Denizde çatışmadan kaçınma rotası planlama ve optimizasyonu
Route planning and optimization for maritime collision avoidance
Yazar: REMZİ FIŞKIN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ OĞUZ ATİK
Dokuz Eylül Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Deniz Ulaştırma İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Denizcilikte Emniyet, Güvenlik ve Çevre Yönetim Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2019
Konu: Denizcilik = Marine ; Gemi Mühendisliği = Marine Engineering ; Ulaşım = Transportation
Dizin: Deniz yolu taşımacılığı = Sea transportation ; Kaçınmalar = Hedges ; Optimizasyon = Optimization ; Planlama = Planning ; Rota otomasyonu = Route automation ; Ulaşım planlaması = Transport planning ; Yönlendirme = Routing ; Yönlendirme problemleri = Routing problems ; Çarpışma = Collision ; Çatışma yönetimi = Conflict management

Özet:
Küresel ticaretin gelişimi ile birlikte denizyolu taşımacılığına olan talebe bağlı olarak ulusal ve uluslararası seyir rotaları giderek yoğunlaşmaktadır. Bu durum gemilerin çatışma riskinin artmasına neden olmaktadır. Denizde çatışma genellikle, manevra zamanlaması hataları, çatışma riski değerlendirme hataları ve çatışmadan kaçınma için gerekli olan stratejilerde eksiklikler gibi insan hatası kaynaklı nedenlerden dolayı meydana gelmektedir. İnsan kaynaklı bu hatalar seyir emniyetinin sağlanmasında otomasyon ve karar destek sistemlerinin önemini ortaya çıkarmaktadır. Buradan hareketle bu araştırma kapsamında, denizde çatışma riski içeren karşılaşma durumlarında çatışmadan kaçınma hareketinin uygulanmasında seyir zabitine referans olabilecek bir karar destek sistemi geliştirilmiştir.  
Bu araştırmada, denizde çatışma riski olduğu varsayılan durumlarda uluslararası denizde çatışmayı önleme kurallarına göre yol vermesi gereken geminin çatışmadan kaçınma hareketinin planlanması ve optimizasyonu hedeflenmiştir. Diğer taraftan, gemilerde genellikle tecrübe ve yetkinliğe dayalı olarak subjektif bir şekilde icra edilen çatışmadan kaçınma hareketini bir karar destek sistemi vasıtasıyla yöneterek bu hareket için kat edilen mesafenin minimize edilmesi amaçlanmıştır. 
Araştırma sürecinde nitel ve nicel yöntemler birlikte kullanılmıştır. Nitel araştırma sürecinde görüşme yöntemi ile uzmanlardan elde edilen bulgular neticesinde, problem çözümü için oluşturulan matematiksel modelde yer alan değişken kısıtları ve senaryo testlerinin girdileri belirlenmiştir. Nicel araştırma sürecinde ise Genetik Algoritma ve Bulanık Mantık yaklaşımları ile oluşturulmuş çözüm algoritması (ColAv_GA) ile problem çözümüne ulaşılmıştır. Geliştirilen algoritma otonom su üstü aracı (ASV) ile gerçek ortamda, köprüüstü seyir simülatörü ile sanal ortamda test edilmiş ve başarılı sonuçlar elde edilmiştir.
Bu araştırma kapsamında elde edilen çıktının seyir emniyetinin artmasına ve seyir maliyetlerinin azalmasına katkı sağlanacağı düşünülmektedir. Diğer taraftan oluşturulan algoritmanın otonom gemiler ve insansız su üstü araçları için çatışmadan kaçınma alt modülü olarak kullanılabileceği öngörülmektedir.

Abstract:
National and international sea routes are increasingly becoming busier with the development of global trade parallel to the demand for maritime transportation. These developments increase the risk of collision at sea. Collisions are frequently caused by human error such as maneuver timing mistakes, risk assessment failures and deficiencies in strategies for collision avoidance. These human related factors reveal the importance of the automation and decision support systems in providing safety of navigation. Thus, a decision support system has been developed in this study that can be reference to the ship operators in the implementation of the collision avoidance action in case of encountering a situation involving collision risk at sea.
This study aims to create a system to assist a navigator for planning the collision avoidance route of a give way vessel in accordance with the international regulations for preventing collision at sea. The study also aims to minimize the distance of the altered course to avoid collision, usually subjectively conducted based on personal experience and competence, by managing the process through a decision support system.
Qualitative and quantitative methods have been used in the study. In the qualitative research process, the variable constraints in the mathematical model of the solution algorithm and the inputs of the experimental tests have been determined based on the findings obtained from experts through interviews. In the quantitative research process of the study, the problem solution has been reached with the developed solution algorithm (ColAv_GA) which has been formed by the Genetic Algorithm and Fuzzy Logic. The developed algorithm has been tested in virtual environment with bridge simulator and in real environment with autonomous surface vehicle (ASV) with satisfactory results.
The output of this research is expected to contribute the safety of navigation and decrease the navigation costs. The developed algorithm can be used as a collision avoidance sub-module for autonomous ships and unmanned surface vehicles.