DECISION SUPPORT FOR MARINE TRAFFIC CONTROL BASED ON ROUTE CLUSTERING

This paper is about navigation safety of marine traffic at sea areas. In addition to traditional approach of danger situation detection based on vessels approaching, the current paper introduces another metrics derived from kinematic parameters of the vessel itself, to identify whether it follows patterns (rules) of the traffic at a certain sea area. Authors focused their efforts on analyzing existing traffic schemas in order to identify its danger level in general rather than scrutinizing on individual cases. Along with the traditional approach of sea traffic schema identifications, proposed original method of automated identification of sea traffic schemes based on clustering of movement parameters using historical AIS data. The kinematic model with additional clustering of the objects at sea area is used. Clustering is built up on identification of “typical” objects with splitting maritime area into subsets of arias with similar movement patterns. For the clustering decomposition Mountain clustering and Subtraction clustering algorithms were considered. The model under research is built depending on the heading parameter and is applicable for both unidirectional and bidirectional traffic. The historical AIS data of sea traffic at Tsugaru strait is used for identifying traffic schema with the model designed under presented research.The proposed model shows correct identification of the traffic schema, accurately identifies straight-line traffic clustering areas crossing likes traffic clustering areas and active maneuvering areas. Based on model output results, the algorithm is proposed to help with navigation decision making for safe ship traffic in certain sea areas. The calculation of deviation between identified clusters and real ship traffic shows that about 15% of the vessels are not following sea area specific traffic schema. As a part of the work there are analyses of relevant research with emphasizes on superior differences such as automated identification of vessel movement types and quantitative measure of overall danger for the traffic scheme based on clustering analyses. Study of proposed approach for safety measures on real navigation area proves its potential for future implementation in real applications to provide navigation schema for vessel navigators.

navigation safety, route planning, ship track system, clustering, AIS

1. Tam Ch. K. Review of collision avoidance and path planning methods for ships in close range encounters / Ch. K. Tam, R. Bucknall, A. Greig // The Journal of Navigation. - 2009. - Vol. 62. - Is. 3. - Pp. 455-476. DOI: 10.1017/S0373463308005134.

2. Васьков А. С. Способы представления зоны навигационной безопасности судна / А. С. Васьков, М. А. Гаращенко // Эксплуатация морского транспорта. - 2017. - № 3 (84). - С. 38-44.

3. Szlapczynski R. A target information display for visualising collision avoidance manoeuvres in various visibility conditions / R. Szlapczynski, J. Szlapczynska // The Journal of Navigation. - 2015. - Vol. 68. - Is. 06. - Pp. 1041-1055. DOI: 10.1017/S0373463315000296.

4. Бурмака И. А. Использование областей опасных курсов и опасных скоростей для выбора маневра расхождения / И. А. Бурмака, С. С. Пасечнюк, М. А. Кулаков // Эксплуатация морского транспорта. - 2017. - № 2 (83). - С. 76-81.

5. Астреин В. В. Базовая модель распределенной системы предупреждения столкновений судов / В. В. Астреин, А. Л. Боран-Кешишьян // Вестник государственного морского университета им. адмирала Ф. Ф. Ушакова. - 2016. - № 1 (14). - С. 19-23.

6. Дмитриев С. П. Система интеллектуальной поддержки судоводителя при расхождении судов / С. П. Дмитриев, Н. В. Колесов, А. В. Осипов, Г. Н. Романычева // Известия Российской академии наук. Теория и системы управления. - 2003. - № 2. - С. 98-105.

7. Вишневецкий С. А. Использование метода полей потенциалов для локального планировщика маршрута судна / С. А. Вишневецкий // Эксплуатация морского транспорта. - 2016. - № 3 (80). - С. 37-43.

8. Lebkowski A. Intelligent ship control system / A. Lebkowski, R. Smierzchalski, W. Gierusz, K. Dziedzicki // International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation-TransNav. - 2008. - Vol. 2. - No. 1. - Pp. 63-68.

9. Lazarowska A. Ship’s trajectory planning for collision avoidance at sea based on ant colony otimisation / A. Lazarowska // The Journal of Navigation. - 2015. - Vol. 68. - Is. 2. - Pp. 291-307. DOI: 10.1017/S0373463314000708.

10. Zhao L. Maritime Anomaly Detection using Density-based Clustering and Recurrent Neural Network / L. Zhao, G. Shi // The Journal of Navigation. - 2019. - Vol. 72. - Is. 4. - Pp. 894-916. DOI: 10.1017/S0373463319000031.

11. Szłapczyński R. Framework of an evolutionary multi-objective optimisation method for planning a safe trajectory for a marine autonomous surface ship / R. Szłapczyński, H. Ghaemi // Polish Maritime Research. - 2019. - Vol. 26. - Is. 4. - Pp. 69-79. DOI: 10.2478/pomr-2019-0068.

12. Каминский В. Ю. Принципы формирования противоаварийных алгоритмов амфибийных судов на воздушной подушке / В. Ю. Каминский, Д. А. Скороходов, С. Н. Турусов, А. В. Фёдоров // Морские интеллектуальные технологии. - 2019. - № 4-2 (46). - С. 39-45.

