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[发明专利]一种基于自适应预瞄点和投影定位的无人船轨迹跟踪方法-CN202210049835.0在审
发明人：聂勇;张敏捷;吕小文;孙向伟;李贞辉;唐建中;陈正 -专利权人：浙江大学
申请日： 2022-01-17 - 公布日： 2022-05-24 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于自适应预瞄点和投影定位的无人船轨迹跟踪方法。方法步骤包括：预设无人船航行的初始路径；控制无人船按照初始路径航行，获取无人船的实时运动状态；根据无人船的实时运动状态，判断无人船真实的航行路径是否偏离初始路径，若航行路径偏离初始路径，则获取初始路径上的目标点本发明方法可以兼顾航向误差和轨迹误差，相比于双闭环控制舵向误差和轨迹误差，具备更好地轨迹流畅性和舵向稳定性；在不同速度和不同轨迹曲率下预瞄点的位置可以自适应调节以兼顾轨迹跟踪精度和航行稳定性。
一种基于自适应预瞄点投影定位无人轨迹跟踪方法

[发明专利]基于大数据分析的船舶轨迹信息查看方法及装置-CN202310828926.9在审
发明人：邓健爽;李俊立;王作旋 -专利权人：广州市勤思网络科技有限公司
申请日： 2023-07-06 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06F16/29 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于大数据分析的船舶轨迹信息查看方法及装置，该方法包括：当检测到用户触发的船舶轨迹查看请求时，根据船舶轨迹查看请求的请求内容，获取船舶轨迹查看请求对应的目标船舶满足预设筛选条件的一种或多种航行数据；根据预先确定出的数据关联指标，建立所有航行数据之间的关联关系，得到关联后的船舶轨迹信息；将船舶轨迹信息输出至用户对应的用户终端以供用户查看。可见，实施本发明根据数据关联指标建立目标船舶的多种航行数据之间关联关系，得到关联后的船舶轨迹信息，不仅丰富了船舶轨迹信息的内容，提高了船舶轨迹信息监控的全面性，还能够便于用户对船舶航行过程中的监管和船舶事故的调查还原以及分析
基于数据分析船舶轨迹信息查看方法装置

[发明专利]一种基于WQAR数据融合的飞行设备进离场监测方法-CN202110430970.5有效
发明人：黄荣顺;孙华波;张潇月;王纯;张晨 -专利权人：中国民航科学技术研究院
申请日： 2021-04-21 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： G08G5/00 文献下载
摘要：本公开涉及一种基于WQAR数据融合的飞行设备进离场监测方法，该方法包括：获取飞行设备在保护区飞行的实际航行轨迹上各轨迹点的飞行数据，所述飞行数据包括对应的轨迹点的经纬度；对各轨迹点的飞行数据中不满足预设条件的数据进行预处理；获取第一数据，所述第一数据用于记录所述飞行设备在航行区域飞行的第一航路以及所述第一航路上的多个第一航路点，所述航行区域包括所述保护区；根据满足预设条件的各轨迹点的经纬度以及各第一航路点的经纬度，将所述实际航行轨迹以及各第一航路映射到第一参考系中通过该方法，可以直接观测到飞行设备在保护区飞行的实际航行轨迹是否相对于各第一航路发生了偏离。
一种基于 wqar 数据融合飞行设备进离场监测方法

[发明专利]一种船舶航行模式提取方法及系统-CN202211148065.1在审
发明人：胡献君;张春雷 -专利权人：中国人民解放军海军工程大学
申请日： 2022-09-20 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请公开了一种船舶航行模式提取方法，其通过对船舶异常行为、船舶频繁轨迹、船舶周期轨迹与船舶共现模式下的船舶轨迹等航行模式进行提取分析，能够预测船舶后期运行轨迹与异常行为发生的概率；通过预测结构对船舶的运动趋势与运动规律进行分析，能够感知态势、获取更经济安全的导航信息，提高了监测船舶航行过程的全面性与可靠性。
一种船舶航行模式提取方法系统

