Краткое содержание

arXiv:2511.14265v1 Тип объявления: новое Аннотация: Прогнозирование траектории судна является фундаментальной задачей для интеллектуальных морских систем. В этой области краткосрочное прогнозирование быстрых изменений поведения в сложных морских условиях сделало мультимодальное прогнозирование траекторий (MTP) перспективным направлением исследований. Однако существующие методы MTP судов страдают от ограниченной применимости к сценариям и недостаточной объяснимости. Для решения этих проблем мы предлагаем унифицированную структуру MTP с объяснимыми навигационными намерениями, которые классифицируем на устойчивые и переходные категории. Наш метод строит деревья устойчивых намерений из исторических траекторий и моделирует динамические переходные намерения с помощью условного вариационного автокодировщика (CVAE), при этом используя механизм нелокального внимания для поддержания глобальной согласованности сценариев. Эксперименты на реальных наборах данных Автоматической идентификационной системы (АИС) демонстрируют широкую применимость нашего метода в различных сценариях, достигая