通过可解释的航行意图分类与全局一致性建模,在复杂海事场景中实现更准确、可解释的轨迹预测。
张蕊 · Chao, Li · 刘克中 · 王琛 · Bolong, Zheng · 蒋洪波
IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems 2026
每条预测轨迹都附带其背后的航行意图,便于操作员理解和信任,无需依赖黑盒模型。
统一的框架在多样化的真实AIS场景中均有效,避免了为特定场景定制模型的额外工作。
与现有方法相比,ADE和FDE指标显著提升,预测轨迹更接近真实轨迹。