A Multi-Modal Knowledge-Enhanced Framework for Vessel Trajectory Prediction

📄 arXiv: 2503.21834v1 📥 PDF

作者: Haomin Yu, Tianyi Li, Kristian Torp, Christian S. Jensen

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-03-27

备注: 8 pages, 5 figures

💡 一句话要点

提出多模态知识增强框架MAKER，提升船舶轨迹预测精度。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 船舶轨迹预测 多模态学习 知识迁移 自步学习 大型语言模型 运动学知识 AIS数据

📋 核心要点

  1. 现有船舶轨迹预测方法难以处理AIS数据的不规则采样间隔和船舶运动的复杂性，导致模型泛化能力不足。
  2. MAKER框架利用大型语言模型进行知识迁移，并结合基于运动学知识的自步学习，提升模型对复杂轨迹模式的学习能力。
  3. 实验结果表明，MAKER在两个船舶轨迹数据集上显著提升了预测精度，相较于现有方法提升了12.08%-17.86%。

📝 摘要（中文）

精确的船舶轨迹预测有助于提高航行安全、优化航线规划和加强环境保护。然而，全球AIS系统采集的船舶跟踪数据存在不规则采样时间间隔以及船舶运动复杂性等问题，给现有预测方法带来了挑战，使得模型学习和泛化变得困难。为了解决这些挑战并提高船舶轨迹预测的准确性，我们提出了用于船舶轨迹预测的多模态知识增强框架（MAKER）。MAKER包含一个由大型语言模型引导的知识迁移（LKT）模块，该模块利用预训练语言模型有效地迁移特定轨迹的上下文知识，从而更好地应对不规则采样时间间隔。为了增强学习复杂轨迹模式的能力，MAKER集成了一个基于知识的自步学习（KSL）模块。该模块利用运动学知识逐步整合训练期间的复杂模式，从而实现自适应学习和增强泛化能力。在两个船舶轨迹数据集上的实验结果表明，MAKER可以将最先进方法的预测精度提高12.08%-17.86%。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决船舶轨迹预测中，由于AIS数据采样间隔不规则和船舶运动复杂性导致的预测精度不高的问题。现有方法难以有效利用轨迹上下文信息，并且对复杂运动模式的学习能力有限，导致泛化性能较差。

核心思路：论文的核心思路是利用多模态知识增强，具体而言，通过大型语言模型迁移轨迹上下文知识，并结合运动学知识进行自步学习，从而提升模型对复杂轨迹模式的学习能力和泛化性能。

技术框架：MAKER框架主要包含两个核心模块：LKT（Large language model-guided Knowledge Transfer）和KSL（Knowledge-based Self-paced Learning）。LKT模块利用预训练语言模型提取轨迹的上下文信息，并将其迁移到轨迹预测模型中。KSL模块则利用运动学知识，逐步引入复杂轨迹模式进行训练，实现自适应学习。整体流程是先通过LKT模块进行知识迁移，然后利用KSL模块进行自步学习，最终提升轨迹预测的准确性。

关键创新：论文的关键创新在于将大型语言模型和运动学知识融入到船舶轨迹预测中。LKT模块利用LLM捕捉轨迹的上下文依赖，克服了传统方法对不规则采样间隔的敏感性。KSL模块则通过运动学知识引导学习过程，使模型能够逐步掌握复杂的运动模式。这种多模态知识融合的方式是现有方法所不具备的。

关键设计：LKT模块中，具体使用了哪种预训练语言模型（例如BERT、GPT等）以及如何进行微调以适应轨迹数据是关键设计细节。KSL模块中，运动学知识的具体形式（例如速度、加速度等）以及如何将其融入到损失函数中，以及自步学习的步长和选择策略也是重要的设计参数。论文中可能还涉及特定的网络结构设计，例如使用LSTM、Transformer等来建模轨迹序列。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MAKER框架在两个船舶轨迹数据集上均取得了显著的性能提升。具体而言，相较于现有最先进的方法，MAKER的预测精度提高了12.08%-17.86%。这一提升表明，多模态知识增强策略能够有效提升船舶轨迹预测的准确性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能航运、港口管理、海上交通安全监控等领域。通过更准确的船舶轨迹预测，可以优化航线规划，减少碰撞风险，提高港口运营效率，并为环境保护提供支持。未来，该技术还可扩展到其他运动轨迹预测场景，例如车辆轨迹预测、行人轨迹预测等。

📄 摘要（原文）

Accurate vessel trajectory prediction facilitates improved navigational safety, routing, and environmental protection. However, existing prediction methods are challenged by the irregular sampling time intervals of the vessel tracking data from the global AIS system and the complexity of vessel movement. These aspects render model learning and generalization difficult. To address these challenges and improve vessel trajectory prediction, we propose the multi-modal knowledge-enhanced framework (MAKER) for vessel trajectory prediction. To contend better with the irregular sampling time intervals, MAKER features a Large language model-guided Knowledge Transfer (LKT) module that leverages pre-trained language models to transfer trajectory-specific contextual knowledge effectively. To enhance the ability to learn complex trajectory patterns, MAKER incorporates a Knowledge-based Self-paced Learning (KSL) module. This module employs kinematic knowledge to progressively integrate complex patterns during training, allowing for adaptive learning and enhanced generalization. Experimental results on two vessel trajectory datasets show that MAKER can improve the prediction accuracy of state-of-the-art methods by 12.08%-17.86%.