[发明专利]面向AIS船舶轨迹大数据的航行模式频繁序列挖掘方法及系统-CN202210886592.6在审
发明人：安晓亚;黄哲;许晓斐;王盼盼 -专利权人：中国人民解放军61540部队;华东计算技术研究所（中国电子科技集团公司第三十二研究所）
申请日： 2022-07-26 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明提供了一种面向AIS船舶轨迹大数据的航行模式频繁序列挖掘方法及系统，包括：步骤S1：根据AIS船舶轨迹大数据构建船舶航行模式序列；步骤S2：使用PrefixSpan频繁序列挖掘算法对船舶航行模式序列数据库进行船舶航行模式的频项挖掘；所述船舶航行模式序列包括船舶类型、坐标哈希值、航速档位、航角档位的四元组。
面向 ais 船舶轨迹数据航行模式频繁序列挖掘方法系统

[发明专利]船舶骨干航路网的构建方法、装置和可读储存介质-CN202310029029.1有效
发明人：盛尊阔;梁韩旭;王楠;韩斌 -专利权人：亿海蓝（北京）数据技术股份公司
申请日： 2023-01-09 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： G08G3/00 文献下载
摘要：装置和可读储存介质，属于船舶航线规划技术领域，旨在解决现有技术中，在设计航线的过程中，通常需要人工来设计，存在人为主观性与更新滞后性的问题，船舶骨干航路网的构建方法包括：获取满足预设条件的历史船舶的历史航行轨迹和历史航行轨迹上每一个历史轨迹点的历史航行信息；历史航行信息包括第一航向、航速；根据每一个历史轨迹点处对应的航速，在历史轨迹点中确定出目标历史轨迹点，其中，目标历史轨迹点处对应的航速大于等于第一预设节，且小于等于第二预设节；在网格结构中建立集装箱船舶的实际位置与网格结构中的位置的映射关系，并基于映射关系在网格结构中建立所有的目标历史轨迹点。
船舶骨干航路构建方法装置可读储存介质

[发明专利]船舶停留状态识别方法和装置、电子设备和存储介质-CN202211250461.5有效
发明人：梁韩旭 -专利权人：亿海蓝（北京）数据技术股份公司
申请日： 2022-10-13 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06F16/215 文献下载
摘要：基于第二数据，生成船舶航行轨迹。对船舶航行轨迹进行轨迹修正。对轨迹修正后的船舶航行轨迹，进行停留点检测，得到停留点集合。基于停留点集合，获取船舶停留状态。
船舶停留状态识别方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种基于船舶类型的船舶航行轨迹预测方法-CN202011014416.0在审
发明人：韩众和;张泽群;杨凡;王洋;李峰 -专利权人：中国科学院空天信息创新研究院
申请日： 2020-09-24 - 公布日： 2020-12-25 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：一种基于船舶类型的船舶航行轨迹预测方法。方法包括：获取待预测船舶的AIS数据，所述AIS数据包括航行轨迹点序列以及所述待预测船舶的船舶类型；根据预先划分的海域网格，将所述航行轨迹点序列转化为海域网格编号序列；根据所述待预测船舶的船舶类型以及预先建立的船舶类型字典矩阵确定所述待预测船舶的船舶类型特征向量；将所述海域网格编号序列以及所述船舶类型特征矩阵输入预先训练得到的序列到序列模型，以获取预测结果序列；确定所述预测结果序列中的各个海域网格的中心点的经纬度坐标，以得到所述待预测船舶的预测轨迹点序列本发明可以提高船舶航行轨迹的预测精度，并且可以针对不同类型的船舶生成不同的轨迹预测结果。
一种基于船舶类型航行轨迹预测方法

