. The novelty lies in the provision of preprocessed, statistics-based features representing the conditioned spatial context, rather than relying on the model to extract relevant features for the VTP task from contextual data. Oversimplification of the complexity of inland navigation patterns by assuming a single typical route or selecting specific clusters prior to model application is avoided by giving the model access to the entire distribution information. The methodology's generalizability is demonstrated through the usage of data of 3 distinct river sections. It can be integrated into an interaction-aware prediction framework, where insights into the positioning of the actual vessel behavior in the overall distribution at the current location and discharge can enhance trajectory prediction accuracy.
• Abstract（参考訳）: 自動識別システム(Automatic Identification System)以外のデータソースを使用して、船舶が航行しているコンテキストを表現し、その結果、船舶軌道予測(VTP)に対する機械学習アプローチでは、状況認識を改善することは依然として稀である。 船舶の移動がフェアウェイ内で制限されている内陸輸送では、航行コンテキスト情報は不可欠である。 内陸VTPを対象とするコントリビューションでは、AISの融合データセットと放電測定に基づいてガウス混合モデル(GMM)を適用し、マルチモーダル分布曲線を生成し、フェアウェイにおける典型的な側方容器の位置と水路沿いの変位速度を捉える。 GMMの確率密度曲線をサンプリングすることにより、VTP変換器モデルへの入力として、時空間の容器特徴やフェアウェイジオメトリとともに特徴ベクトルを導出する。 これらの分布特徴を現在のナビゲーションコンテキストと今後のナビゲーションコンテキストの両方に組み込むことで、予測精度が向上する。 内陸VTPの変圧器モデルよりもモデルの方が優れていることを示す。 新規性は、コンテキストデータからVTPタスクに関連する特徴を抽出するモデルに頼るのではなく、条件付き空間コンテキストを表す事前処理された統計ベースの特徴を提供することにある。 単一の典型的な経路を仮定したり、モデルアプリケーションに先立って特定のクラスタを選択することで、内陸ナビゲーションパターンの複雑さを過度に単純化することは避けられる。 この手法の一般化性は、3つの異なる河川区間のデータを用いて示される。 相互作用を意識した予測フレームワークに統合することができ、現在の位置と放電における全体の分布における実際の容器の挙動の位置に関する洞察は、軌道予測の精度を高めることができる。

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