Інновації в обсерваційній техніці навігації для точного визначення місцезнаходження кораблів
DOI:
https://doi.org/10.63341/vjmet/2.2024.142Ключові слова:
пеленги, радіолокаційні дані, транспортні процеси, комбіноване використання, глобальні системиАнотація
Дослідження було проведено для вдосконалення методики визначення місцезнаходження судна, що дозволить підвищити точність та надійність навігаційних процедур. У процесі роботи були проаналізовані наявні методи визначення навігаційного положення корабля, зокрема з використанням пеленгів та радіолокаційних даних, здійснено їх порівняння, а також дана оцінка точності, ефективності та надійності цих методів. Результати показали, що точність і ефективність кожного методу значно залежать від навігаційних умов, таких як погода, географічне положення та тип судна. Виявлено, що традиційні методи, хоча й залишаються актуальними, мають суттєві недоліки, які можуть призводити до значних похибок у визначенні місцезнаходження. На основі виявлених недоліків були розроблені та випробувані нові підходи, що включають комбіноване використання пеленгів та радіолокаційних даних для підвищення точності. Порівняльний аналіз цих методів з традиційними практиками показав, що нові підходи забезпечують більшу точність та надійність в умовах змінних навігаційних обставин. Зроблені висновки стали основою для формулювання рекомендацій щодо покращення методик визначення місцезнаходження судна, що сприятиме підвищенню безпеки судноплавства та оптимізації транспортних процесів у морській галузі. Ці рекомендації включають вдосконалення використання сучасних технологій, таких як глобальні навігаційні системи та інтеграція різних джерел даних для підвищення надійності навігаційних рішень. Додатково було рекомендовано впровадження автоматизованих систем аналізу та обробки отриманих навігаційних даних для оперативного прийняття рішень під час складних навігаційних умов
Посилання
Al Bitar, N., & Gavrilov, A. (2021). A new method for compensating the errors of integrated navigation systems using artificial neural networks. Measurement, 168, article number 108391. doi: 10.1016/j.measurement.2020.108391.
Alizadeh, D., Alesheikh, A.A., & Sharif, M. (2021). Prediction of vessels locations and maritime traffic using similarity measurement of trajectory. Annals of GIS, 27(2), 151-162. doi: 10.1080/19475683.2020.1840434.
Arafat, M.Y., Alam, M.M., & Moh, S. (2023). Vision-based navigation techniques for unmanned aerial vehicles: Review and challenges. Drones, 7(2), article number 89. doi: 10.3390/drones7020089.
Asiyabi, R.M., Ghorbanian, A., Tameh, S.N., Amani, M., Jin, S., & Mohammadzadeh, A. (2023). Synthetic aperture radar (SAR) for ocean: A review. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 16, 9106-9138 doi: 10.1109/JSTARS.2023.3310363.
Bartel, B. (2024). Report UNAVCO resources: Permanent GPS/GNSS stations. Retrieved from https://surl.li/wbqenb.
Blindheim, S., & Johansen, T.A. (2021). Electronic navigational charts for visualization, simulation, and autonomous ship control. IEEE Access, 10, 3716-3737. doi: 10.1109/ACCESS.2021.3139767.
Comber, A., et al. (2023). A route map for successful applications of geographically weighted regression. Geographical Analysis, 55(1), 155-178. doi: 10.1111/gean.12316.
De Vos, J., Hekkenberg, R.G., & Banda, O.A.V. (2021). The impact of autonomous ships on safety at sea – A statistical analysis. Reliability Engineering & System Safety, 210, 107558. doi: 10.1016/j.ress.2021.107558.
Elsanhoury, M., Makela, P., Koljonen, J., Valisuo, P., Shamsuzzoha, A., Mantere, T., Elmusrati, M., & Kuusniemi, H. (2022). Precision positioning for smart logistics using ultra-wideband technology-based indoor navigation: A review. IEEE Access, 10, 44413-44445. doi: 10.1109/ACCESS.2022.3169267.
El-Sheimy, N., & Li, Y. (2021). Indoor navigation: State of the art and future trends. Satellite Navigation, 2, article number 7. doi: 10.1186/s43020-021-00041-3.
Hoang, A.T., Foley, A.M., Nižetić, S., Huang, Z., Ong, H.C., Ölçer, A.I., Pham, V.V., & Nguyen, X.P. (2022). Energy-related approach for reduction of CO2 emissions: A critical strategy on the port-to-ship pathway. Journal of Cleaner Production, 355, article number 131772. doi: 10.1016/j.jclepro.2022.131772.
Hong, Z., Petillot, Y., Wallace, A., & Wang, S. (2022). RadarSLAM: A robust simultaneous localization and mapping system for all weather conditions. International Journal of Robotics Research, 41(5), 519-542. doi: 10.1177/02783649221080483.
Huang, L., Liu, C., Wang, H., Zhu, Q., Zhang, L., Han, J., Zhang, Y., & Wang, Q. (2022). Experimental analysis of atmospheric ducts and navigation radar over-the-horizon detection. Remote Sensing, 14(11), article number 2588. doi: 10.3390/rs14112588.
