第 29 卷 第 6 期 船 舶 物 资 与 市 场
2021 年 6 在贸易需求逐步加大的大环境下，海洋运输需求日益增
明确的问题。以卡尔曼滤波理论为基础，建立多项式卡尔曼
加，海洋交通的压力与负担也随之增加，多样的环境也成为
滤波器，预测实际船舶航行轨迹，利用虚拟现实技术控制船
严峻的考验。在船舶航行中，轨迹异常的成因有很多，可能
舶航行的风险性。基于以上背景，通过探究海洋运输船舶轨
是硬件出现故障，也有可能是天气条件较差，甚至出现一些
迹分析研究进展，可以更好地了解目前海洋运输船舶轨迹方
意外因素，例如突发的恐怖事件等。因此，加强船舶航行轨
面的科技进步及发展前景，给未来技术延伸和新领域开发提
迹管理，保障船舶运输安全，提高海上交通管理效率，是海
供了无限可能。
洋运输的迫切需要。在船舶运输过程中，精准控制航行轨迹、
1 船舶轨迹分析方法 实时监控船舶位置、有效控制航行风险对实现智能海上交通
数据采集、数据清洗、数据储存、操作算法、轨迹分析 管理具有重要意义。船舶轨迹分析在没有人工智能技术之前
选择、结果输出是船舶轨迹分析过程中不可缺少的 6 个步骤。 存在着很多不足：1）提取数据困难，由于只能单纯地依靠主
数据采集一般情况下是使用人工、雷达观测等进行船舶轨迹 动观测所以提取数据的过程费时费力。2）算法单一，轨迹控
的采集；数据清洗是指清除采集到的数据中的杂音及重复或 制不精准。由于理论算法的有限性，在轨迹控制方面无法做
非重点的部分；数据储存的意思是把清洗后的数据纳入数据 到精准，有时甚至会出现较大偏差。3）由于监测技术的不到
收稿日期：2021-04-21
作者简介：谢贤伟（1981-），男，在职研究生，中级讲师，研究方向为交通类
海洋运输船舶轨迹分析研究进展 来自淘豆网m.daumloan.com转载请标明出处.
