面向无人艇的船舶主动干扰意图识别模型

摘要：

针对水面无人艇(USV)在进行障碍物规避过程中需要对船舶的干扰意图进行识别的问题,提出基于高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)和连续隐马尔科夫模型(continuous hidden Markov model,CHMM)的船舶干扰意图识别模型.首先,考虑到意图识别的复杂性,基于USV与船舶的速度障碍模型,提出多周期干扰系数等运动特征参数用作模型的输入;考虑到船舶运动的连续性,使用GMM作为观测-状态转移概率分布.然后,通过Baum-Welch算法对训练数据进行训练,得到意图识别模型.最后,获取预测样本并对模型的准确性进行评估.试验结果表明:模型具有良好的识别效果,可提高USV的安全性.

关键词：无人艇(USV)、主动干扰、意图识别、高斯混合模型(GMM)、连续隐马尔科夫模型(CHMM)

所属期刊栏目：48

分类号：U675.96

资助基金：国家自然科学基金51809203

在线出版日期：2022-05-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：73-82