Концепция навигационного поля

Сергей Владимирович Ермаков; Елена Вадимовна Мулина

doi:10.37890/jwt.vi85.644

С.В. Ермаков ФГБОУ ВО "Калининградский государственный технический университет" https://orcid.org/0009-0009-7814-8877
Е.В. Мулина Калининградский государственный технический университет, г. Калининград, Россия https://orcid.org/0009-0002-3630-1609

DOI: https://doi.org/10.37890/jwt.vi85.644

Аннотация

Настоящая работа посвящена решению проблемы выбора траектории движения морского автономного надводного судна (МАНС) без участия человека. Кратко представлены и проанализированы результаты уже выполненных к настоящему времени научных работ, касающихся объекта исследования. Показано, что на текущий момент времени общепринятых, надёжных алгоритмов, методик, методов, обеспечивающих самостоятельную навигацию автономных судов, не существует, а соответствующий инструментарий пилотных проектов и концептов требует совершенствования, доработки и длительных испытаний (апробирования).

Предлагается в основу инновационного метода выбора траектории движения автономным судном положить представленную в работе концепцию навигационного поля, которая при своём дальнейшем развитии может трансформироваться в полноценную теорию навигационного поля. На первом этапе обоснования концепции была сформирована её терминологическая основа, которая кроме термина «навигационное поле» включила и ряд других терминов с их определениями, а именно: навигационное пространство, навигационная среда, аварийный потенциал, напряжённость навигационного поля и пр. Далее обоснованы классификации навигационного поля по различным критериям, согласно которым поле может быть первичным или вторичным, глобальным, рейсовым или локальным, текущим или прогностическим. За полевую характеристику, описывающую навигационное поле, принят аварийный потенциал – скалярная величина, определяемая условиями плавания и характеристиками судна и показывающая, насколько опасно плавание судна в конкретной точке навигационного пространства в определённый момент времени. Обоснованная концепция навигационного поля позволяет следующим образом сформулировать общее правило выбора МАНС траектории движения: судно будет стремиться изменить курс таким образом, чтобы оказаться точке навигационного пространства, по отношению к которой уменьшение аварийного потенциала будет максимальным. В заключение поставлены задачи для дальнейшего исследования, итоговая цель которого – метод выбора морским автономным надводным судном траектории и скорости движения в различных условиях плавания.

Ключевые слова: навигационное пространство, навигационное поле, морские автономные надводные суда, траектория движения

