Проблемы использования сообщений автоматической идентификационной системы в задаче прогнозирования траекторий движения судов

В статье рассмотрена задача прогнозирования траекторий движения судов, решения которой используются в системах безопасного расхождения судов для прогноза и оценки навигационной ситуации. Отмечается, что для корректной оценки навигационной ситуации система безопасного расхождения должна строить корректные прогнозы траекторий движения судов-целей. Определено, что в задаче прогнозирования траекторий движения судов-целей могут быть использованы адресуемые и широковещательные сообщения автоматической идентификационной системы (АИС) с ID = 1, 2, 3 и ID = 5 (динамическая и статическая ин формация), а также сообщения с ID = 6,8 (маршрутная информация). Приведен формат сообщений с маршрутной информацией согласно циркуляру ИМО SN.1/Circ.289. Отмечено, что использование маршрутной информации в задаче прогноза траектории движения судна-цели позволяет более точно строить такие прогнозы и, соответственно, лучше оценивать навигационную ситуацию. Определены некоторые проблемы использования маршрутной информации и показаны примеры некорректной работы системы прогноза траектории движения цели. Показано, что маршрутная информация, передаваемая в существующих сообщениях АИС, является недостаточной для построения корректного прогноза траектории движения цели. Источником указанных проблем является тот факт, что существующие сообщения с маршрутной информацией изначально не предназначались для использования в задаче прогноза траекторий судов-целей. В результате рассмотренных проблем с использованием маршрутной информации показана ограниченная применимость существующих сообщений АИС и обоснована необходимость разработки системы передачи маршрутной информации по каналам АИС, ориентированной на решение с ее помощью задачи прогноза траекторий судов-целей. Сформулированы предложения по содержанию сообщений АИС в такой системе.

1. Johansen T. A. Ship Collision Avoidance and COLREGS Compliance Using Simulation-Based Control Behavior Selection With Predictive Hazard Assessment / T. A. Johansen, T. Perez, A. Cristofaro // IEEE Trans actions on Intelligent Transportation Systems. — 2016. — Vol. 17. — Is. 12. — Pp. 3407–3422. DOI: 10.1109/TITS.2016.2551780.

2. Woerner K. L. Collision avoidance road test for COLREGS-constrained autonomous vehicles / K. L. Woerner, M. R. Benjamin, M. Novitzky, J. J. Leonard // OCEANS 2016 MTS/IEEE Monterey 2016. — С. 1–6. DOI: 10.1109/OCEANS.2016.7761413.

3. Смоленцев С. В. Формализация задачи расхождения судов в море на основе теории мультиагентной системы / С. В. Смоленцев // Эксплуатация морского транспорта. — 2011. — № 2(64). — С. 19–24. — EDN NYBZLP.

4. 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 им. адмирала С. О. Макарова. — 2019. — Т. 11. — № 6. — С. 987–1002. DOI: 10.21821/2309-5180-2019-11-6-987-1002. — EDN ACCRDQ.

5. Смоленцев С. В. Моделирование движения судна на основе упрощенной кинематической модели / С. В. Смоленцев, Д. В. Исаков // Вестник государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. — 2018. — Т. 10. — № 6. — С. 1111–1121. DOI: 10.21821/2309-5180-2018-10-6-11111121. — EDN YYEITB.

6. Смоленцев С. В. Простая аналитическая модель движения судна / С. В. Смоленцев, Д. В. Исаков // Вестник государственного университета морского и речного флота им. адмирала С. О. Макарова. — 2019. — Т. 11. — № 1. — С. 7–21. DOI: 10.21821/2309-5180-2019-11-1-7-21. — EDN NSMBPQ.

7. Гриняк В. М. Планирование маршрутов судов на основе кластеризации ретроспективных данных трафика акватории / В. М. Гриняк // Территория новых возможностей. Вестник Владивостокского государственного университета экономики и сервиса. — 2021. — Т. 13. — № 2. — С. 61–78. DOI: 10.24866/VVSU/2073-3984/2021-2/061-078. — EDN UVXZYX.

8. 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 им. адмирала С. О. Макарова. — 2017. — Т. 9. — № 4. — С. 681–690. DOI: 10.21821/2309-5180-2017-9-4-681-690. — EDN ZEUQDL.

9. Naus K. Drafting Route Plan Templates for Ships on the Basis of AIS Historical Data / K. Naus // Journal of Navigation. — 2020. — Vol. 73. — Is. 3. — Pp. 726–745. DOI: 10.1017/S0373463319000948.

10. Wang L. Use of AIS data for performance evaluation of ship traffic with speed control L. Wang, Y. Li, Z. Wan, Z. Yang, T. Wang, K. Guan, L. Fu // Ocean Engineering. — 2020. — Vol. 204. — Pp. 107259. DOI: 10.1016/j.oceaneng.2020.107259.

11. Смоленцев С. В. Проблема прогнозирования траекторий движения судов в акватории / С. В. Смоленцев, Д. В. Исаков, М. Б. Солодовниченко // Вестник государственного университета морского и речного флота им. адмирала С. О. Макарова. — 2022. — Т. 14. — № 1. — С. 7–16. DOI: 10.21821/2309-5180-2022-14-17-16. — EDN HUUGUA.