Karagiannidis, P., & Themelis, N. (2021). Data-driven modelling of ship propulsion and the effect of data pre-processing on the prediction of ship fuel consumption and speed loss. Ocean Engineering, 222, article number 108616. doi: 10.1016/j.oceaneng.2021.108616.
Kim, T.E., Perera, L.P., Sollid, M.P., Batalden, B.M., & Sydnes, A.K. (2022). Safety challenges related to autonomous ships in mixed navigational environments. WMU Journal of Maritime Affairs, 21, 141-159. doi: 10.1007/s13437-022- 00277-z.
Li, D., Xu, J., He, H., & Wu, M. (2021). An underwater integrated navigation algorithm to deal with DVL malfunctions based on deep learning. IEEE Access, 9, 82010-82020. doi: 10.1109/ACCESS.2021.3083493.
Liu, B., Li, Z. C., Sheng, D., & Wang, Y. (2021). Integrated planning of berth allocation and vessel sequencing in a seaport with one-way navigation channel. Transportation Research Part B: Methodological, 143, 23-47. doi: 10.1016/j. trb.2020.10.010.
Liu, C., Chu, X., Wu, W., Li, S., He, Z., Zheng, M., Zhou, H., & Li, Z. (2022). Human-machine cooperation research for navigation of maritime autonomous surface ships: A review and consideration. Ocean Engineering, 246, article number 110555. doi: 10.1016/j.oceaneng.2022.110555.
Lu, L., Li, G., Xing, P., Gao, H., & Song, Y. (2023). A review of stochastic finite element and nonparametric modelling for ship propulsion shaft dynamic alignment. Ocean Engineering, 286(Part 2), article number 115656. doi: 10.1016/j. oceaneng.2023.115656.
Martelli, M., Virdis, A., Gotta, A., Cassarà, P., & Di Summa, M. (2021). An outlook on the future marine traffic management system for autonomous ships. IEEE Access, 9, 157316-157328. doi: 10.1109/ACCESS.2021.3130741.
Mazurek, G., Kulpa, K., Malanowski, M., & Droszcz, A. (2021). Experimental seaborne passive radar. Sensors, 21(6), article number 2171. doi: 10.3390/s21062171.
Melnyk, O., & Onyshchenko, S. (2021). Ensuring safety of navigation in the aspect of reducing environmental impact. In Z. Hu, S. Petoukhov, F. Yanovsky & M. He (Eds.), International symposium on engineering and manufacturing (pp. 95-103). Cham: Springer. doi: 10.1007/978-3-031-03877-8_9.
Naus, K., Wąż, M., Szymak, P., Gucma, L., & Gucma, M. (2021). Assessment of ship position estimation accuracy based on radar navigation mark echoes identified in an Electronic Navigational Chart. Measurement, 169, article number 108630. doi: 10.1016/j.measurement.2020.108630.
Plaza-Hernández, M., Gil-González, A.B., Rodríguez-González, S., Prieto-Tejedor, J., & Corchado-Rodríguez, J.M. (2021). Integration of IoT technologies in the maritime industry. In S. Rodríguez González (Ed.), Distributed computing and artificial intelligence, special sessions, 17th international conference (pp. 107-115). Cham: Springer. doi: 10.1007/978-3-030-53829-3_10.
Rodriguez-Alvarez, N., Munoz-Martin, J.F., & Morris, M. (2023). Latest advances in the global navigation satellite system – reflectometry (GNSS-R) field. Remote Sensing, 15(8), article number 2157. doi: 10.3390/rs15082157.
Shajahan, N., Barclay, D.R., & Lin, Y.T. (2024). Exploiting environmental asymmetry for vessel localization from the vertical coherence of radiated noise. Journal of the Acoustical Society of America, 156(1), 560-572. doi: 10.1121/10.0028003.
Tijan, E., Jović, M., Aksentijević, S., & Pucihar, A. (2021). Digital transformation in the maritime transport sector. Technological Forecasting and Social Change, 170, article number 120879. doi: 10.1016/j.techfore.2021.120879.
Wiśnicki, B., Wagner, N., & Wołejsza, P. (2024). Critical areas for successful adoption of technological innovations in sea shipping – the autonomous ship case study. Innovation: European Journal of Social Science Research, 37(2), 582-608. doi: 10.1080/13511610.2021.1937071.
Wu, B., Yip, T.L., Yan, X., & Soares, C.G. (2022). Review of techniques and challenges of human and organizational factors analysis in maritime transportation. Reliability Engineering & System Safety, 219, article number 108249. doi: 10.1016/j.ress.2021.108249.
Zeng, Y., Shen, S., & Xu, Z. (2023). Water surface acoustic wave detection by a millimeter wave radar. Remote Sensing, 15(16), article number 4022. doi: 10.3390/rs15164022.
Zhang, X., Wang, C., Jiang, L., An, L., & Yang, R. (2021). Collision-avoidance navigation systems for Maritime Autonomous Surface Ships: A state of the art survey. Ocean Engineering, 235, article number 109380. doi: 10.1016/j. oceaneng.2021.109380.
Zhu, W., Wang, H., & Zhang, X. (2021). Synergy evaluation model of container multimodal transport based
##submission.downloads##
-
pdf (English)
Завантажень: 0
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
