Ююкин Игорь Викторович — кандидат технических наук, доцент.
198035, Санкт-Петербург, ул. Двинская, 5/7
Igor V. Yuyukin — PhD, associate professor Admiral Makarov State University of Maritime and Inland Shipping.
5/7 Dvinskaya Str., St. Petersburg, 198035
Темой работы является исследование возможности комплексирования теории нечетких множеств с модификациями кусочных аппроксимаций в одной универсальной парадигме для создания перспективных моделей навигации. При оптимальной комбинаторике нечеткой логики со сплайн-функцией допустимо учитывать неопределенность и неточность данных навигационных измерений на основе реализации принципа точечного интерполирования. Все предположения базируются на доказательстве теоремы нечеткой аппроксимации, согласно которой любая математическая система может быть синтезирована на основе нечеткой логики. Рассматривается практический аспект применения нечетких множеств в проблеме моделирования сплайнами конфигурации траектории для своевременного уклонения от запретных районов плавания с целью выбора оптимальных параметров линии пути в условиях неопределенности маршрутизации. Выполнен эксперимент синтезирования сложной линии сплайн-пути судна с применением лингвистических переменных теории нечеткой логики. Эмпирически подтверждена возможность комплексирования методов сплайн-функций и композиций нечетких множеств на примере приближения гладкой траектории с увеличением быстродействия «мягких вычислений» на 15 %. Апробированный гибридный подход предлагается использовать как математическое обеспечение адаптивных нечетких моделей для успешного прогнозирования траектории движения мобильного объекта с целью формирования концепции безэкипажного судоходства в масштабе реального времени. Прогнозируется смещение акцента от традиционных требований точности измерений в области вероятностно-статистических методов в нечеткую область «грануляции информации». Проанализирован вопрос альтернативной применимости нечеткой логики взамен теории вероятностей при использовании функции принадлежности для решения нестандартных задач. Выдвигается гипотеза необходимости анализа локальных свойств измерительной информации и методов ее обработки на основе принципов теории нечетких множеств. Исследован вопрос имитации принятия решения судоводителем на основе нечеткой логики для учета влияния «человеческого фактора» на безопасность мореплавания при поддержки интеллектуальной гибридной системы. Предполагается, что управление неопределенностью при решении когнитивных проблем судовождения является важным вопросом предотвращения аварийных ситуаций вследствие применения алгебры нечеткой логики.
This paper explores the possibility of integrating fuzzy set theory with modified piecewise approximations into a unified framework for developing advanced navigation models. The optimal combination of fuzzy logic and spline functions makes it possible to account for uncertainty and inaccuracy in navigation measurements through the application of point interpolation principles. The theoretical basis of the study relies on the fuzzy approximation theorem, which states that any system can be synthesized using fuzzy logic. A practical example is provided, demonstrating the use of fuzzy sets in spline-based trajectory modeling to ensure timely avoidance of restricted navigation areas and to determine optimal trajectory parameters under routing uncertainty. An experiment was conducted to synthesize a complex spline trajectory of a vessel using linguistic variables within fuzzy logic theory. The feasibility of combining spline function methods and fuzzy set compositions was empirically confirmed through the approximation of a smooth trajectory, which increased the speed of soft computing by 15 %. The proposed hybrid approach can serve as a mathematical foundation for adaptive fuzzy models designed to predict the trajectories of mobile objects, contributing to the development of unmanned navigation concepts. A paradigm shift is anticipated — from traditional requirements for measurement accuracy based on probabilistic and statistical methods to the fuzzy domain of information granulation. The paper also examines the alternative applicability of fuzzy logic versus probability theory when using membership functions to address non-standard navigation problems. Furthermore, the study investigates the modeling of a watch officer’s decision-making process based on fuzzy logic principles, emphasizing the influence of the human factor on navigational safety in intelligent hybrid systems. Managing uncertainty in cognitive navigation tasks is viewed as a key aspect of preventing emergencies through the application of fuzzy logic algebra.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.