Цифровое представление и комплексная оценка навигационной безопасности движения на морских акваториях

Работа посвящена проблеме обеспечения безопасного движения морских судов. Рассматривается задача оценки безопасности схемы движения, реализуемой на конкретной акватории. При этом вводится пять различных метрик безопасности. Первая метрика – «интенсивность движения» – традиционно используемая оценка плотности трафика, вычисляется как количество судов, проходящих через тот или иной участок акватории за единицу времени. Её дополняют метрики «интенсивность плюс скорость движения» (вторая) и «интенсивность плюс размеры судов» (третья). При их вычислении учитываются, соответственно, скорость судов и их длина, определяющие «вес» каждого судна. Четвёртая метрика – «стабильность параметров движения» – учитывает характер движения судов с точки зрения регулярности их курсов и скоростей. В работе обсуждаются различные варианты метрики, для иллюстрации реализован простейший из них – оценка среднеквадратичного отклонения курсов движения судов. Пятая метрика – «насыщенность трафика» – характеризует плотность движения судов с точки зрения возможности совершения ими маневров. Метрика апеллирует к традиционным модельным представлениям параметров коллективного движения судов в виде диаграммы «скорость-курс» и даёт возможность косвенно оценить сложность принятия решения судоводителями и эмоциональную нагрузку на участников движения. В обсуждении результатов работы рассматривается вариант комплексирования пяти предложенных метрик в виде системы правил, дающей интегрированную оценку безопасности движения на том или ином участке акватории. Работа сопровождается результатами расчетов предложенных метрик на реальных данных о движении судов в Сангарском проливе и их обсуждением. Показано, что предложенная система метрик позволяет сформировать систематизированное представление о степени опасности трафика, реализуемого на акватории.

1. Гагарский Э.А., Козлов С.Г., Кириченко С.А. Безопасность судоходства при проектировании морского порта. Транспорт: наука, техника, управление. 2018;(1):14–18.

2. Астреин В.В. Системы предупреждения столкновений судов, тенденции развития (к 40-летию МППСС-72). Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Морская техника и технология. 2012;(1):7–17.

3. Боран-Кешишьян С.Л. Оптимизация судовых путей при купировании неблагоприятных погодных условий в концепции единого информационного поля еНавигации. Эксплуатация морского транспорта. 2018;2(87):69–79.

4. Гладских Е.П., Костин В.Н., Максимов В.А., Репин Ю.М. Развитие средств навигационного оборудования прибрежной зоны Российской Федерации в соответствии с концепцией е-Навигации. Навигация и гидрография. 2016;(43):13–21.

5. Седова Н.А., Седов В.А., Левченко Н.Г. Оценка степени опасности наблюдаемой цели на море с использованием систем искусственного интеллекта. Морские интеллектуальные технологии. 2017;3-4(38):106–114.

6. Шолохова А.А. Поиск аномалий в сенсорных данных на примере анализа движения морского судна. Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2017;(3).

7. Дмитриев В.И., Каретников В.В. Методы обеспечения безопасности мореплавания при внедрении беспилотных технологий. Вестник государственного университета морского и речного флота им. адмирала С.О. Макарова. 2017; 6(9):1149–1158.

8. Tam Ch. K., Bucknall R., Greig A. Review of collision avoidance and path planning methods for ships in close range encounters. Journal of Navigation. 2009; 3(62):455–476. DOI: 10.1017/S0373463308005134.

9. Lyu H. COLREGS-Constrained Real-time Path Planning for Autonomous Ships Using Modified Artificial Potential Fields. Journal of Navigation. 2019; 3(72):588–608. DOI: 10.1017/S0373463318000796.

10. Лентарёв А.А. Морские районы систем обеспечения безопасности мореплавания: учебное пособие. Владивосток: Морской государственный университет. 2004.

11. Лентарёв А.А., Максимов А.А. Применение судовой навигационной аппаратуры для определения статистических характеристик судопотоков. Транспортное дело России. 2015;(6):156–158.

12. Бродский П.Г., Румянцев Ю.В., Некрасов С.Н. К вопросу оценки влияния интенсивности судоходства на аварийность. Навигация и гидрография. 2010;(30):36– 42

13. MarineTraffic [Web]. – Rezhim dostupa: http://www.marinetraffic.com (data obrashhenija: 01.11.19).

14. ADS-B Technologies Website [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.adsb.com (дата обращения: 01.11.19).

15. Zhao L., Shi G., Yang J. Ship Trajectories Pre-processing Based on AIS Data. Journal of Navigation. 2018;5(71):1210–1230. DOI: 10.1017/S0373463318000188.

16. Гриняк В.М., Девятисильный А.С., Трофимов М.В. Визуальное представление параметров траектории безопасного движения судна. Морские интеллектуальные технологии. 2016;1–3(33):269–273.

17. Гриняк В.М., Иваненко Ю.С., Девятисильный А.С. Визуализация параметров траектории безопасного движения судна. Информационно-измерительные и управляющие системы. 2016;8(14):52–60.

18. Degre T., Lefevre X. A collision avoidance system. Journal of Navigation. 1981;2(34):294– 302. DOI: 10.1017/S0373463300021408.

19. Szlapczynski R., Szlapczynska J. A target information display for visualising collision avoidance manoeuvres in various visibility conditions. Journal of Navigation. 2015;6(68):1041–1055. DOI: 10.1017/S0373463315000296.

20. Головченко Б.С., Гриняк В.М. Информационная система сбора данных о движении судов на морской акватории. Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. 2014;2(24):156–162.

21. Wu L., Xu Y., Wang Q., Wang F., Xu Zh. Mapping global shipping density from AIS data. Journal of Navigation. 2016;1(70):67–81. DOI: 10.1017/S0373463316000345.

22. Ольховик Е.О. Исследование плотности транспортных потоков 2018 года в акватории Северного морского пути. Вестник государственного университета морского и речного флота им. адмирала С.О. Макарова. 2018;5(10):975–982.

23. Weng J., Xue S. Ship collision frequency estimation in port fairways: a case study. Journal of Navigation. 2015;3(68):602-618. DOI: 10.1017/S0373463314000885.

24. Гриняк В.М., Девятисильный А.С., Люлько В.И. Оценка опасности трафика морской акватории по данным Автоматической идентификационной системы. Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С.О. Макарова. 2017;(4):681–690. DOI: 10.21821/2309-5180-2017-9-4-681-690.

25. Гриняк В.М., Иваненко Ю.С. Использование данных АИС для оценки опасности коллективного движения на морской акватории. Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2017;(3).

26. Zhao L., Shi G. Maritime Anomaly Detection using Density-based Clustering and Recurrent Neural Network. Journal of Navigation. 2019;4(72):894–916. DOI: 10.1017/S0373463319000031.