Ships route planning on heavy-traffic marine area
Authors: Гриняк В.М. , Шуленина А.В. , Прудникова Л.И. , Девятисильный А.С. 
Published: July 2024

Статья посвящена проблеме обеспечения безопасности движения судов на морских акваториях. Рассматривается задача планирования маршрута перехода судна через акватории с интенсивным движением, которая представляется актуальной, в том числе в свете перспективного развития беспилотных морских транспортных средств. При движении через акватории с установленными путями планирование маршрута перехода судна следует осуществлять с учетом заданных ограничений. Возможным путем идентификации этих ограничений является выделение паттернов движения конкретной морской акватории из ретроспективной информации о ее трафике. Модельные представления такой задачи могут быть сформулированы на основе идеи о кластеризации параметров движения судов. В основу модели задачи планирования маршрута положен поиск кратчайшего пути на взвешенном графе. Предлагается несколько способов построения такого графа: регулярная сетка вершин и ребер, слоистая сетка вершин и ребер, случайная сетка вершин и ребер, вершины и ребра на основе ретроспективных данных. Вес ребер предлагается задавать как функцию «желательности» того или иного курса судна для каждой точки акватории с учетом выявленных паттернов движения. Для этого акватория разбивается на участки, и для каждого из них выполняется кластеризация курсов и скоростей. В работе обсуждаются возможные методы кластеризации, делается выбор в пользу субтрактивной кластеризации, не требующей предварительного задания количества кластеров. Источником данных о трафике акватории могут служить сервисы Автоматической идентификационной системы. В работе показана возможность использования данных АИС, доступных на специализированных интернет-ресурсах. Несмотря на «разреженность» этих данных, они хорошо отражают сводные особенности трафика акваторий. Приведены примеры планирования маршрутов перехода через Сангарский пролив и Токийский залив.

This work is about navigation safety of marine traffic at sea areas. The paper considers the problem of planning a route for a vessel to cross water areas with heavy traffic. It should be borne in mind that the trajectory of the vessel should be consistent with established navigational practices and collective navigation experience. Isolation of established patterns of movement of a specific sea area from retrospective information about its traffic by clustering the parameters of vessel movement is a promising way to identify such an experience. The task is considered relevant due to the promising development of unmanned marine vehicles. Ship's passage routes planning passage should be carried out considering the specified restrictions when moving through the water areas with established routes. Isolation of patterns of movement of a specific marine area from retrospective information about its traffic is a possible way of identifying these restrictions. Model representations of such a problem can be formulated based on the idea of clustering the parameters of ship traffic. The model of the route planning problem is based on finding the shortest path on a weighted graph. There are several ways to construct such a graph: a regular mesh of vertices and edges, a layered mesh of vertices and edges, a random mesh of vertices and edges, vertices and edges based on historical data. The weight of the ribs is proposed to be set as a function of the “desirability” of a particular course of the vessel for each point of the water area, considering the identified movement patterns. The water area is divided into sections and for each of them clustering of rates and velocities is performed. Possible clustering methods are discussed in the paper, and a choice is made in favor of subtractive clustering, which does not require preliminary specification of the number of clusters. Services of the Automatic Identification System can serve as a source of data on water area traffic. The paper shows the possibility of using AIS data available on specialized Internet resources. These data reflect well the summary features of the water area traffic despite their “sparseness”. The historical AIS data of sea traffic at Tokyo Bay and Tsugaru Straight are used for identifying traffic schema and ship routes planning with the model designed under presented research.