Multidimensional cluster analysis of vessel traffic data for route planning
Authors: Гриняк В.М. , Артемьев А.В. , Девятисильный А.С. , Дудко Д.О. , Сазонтова М.Д. 
Published: September 2024

Работа посвящена проблеме планирования маршрутов судов на акваториях с интенсивным движением. В условиях насыщенного трафика навигационная безопасность может быть обеспечена только при координации движения судов и реализации ими определенной схемы движения. В статье рассматривается задача планирования маршрута таким образом, чтобы он соответствовал практике судоходства, сложившейся в конкретном районе. Предлагаемый в работе метод планирования маршрутов основан на кластеризации данных о движении судов. Выделенные кластеры представляют собой области в трех- или четырехмерном фазовом пространстве с близкими значениями скоростей и курсов судов, на основе которых формируется граф возможных маршрутов. Особенностью подхода к построению графа является уменьшение числа вершин и ребер за счет моделирования выделенных кластеров охватывающими многоугольниками. В работе показано, что во многих случаях могут использоваться не только вогнутые, но и выпуклые многоугольники, что может дополнительно уменьшить мощность графа. В статье дается метрика расстояния между точками в фазовом пространстве, по которой ведется кластеризация данных, обсуждаются проблемы выбора параметров метрики и алгоритма кластеризации. Отмечается перспективность использования плотностного алгоритма пространственной кластеризации (DBSCAN). Работа сопровождается расчетами планируемых маршрутов судов на данных реальной акватории (Сангарский пролив). Приводятся результаты кластеризации данных о движении, выделения местоположения кластеров путем построения охватывающих многоугольников, вычисления маршрута судна. Отмечается, что рассматриваемая задача может быть актуальна в контексте перспективного развития автономного судовождения. В этом случае рассчитанный маршрут судна будет соответствовать движению других судов, находившихся на акватории ранее. Это позволит снизить вероятность возникновения опасных ситуаций при движении автономного судна в общем судопотоке.

The work is devoted to the problem of planning ship routes in water areas with heavy traffic. In conditions of heavy traffic, navigational safety can be ensured only if ships adhere to a certain traffic pattern. The paper examines the problem of planning a route in such a way that it corresponds to the shipping practices that have developed in a particular area. The route planning method proposed in this work is based on clustering data on vessel traffic. The selected clusters represent areas in three- or four-dimensional phase space with similar speeds and courses of vessels, on the basis of which a graph of possible routes is formed. A feature of the approach for constructing a graph is the reduction in the number of vertices and edges by identifying the location of the selected clusters by covering polygons. The work shows that in many cases not only concave, but also convex polygons can be used, which can further reduce the power of the graph. The paper provides a metric for the distance between points in phase space, which is used to cluster data, and discusses the problem of choosing metric parameters and the clustering algorithm. The promise of using the density spatial clustering algorithm (DBSCAN) is noted. The work is accompanied by calculations of planned vessel routes based on data from real water areas (Tsugaru Strait). The results of clustering traffic data, identifying the location of clusters by constructing enclosing polygons, and calculating the route of the vessel are presented. It is noted that the problem under consideration may be promising in the context of the future development of autonomous vessels navigation. In this case, the calculated route of the vessel will correspond to the movement of other vessels that were previously in the water area. This will reduce the likelihood of dangerous situations occurring when an autonomous vessel moves in the general traffic flow.