Расчет маневра расхождения двух безэкипажных судов путем минимизации функции стоимости в компьютерной среде MATLAB

В данной работе представлен подход к решению проблемы расхождения двух безэкипажных судов в определенной акватории на основе минимизации функции стоимости, а также описан скрипт, написанный в компьютерной среде MATLAB, позволяющий вычислить оптимальный маневр для предотвращения столкновения. Функция стоимости в данной работе определена как квадрат разности между безопасной дистанцией и дистанцией опасного сближения, и в целях нахождения оптимального маневра должна быть минимизирована, для чего в данном коде используется fmincon (функция оптимизации MATLAB). Расчет маневров расхождения производится с учетом СУДС сразу для двух судов, является оптимальным и позволяет судам разойтись на заданной безопасной дистанции. Скрипт, получая на вход матрицу, содержащую данные о парах сближающихся судов (их координатами по осям X и Y, скоростями и курсами), путем минимизации функции стоимости (Cost Function), вычисляет оптимальное изменение скоростей и / или курсов для двух судов, позволяющее им разойтись на безопасной дистанции. Для проверки работоспособности скрипта была проведена успешная симуляция в компьютерной среде MATLAB. Приведены несколько примеров его работы: ситуации, где дистанция кратчайшего сближения была больше безопасной; ситуации, где дистанция кратчайшего сближения была меньше безопасной, но время до столкновения — больше безопасного; и ситуации опасного сближения. Результаты расчетов показаны на графиках в MATLAB. Код описываемого в данной работе скрипта может быть усовершенствован для совместной работы с другими алгоритмами, а также может быть использован для создания обучающих выборок для обучения нейронных сетей прогнозированию безопасных маневров для предотвращения столкновений безэкипажных судов в море. В данной работе не учитывается влияние ветра и течения, а также отсутствует учет МППСС‑72, и суда могут маневрировать как влево, так и вправо, а также снижать скорость вне зависимости от вида ситуации сближения.

1. Chauvin C. Human and organisational factors in maritime accidents: Analysis of collisions at sea using the HFACS / C. Chauvin, S. Lardjane, G. Morel, J. P. Clostermann, B. Langard //Accident Analysis & Prevention. — 2013. — Vol. 59. — Pp. 26–37. DOI: 10.1016/j.aap.2013.05.006.

2. Zhang X. Collision-avoidance navigation systems for Maritime Autonomous Surface Ships: A state of the art survey / X. Zhang, C. Wang, L. Jiang, L. An, R. Yang // Ocean Engineering. — 2021. — Vol. 235. — Pp. 109380. DOI: 10.1016/j.oceaneng.2021.109380.

3. Huang Y. Ship collision avoidance methods: State-of-the-art / Y. Huang, L. Chen, P. Chen, R. R. Negenborn, P. H. A. J. M. Van Gelder // Safety science. — 2020. — Vol. 121. — Pp. 451–473. DOI: 10.1016/j.ssci.2019.09.018.

4. Bertaska I. R. Experimental evaluation of automatically-generated behaviors for USV operations / I. R. Bertaska, B. Shah, K. von Ellenrieder, P. Švec, W. Klinger, A. J. Sinisterra, M. Dhanak, S. K. Gupta // Ocean Engineering. — 2015. — Vol. 106. — Pp. 496–514. DOI: 10.1016/j.oceaneng.2015.07.002.

5. Wright R. G. Intelligent autonomous ship navigation using multi-sensor modalities / R. G. Wright // Trans-Nav: International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation. — 2019. — Vol. 13. — No. 3. — Pp. 503–510. DOI: 10.12716/1001.13.03.03.

6. Li Y. Deep learning structure for collision avoidance planning of unmanned surface vessel / Y. Li, J. Zheng // Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part M: Journal of Engineering for the Maritime Environment. — 2021. — Vol. 235. — Is. 2. — Pp. 511–520. DOI: 10.1177/1475090220970102.

7. Praczyk T. Neural anti-collision system for Autonomous Surface Vehicle / T. Praczyk // Neurocomputing. — 2015. — Vol. 149. — Pp. 559–572. DOI: 10.1016/j.neucom.2014.08.018.

8. Wang C. Research on intelligent collision avoidance decision-making of unmanned ship in unknown environments / C. Wang, X. Zhang, L. Cong, J. Li, J. Zhang // Evolving Systems. — 2019. — Vol. 10. — Is. 4. — Pp. 649–658. DOI: 10.1007/s12530–018–9253–9.

9. Букатый В. М. Точностные характеристики метода непосредственного определения дистанции кратчайшего сближения судов по информации от АИС / В. М. Букатый, С. Ю. Морозова // Эксплуатация морского транспорта. — 2012. — № 2 (68). — С. 9–15.

10. Коккрофт А. Н. Толкование МППСС-72 / А. Н. Коккрофт, Д. Н. Ламейер; Пер. с англ. Н. Я. Брызгина и Н. Т. Шайхутдинова; под. ред. Н. Я. Брызгина. — М.: Транспорт, 1981. — 280 с.

11. Триполец О. Ю. Моделирование маневра расхождения двух судов в компьютерной среде MATLAB / О. Ю. Триполец // Математические модели техники, технологий и экономики: материалы Всероссийской студенческой научно-практической конференции, г. Санкт-Петербург, 08 июня 2023 г. — СПб.: СПбГЛТУ, 2023. — С. 16–21.

12. Триполец О. Ю. Обучение нейронной сети вычислению дистанции кратчайшего сближения между судами / О. Ю. Триполец // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. — 2022. — Т. 14. — № 5. — С. 713–721. DOI: 10.21821/2309-5180-2022-14-5-713-721.