[发明专利]一种航线数据异常值检测与消除的方法及航行监视系统-CN202310518886.8在审
发明人：韩硕;张文强;安燕奎 -专利权人：潍柴重机股份有限公司
申请日： 2023-05-06 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G08G3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种航线数据异常值检测与消除的方法及航行监视系统，其中方法先获取船舶航线轨迹数据；再利用预定义算法，对轨迹数据进行异常值检测，并识别出异常值所在的异常数据区间；接着对识别出异常值所在的异常数据区间进行插值，删除异常数据，得到替换数据；最后输出消除异常值后的船舶航线轨迹数据，并在地图上画出航线轨迹。可见，采用本发明的方法，可以快速、准确地消除船舶航线轨迹数据中的异常值，并在地图上画出准确的航线轨迹；还可方便地集成到航行监控系统中，以提高航行数据的利用效率；实现了一种简单、快速、准确的船舶航行数据分析方法
一种航线数据异常检测消除方法航行监视系统

[发明专利]一种减小深海探测型AUV导航定位误差的方法-CN201710989686.5有效
发明人：张福斌;宋保维;严卫生;高剑;崔荣鑫;刘明雍 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2017-10-23 - 公布日： 2018-10-26 - 主分类号： G01S19/40 文献下载
摘要：本发明提出一种减小深海探测型AUV导航定位误差的方法，包括了正向解算和逆向解算两种解算过程，在水下时，采用SINS/DVL组合导航方式，并对航行过程中采集的数据实时正向解算，用卡尔曼滤波得出的导航参数校正SINS后，得到正向解算后AUV水下直线航行过程中的轨迹；出水后，AUV接收卫星导航数据，对AUV出水后航行的数据进行实时正向解算，采用SINS/DVL与SINS/DVL/GPS两种导航方式并对航行过程中采集的数据独立进行卡尔曼滤波，航行结束后对整个航行过程的数据逆向解算，利用实时正向解算过程保存的结果，进行逆向解算，根据滤波得出的导航参数校正后得到逆向解算后AUV水下直线航行过程中的轨迹；结合正向解算和逆向解算后的AUV轨迹，得到AUV的在水下航行过程的轨迹，从而提高AUV的定位性能。
一种减小深海探测 auv 导航定位误差方法

[发明专利]一种应对多任务剖面的跨介质航行器控制方法-CN202211432585.5在审
发明人：郭晓杰;冯毅;孙衢骎;柯志武;柴文婷;周宏宽;李献领;王晨阳;张克龙;魏志国;肖颀;邹振海;苟金澜;曹光明 -专利权人：中国船舶重工集团公司第七一九研究所
申请日： 2022-11-16 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G05D1/08 文献下载
摘要：本发明涉及跨介质航行器控制技术领域，尤其涉及一种应对多任务剖面的跨介质航行器控制方法，所述方法包括：将期望运动轨迹与实际运动轨迹作差输出运动轨迹误差信号，计算得到控制指令；基于跨介质航行器的实时高度信号本发明基于运动轨迹误差确定跨介质航行器的运动偏差，生成对执行机构的控制指令，确定航行器所在的介质区间并切换控制模式，有利于实现多任务剖面的智能自适应协同控制，达到跨介质航行器空中巡航、水下潜航及跨介质过渡等全运行域整体控制性能最优的有益效果
一种应对任务剖面介质航行控制方法

[发明专利]一种基于管制意图表示的航空器轨迹补齐方法-CN202211128473.0在审
发明人：林毅;闫震;杨红雨;黄国新 -专利权人：四川大学
申请日： 2022-09-16 - 公布日： 2022-12-16 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本发明涉及空中交通管理技术领域，具体涉及一种基于管制意图表示的航空器轨迹补齐方法，包括S1，获取航空器的历史航行数据，历史航行数据包括管制指令话音、飞行计划信息和轨迹信息；S2，利用语音识别模型提取管制指令话音的管制意图信息；S3，利用自编码器模型对管制意图信息和飞行计划信息进行编码，得到飞行意图信息；S4，利用轨迹信息和飞行意图信息以及对应的标签构建训练数据集；S5，将训练数据集输入GRU神经网络进行训练，得到训练好的轨迹补齐模型；S6，将新的航行数据输入训练好的轨迹补齐模型进行轨迹补齐。本发明能够有效的提取航行意图信息和航空器运动变化规律，提高轨迹预测精度。
一种基于管制意图表示航空器轨迹方法

