Акмайкин Денис Александрович — кандидат физико-математических наук, доцент
690059, Приморский край, г. Владивосток, ул. Верхнепортовая, д. 50а
Akmaykin, Denis A. — Candidate of Physical and Mathematical Sciences, Associate Professor
50a, Verkhneportovaya St., Vladivostok, 690059
Актуальность исследования обусловлена переходом морской отрасли от ручной прокладки маршрутов к полуавтоматическим и интегрированным навигационным системам в рамках концепции автономного судовождения. Требования резолюций ИМО А.893(21), СОЛАС-74 и ПДНВ-78 делают обязательным тщательное планирование рейса, однако существующие системы различаются по функционалу и имеют ограничения, что затрудняет выбор оптимального решения. В работе выполнен сравнительный анализ ведущих систем планирования маршрута с выявлением их возможностей, слабых сторон и тенденций развития. Методика включает анализ нормативно-правовой базы, изучение технической документации и научных публикаций, сравнительную оценку по критериям: предварительная прокладка, контроль глубины под килем, погодная оптимизация, учет углеродной интенсивности, поддержка цифровых двойников. Установлено, что системы Wärtsilä и OneOcean являются предпочтительными для прибрежных районов благодаря развитой картографической поддержке; StormGeo и ABB лучше подходят для трансокеанских переходов за счет точных гидродинамических моделей. Выявлены системные недостатки: «черный ящик» алгоритмов, задержки обновления погоды, высокая стоимость подписки, проблемы кибербезопасности, неполная интеграция с электронно-картографической навигационно-информационной системой. Определены следующие ключевые тенденции: искусственный интеллект, цифровые двойники, соответствие требованиям экологического законодательства, низкоорбитальная спутниковая связь LEO и автономное судовождение. Практическая значимость заключается в обосновании рекомендаций по выбору системы в зависимости от типа судна и района плавания, а также в определении направлений дальнейших исследований — создании гибридных моделей, сочетающих физическое моделирование и машинное обучение. Дальнейшие исследования должны быть направлены на создание гибридных систем, объединяющих физические модели судна с адаптивными методами машинного обучения и нечеткой логикой, а также разработку стандартизированных протоколов обмена данными между береговыми центрами оптимизации и судовыми электронно-картографическими навигационно-информационными системами.
The relevance of the study is determined by the maritime industry's transition from manual route planning to semi-automated and integrated navigation systems in the context of autonomous shipping. The requirements of IMO Resolution A.893(21), SOLAS 1974, and STCW 1978 make thorough voyage planning mandatory; however, existing systems differ in functionality and have limitations that complicate the selection of an optimal solution. The study provides a comparative analysis of leading ship route planning systems, identifying their capabilities, weaknesses, and development trends. The methodology includes analysis of the regulatory framework, technical documentation, and scientific publications, as well as comparative assessment according to the following criteria: preliminary route planning, under-keel clearance monitoring, weather routing optimization, carbon intensity accounting, and digital twin support. The results show that Wärtsilä and OneOcean are preferable for coastal navigation because of their advanced chart support, whereas StormGeo and ABB are better suited to transoceanic voyages owing to their more accurate hydrodynamic models. Common limitations include “black-box” algorithms, delays in weather-data updates, high subscription costs, cybersecurity issues, and incomplete integration with electronic chart display and information systems. Key development trends include artificial intelligence, digital twins, compliance with environmental regulations, low-Earth-orbit satellite communications, and autonomous shipping. The practical significance of the study lies in substantiating recommendations for selecting a system according to vessel type and navigation area. Further research should focus on hybrid systems combining physical vessel models with adaptive machine-learning and fuzzy-logic methods, as well as on standardized data-exchange protocols between shore-based optimization centers and shipboard ECDIS.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.