一种基于自适应轨迹优化的船舶航道模型提取方法.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115965678A(43)申请公布日2023.04.14(21)申请号202210888250.8(22)申请日2022.07.27(71)申请人中国船舶集团有限公司第七二四研究所地址210003江苏省南京市中山北路346号(72)发明人许金鑫管志强柏安之穆加艳曹德建(51)Int.Cl.G06T7/593(2017.01)G06T5/00(2006.01)G06T17/00(2006.01)G06F18/22(2023.01)G06F18/23(2023.01)权利要求书2页说明书4页附图1页(54)发明名称一种基于自适应轨迹优化的船舶航道模型提取方法(57)摘要本发明公开一种基于自适应轨迹优化的船舶航道模型提取方法。设计一种融合轨迹运动信息的自适应复合核函数，对轨迹点的位置及运动特征进行优化重计算，使轨迹靠近相应的簇心，从而得到更具区分性的轨迹表示。通过构建具有差分平滑、稀疏惩罚项的能量函数对重计算后的轨迹进行进一步优化，以确保轨迹平滑特征良好且避免过于偏离原始轨迹。最后结合优化后的轨迹采用动态时间弯曲距离和DBSCAN密度聚类方法实现船舶轨迹模型的提取。本发明在消除轨迹间模糊性、提高簇间区分性的同时能使航路特征更明显，有效改善航道聚类效果。CN115965678ACN115965678A权利要求书1/2页1.一种基于自适应轨迹优化的船舶航道模型提取方法，其特征在于：1)对原始轨迹数据进行降采样，降低后续轨迹优化、聚类算法的计算量；2)设计一种融合轨迹运动信息的自适应复合核函数，对轨迹点的位置及运动特征进行优化重计算，使轨迹靠近相应的簇心，得到更具区分性的轨迹表示；3)通过构建具有差分平滑、稀疏惩罚项的能量函数对重计算后的轨迹进行进一步优化，以确保轨迹平滑特征良好且避免过于偏离原始轨迹；4)结合优化后的轨迹采用动态时间弯曲距离和密度聚类方法实现船舶轨迹模型的提取。2.根据权利要求1所述的一种基于自适应轨迹优化的船舶航道模型提取方法，其特征在于：所述步骤(2)还包括：21)假设轨迹集中存在K个不同的簇心，轨迹Ti则属于其中一类轨迹簇，对于任意轨迹点pi,t∈Ti，首先查找出其邻域轨迹点集每个邻域轨迹点pn满足||pn‑pi,t||2≤r，其中r为邻域半径，然后通过非参数的估计方法计算轨迹点pi,t优化计算后的位置以及相应的速度：设计一个从多方面充分融合轨迹结构信息的复合核函数K(pi,t,pn)，该复合核函数由三部分内容组成，定义如下：对于pn'∈Ti，pn∈TjK(pn',pn)＝(1‑ζ)·min(Kp(pn',pn)Ks(pn',pn),thps)+ζ·min(Ka(pn',pn),tha)(4)式中，Kp(pn',pn)和Ks(pn',pn)分别表示度量轨迹点间位置和速度一致性的核函数，具有相近位置/速度的点迹在相应的核空间也更为接近；Ka(pn',pn)为度量意图一致性的核函数，ai＝[pi,1；pi,T]记录了轨迹Ti的起始、结束状态信息；参数ζ用于调整轨迹运动和方向信息的权重，thps和tha为用于抑制异常值影响的截断值；参数α、β、γ分别为轨迹点位置、速度、意图核函数的自调节系数；公式(2)估计的收缩轨迹表示为公式(3)估计的速度表示为其中i＝1,…,M；2CN115965678A权利要求书2/2页22)所述邻域半径r、核函数参数α,β,γ，采用自适应策略对这类参数进行配置；给定轨迹集通过下式计算轨迹点的直方图来表示轨迹点的密度图Μ＝[H(x1,…,xD)]：H(x1,…,xD)＝|{pi,t∈[x1,x1+1)×..×[xD,xD+1)}|(8)式中，|.|表示计算集合的基数，通过高斯滤波器得到平滑后的密度图从而设定r的计算方式为其中C为常数；给定ri,t，设置α＝β＝ri,t/3，γ＝2ri,t/3。3.根据权利要求2所述的一种基于自适应轨迹优化的船舶航道模型提取方法，其特征在于：所述步骤(3)还包括：通过构建差分平滑、稀疏正则项对轨迹进一步优化，采用速度估计值来构建优化函数的惩罚项，得到优化后的目标轨迹：式中，第一项为数据保真项，可以确保最终优化的轨迹与自适应多核估计得到的轨迹相近；第二项为多轨迹速度引导和稀疏约束的正则项，可以确保优化轨迹的速度与速度估计值相近，其中Wi＝diag(wi,1,…,wi,T)，其元素可由计算得到；对于式(9)，通过构建式(10)、(11)两个子目标函数进行逐步优化求解：式(10)中，该优化问题属于正则化的最小二乘问题，其闭合解形式为：式中，I为单位矩阵；结合梯度下降算法求解式(11)所示的子目标函数，得到最终的轨迹优化结果3CN115965678A说明书1/4页一种基于自适应轨迹优化的船舶航道模型提取方法技