13. Каретников В. В. К вопросу оценки рисков использования безэкипажных средств водного транспорта на участке акватории / В. В. Каретников, С. В. Козик, А. А. Буцанец // Вестник государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. - 2019. - Т. 11. - № 6. - С. 987-1002. DOI: 10.21821/2309-5180-2019-11-6-987-1002.

14. Лентарёв А. А. Морские районы систем обеспечения безопасности мореплавания: учеб. пособие / А. А. Лентарёв. - Владивосток: Морской государственный университет имени адмирала Г. И. Невельского, 2004. - 114 с.

15. Лентарёв А. А. Основы теории управления движением судов / А. А. Лентарёв. - Владивосток: Морской государственный университет имени адмирала Г. И. Невельского, 2018. - 181 с.

16. Общие положения об установлении путей движения судов, № 9036. - Изд. ГУНиО МО СССР, 1987. - 32 с.

17. Таратынов В. В. Целесообразность разделения морских путей / В. В. Таратынов // Морской флот. - 1969. - № 9. - С. 19-20.

18. Таратынов В. П. Судовождение в стесненных районах / В. П. Таратынов. - М.: Транспорт, 1980. - 128 с.

19. Васьков А. С. Сопровождение параметров траектории движения судна / А. С. Васьков, А. А. Грищенко // Морские интеллектуальные технологии. - 2019. - № 4-3 (46). - С. 77-82.

20. Гриняк В. М. Оценка опасности трафика морской акватории по данным Автоматической идентификационной системы / В. М. Гриняк, А. С. Девятисильный, В. И. Люлько // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. - 2017. - Т. 9. - № 4. - С. 681-690. DOI: 10.21821/2309-5180-2017-9-4-681-690.

21. Гриняк В. М. Оценка эмоциональной нагрузки на судоводителей в условиях коллективного движения / В. М. Гриняк, А. С. Девятисильный, А. В. Шуленина // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. - 2019. - Т. 11. - № 4. - С. 640-651. DOI: 10.21821/2309-5180-2019-11-4-640-651.

22. Zhen R. Maritime anomaly detection within coastal waters based on vessel trajectory clustering and naïve Bayes classifier / R. Zhen, Y. Jin, Q. Hu, Z. Shao, N. Nikitakos // The Journal of Navigation. - 2017. - Vol. 70. - Is. 3. - Pp. 648-670. DOI: 10.1017/S0373463316000850.

23. Bishop C. M. Pattern recognition and machine learning / C. M. Bishop. - New York, NY: Springer, 2006. - 738 p.

24. Bezdek J. C. Pattern recognition with fuzzy objective function algorithms / J. C. Bezdek. - Boston: Springer US, 1981. - 272 p.

25. Yager R. R. Essentials of fuzzy modeling and control / R. R. Yager, D. P. Filev. - New York: John Wiley & Sons, 1994. - 408 p.

26. MarineTraffic [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.marinetraffic.com (дата обращения: 01.03.2020).

27. Головченко Б. С. Информационная система сбора данных о движении судов на морской акватории / Б. С. Головченко, В. М. Гриняк // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. - 2014. - № 2 (24). - С. 156-162.

28. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2018618729, Российская Федерация. Программа сбора траекторных данных о движении судов из открытых интернет источников / В. М. Гриняк, А. В. Шурыгин; заявитель и патентообладатель ВГУЭС. - № 2018615154; заявл. 22.05.2018; опубл. 19.07.2018.

29. Debnath A. K. Navigational traffic conflict technique: a proactive approach to quantitative measurement of collision risks in port waters / A. K. Debnath, H. C. Chin // The Journal of Navigation. - 2010. - Vol. 63. - Is. 1. - Pp. 137-152. DOI: 10.1017/S0373463309990233.

30. Титов А. В. Состояние и перспективы реализации технологии e-навигации / А. В. Титов, Л. Баракат, А. Хаизаран // Вестник государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. - 2019. - Т. 11. - № 4. - С. 621-630. DOI: 10.21821/2309-5180-2019-11-4-621-630.

31. Silveira P. A. M. Use of AIS data to characterise marine traffic patterns and ship collision risk off the coast of Portugal / P. A. M. Silveira, A. P. Teixeira, C. G. Soares // The Journal of Navigation. - 2013. - Vol. 66. - Is. 6. - Pp. 879-898. DOI: 10.1017/S0373463313000519.

32. Дорожко В. М. Экспертные представления об основных ситуационных моделях коллективного движения судов / В. М. Дорожко, А. Н. Лебедева // Проблемы управления. - 2006. - № 4. - С. 43-49.

33. Weng J. Ship collision frequency estimation in port fairways: a case study / J. Weng, S. Xue // The Journal of Navigation. - 2015. - Vol. 68. - Is. 3. - Pp. 602-618. DOI: 10.1017/S0373463314000885.

34. Debnath A. K. Modelling collision potentials in port anchorages: application of the navigational traffic conflict technique (NTCT) / A. K. Debnath, H. C. Chin // The Journal of Navigation. - 2016. - Vol. 69. - Is. 1. - Pp. 183-196. DOI: 10.1017/S0373463315000521.