Литература

1. Ермаков С.В., Малинин Н.Ж., Мулина Е.В. Морские автономные надводные суда: проблемы тер-минологии, классификации и нормативно-правового регулирования // Новые стратегии и техно-логии морского судоходства и промысла: Материалы Первой национальной научно-технической конференции, Калининград, 25 февраля 2022 года / Отв. за выпуск Т.С. Станкевич. Калининград: Изд-во БГАРФ ФГБОУ ВО «КГТУ», 2022. С. 81-85.
2. Коротков В.Ю. Развитие технологии морских автономных надводных судов [Электронный ре-сурс]. – URL: https://kmu.itmo.ru/file/download/application/4149 (дата обращения: 24.09.2025).
3. Naeem W., Oliveira Henrique S.C., AbuTair M. Collision avoidance of maritime vessels // Navigation and Control of Autonomous Marine Vehicles. 2019. Pp. 61-84. DOI: 10.1049/PBTR011E_ch3.
4. Дыда А.А., Пушкарев И.И., Чумакова К.Н. Алгоритм обхода статических препятствий для безэ-кипажного судна // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. 2021. Т. 13. № 3. С. 307-315. DOI: 10.21821/2309-5180-2021-13-3-307-315.
5. Lazarowska A. Ship’s Trajectory Planning for Collision Avoidance at Sea Based on Ant Colony Op-timisation // The Journal of Navigation. 2015. Vol. 68. Pp. 291-307. DOI: 10.1017/S0373463314000708.
6. Kuwata Y., Wolf M.T., Zarzhitsky D. Safe Maritime Navigation with COLREGS Using Velocity Ob-stacles // 2011 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems. IEEE, 2011. Pp. 4728-4734. DOI: 10.1109/IROS.2011.6094677
7. Wang C., Zhang X., Cong L., Li J., Zhang J. Research on intelligent collision avoidance decision-making of unmanned ship in unknown environments // Evolving Systems. 2019. Vol. 10. Is. 4. Pp. 649-658. DOI: 10.1007/s12530-018-9253-9.
8. Седова Н.А., Седов В.А. Метод расхождения морских судов в зоне чрезмерного сближения на основе нейронечётких технологий // Известия Юго-Западного государственного университета. Серия: Управление, вычислительная техника, информатика. Медицинское приборостроение. 2018. Т. 8. № 4 (29). С. 53-62.
9. Benjamin M.R., Curcio J.A., Leonard J.J., Newman P.M. Navigation of unmanned marine vehicles in accordance with the rules of the road // Proceedings 2006 IEEE International Conference on Robotic and Automation, 2006. IEEE, 2006. Pp. 3581-3587.
10. Perera L.P., Carvalho J.P., Guedes Soares C. Autonomous guidance and navigation based on the COLREGs rules and regulations of collision avoidance // Proceedings of the international workshop advanced ship design for pollution prevention. London, UK: Taylor & Francis Group, 2010. Pp. 205-216.
11. Смоленцев С.В., Сазонов А.Е., Искандеров Ю.М. Кооперативное маневрирование безэкипажных судов для безопасного расхождения в море // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. 2018. Т. 10. № 4. С. 687-695. DOI: 10.21821/2309-5180-2018-10-4-687-695.
12. Rego F.C., Hung N.T., Jones C.N., Pascoal A.M., Aguiar A.P., Sharma S., Subudhi B. Cooperative path-following control with logic-based communications: Theory and practice // Navigation and Control of Autonomous Marine Vehicles. 2019. Pp. 187–224. DOI: 10.1049/PBTR011E_ch8.
13. Shen H., Hashimoto H., Matsuda A., Taniguchi Y., Terada D., Guo C. Automatic collision avoidance of multiple ships based on deep Q-learning // Applied Ocean Research. 2019. Vol. 86. Pp. 268-288. DOI: 10.1016/j.apor.2019.02.020.
14. Hu Y., Zhang A., Tian W., Zhang J., Hou Z. Multi-ship collision avoidance decision-making based on collision risk index // Journal of Marine Science and Engineering. 2020. Vol. 8. Is. 9. Pp. 640. DOI: 10.3390/jmse8090640.
15. Sawada R., Sato K., Majima T. Automatic ship collision avoidance using deep reinforcement learning with LSTM in continuous action spaces // Journal of Marine Science and Technology. 2020. Pp. 1-16. DOI: 10.1007/s00773-020-00755-0.
16. Li Y., Zheng J. Deep learning structure for collision avoidance planning of unmanned surface vessel // Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part M: Journal of Engineering for the Mar-itime Environment. 2021. Vol. 235. Is. 2. Pp. 511-520. DOI: 10.1177/1475090220970102.
17. Guo S., Zhang X., Zheng Y., Du Y. An autonomous path planning model for unmanned ships based on deep rein-forcement learning // Sensors. 2020. Vol. 20. Is. 2. Pp. 426. DOI: 10.3390/s20020426.
18. Xie S., Chu X., Zheng M., Liu C. A composite learning method for multi-ship collision avoidance based on rein-forcement learning and inverse control // Neurocomputing. 2020. Vol. 411. Pp. 375-392. DOI: 10.1016/j.neucom.2020.05.089.
19. Триполец О.Ю. Обзор существующих методов расхождения безэкипажных судов // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. 2021. Т. 13. № 4. С. 480-495. DOI: 10.21821/2309-5180-2021-13-4-480-49/
20. Иванов Д.С., Брюханов Д.А. Обзор направлений развития техноценоза // Вестник науки. 2022. Т. 4. № 11(56). С. 297-303.
21. Тихонов А.Н., Иванников А.Д., Цветков В.Я. Терминологические отношения // Фундаментальные исследования. 2009. № 5. С. 146-148.
22. Ожерельева Т.А. Об отношении понятий информационное пространство, информационное поле, информационная среда и семантическое окружение // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. 2014. № 10. С. 21-24.
23. Tsvetkov V.Yа. Information field // Life Science Journal. 2014. № 11(5). Pp. 551-554.
24. Ермаков С.В., Мулина Е.В. Первичная математическая формализация понятия «навигационный ресурс» в контексте концепции навигационного поля // Эксплуатация морского транспорта. 2025. № 2(115). С. 10-15.
25. Ермаков С.В., Бондарев В.А. Управление риском чрезвычайных ситуаций на основе прогнозиро-вания и минимизации влияния человеческого фактора на навигационную безопасность плавания судна // Проблемы безопасности и чрезвычайных ситуаций. 2017. № 5. С. 66-73.
26. Ермаков С.В. Превентивное регулирование человеческого фактора в морском судовождении // Вестник государственного университета морского и речного флота им. адмирала С.О. Макарова. 2016. № 5(39). С. 39-50. DOI 10.21821/2309-5180-2016-8-5-39-50.
27. Ермаков С.В. Метод формализованной оценки сложности навигационной ситуации // Вестник государственного университета морского и речного флота им. адмирала С.О. Макарова. 2014. № 4(26). С. 26-31.
28. Ермаков С.В., Малинин Н.Ж., Мулина Е.В. Ретроспективная и перспективная периодизация раз-вития технологий автоматизации процессов судовождения // Новые стратегии и технологии мор-ского судоходства и промысла. Материалы III национальной научно-технической конференции на базе ФГБОУ ВО «Калининградский государственный технический университет. 28 марта 2024 года. Калининград: Изд-во БГАРФ ФГБОУ ВО «КГТУ», 2024. С. 41-45.

Данные авторов

Сергей Владимирович Ермаков , ФГБОУ ВО "Калининградский государственный технический университет"

к.т.н., доцент кафедры судовождения и безопасности мореплавания, Калининградский государственный технический университет (ФГБОУ ВО «КГТУ»), 236029, г. Калининград, ул. Молодёжная, 6, e-mail: sv.ermakov@bgarf.ru

Елена Вадимовна Мулина , Калининградский государственный технический университет, г. Калининград, Россия

второй помощник капитана УПС «Седов», Калининградский государственный технический университет (ФГБОУ ВО «КГТУ»), 236029, г. Калининград, ул. Молодёжная, 6, e-mail: mulina409@gmail.com