[发明专利]内河船舶航行异常行为检测方法、系统及存储介质-CN202211671795.X在审
发明人：陈德山;范腾泽;黄琛 -专利权人：武汉理工大学
申请日： 2022-12-26 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06F18/23 文献下载
摘要：本发明公开一种内河船舶航行异常行为检测方法、系统及存储介质，应用于海事智能监管技术领域，能够实现微观尺度船舶航行异常行为实时检测，减少船舶航行事故发生，提高船舶异常行为检测准确性。该方法包括：根据船舶航行轨迹数据提取船舶轨迹运动行为特征以及预设交互特征，并通过注意力机制自编码模型进行融合得到中间层信息，输入聚类分析算法对船舶轨迹进行聚类分析得到轨迹聚类簇；根据轨迹聚类簇通过栅格划分法统计各船舶运动模式的运动状态概率密度分布数据；根据轨迹聚类簇构建相应的本地自编码模型；通过本地自编码模型进行运动模式识别得到当前船舶运动模式；根据船舶当前轨迹数据和运动状态概率密度分布数据分析得到异常检测结果。
内河船舶航行异常行为检测方法系统存储介质

[发明专利]一种水下拖体航位推算系统初始位置在线获取方法-CN201410742331.2有效
发明人：张延顺;郭雅静;黄小娟;李春雨 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2014-12-05 - 公布日： 2015-03-25 - 主分类号： G01S15/58 文献下载
摘要：一种水下拖体航位推算系统初始位置在线获取方法，用于在线确定直线航行状态下深海水下拖体航位推算(Dead Reckoning，DR)系统的初始位置。该方法综合了DR系统和水声定位系统的特点，通过平移初始定位时间段内DR轨迹，得到了在确定运动趋势约束下初始定位时间段内的最优航行轨迹，并依据此轨迹求出DR系统初始位置。首先采集并存储初始定位时间段内水声定位系统、DVL、罗经输出数据，进行数据预处理；然后利用DVL、罗经输出数据进行航位推算，得到DR系统航行轨迹；再平移DR系统轨迹，直至水声定位系统位置数据到该直线距离平方和最小，得到初始定位时间段内的航行轨迹；最后依据该轨迹得出DR系统的初始位置。
一种水下拖体航位推算系统初始位置在线获取方法

[发明专利]一种基于轨迹预测的自主水下航行器目标跟踪控制方法-CN202211670756.8有效
发明人：曹翔;孙长银;吴巧云 -专利权人：安徽大学
申请日： 2022-12-26 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于轨迹预测的自主水下航行器目标跟踪控制方法，基于TPENN神经网络进行目标轨迹预测，得到预测的逃逸目标轨迹；根据预测的逃逸目标轨迹，基于深度强化进行动态目标跟踪控制，实现安全避障、水流补偿和轨迹跟踪本发明将轨迹预测问题转化为时间序列的预测问题，将TPENN神经网络模型引入目标轨迹预测之中，利用TPENN神经网络挖掘轨迹数据的内部相关性，解决轨迹预测难题；在动态逃逸目标轨迹预测的基础上，针对自主水下航行器非线性模型不确定特性和水流影响，借助强化学习方法的非线性、强学习，不依赖模型的特性，同时引入深度学习算法克服强化学习的维度灾难问题，从而实现航行器自主动态目标跟踪控制。
一种基于轨迹预测自主水下航行目标跟踪控制方法