本发明涉及动态轨迹的精密预测领域,具体涉及一种固定航线任务下的移动对象动态轨迹预测方法。离线状态下,定义带有位置标签的轨迹偏差序列,构建基于轨迹偏差序列的二维容器序列,将相同航线任务下的移动对象历史轨迹偏差数据存储在二维容器序列中;在线状态下,在二维容器序列中检索预测对象的前向已知轨迹偏差序列,得到样本集;采用在线ISO算法利用样本集,基于RBF神经网络结构在线建立得到移动对象的轨迹偏差预测模型;利用移动对象的轨迹偏差预测模型预测移动对象未来的轨迹;重复步骤二、三,直至完成任务。本发明能够解决现有离线获得的移动对象轨迹预测模型在环境发生动态变化时失效的问题,同时提高轨迹预测精度。
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