В статье выполнен обзор различных алгоритмов по оптимизации маршрутов морских автономных надводных судов. Отмечается, что актуальным и действенным методом оптимизации маршрутов является внедрение алгоритмов и программной базы по предотвращению столкновения, основанных на теории графов. Основными способами являются алгоритм Дейкстры, А*, искусственные потенциальные поля, метод «динамического окна», метод скоростного препятствия. Также отдельно рассматривается предотвращение столкновения с использованием радара морского автономного навигационного судна, геометрических факторов судов, генетического алгоритма, обучения нейронной сети. При этом большинство алгоритмов рассматривается только как теоретическое решение поставленных задач. Вместе с тем в некоторых работах описаны результаты, полученные при проведении экспериментальных натурных испытаний, а именно: нейронные сети, использующие глубокое обучение, марковский процесс принятия решений, Q-обучение; созданная с нуля система автономного предотвращения столкновения с использованием концепции поиска заменяемого пространства действий; эвристический поиск оптимального маршрута судна по Северному морскому пути с использованием алгоритма А2015. Общий анализ исследований показал, что многие авторы значительно продвинулись в своих исследованиях - в них видна положительная динамика исследования, однако необходимо совершенствовать существующие алгоритмы для решения поставленных задач, поскольку в одних работах не рассматривается расхождение с несколькими судами, в других не используется маневр, связанный с изменением скорости, в отдельных работах существует сложность настройки параметров для эффективной работы алгоритма. Не в полной мере разработан также критерий оптимальности при совместном маневрировании, учитывающий не только обеспечение минимального значения кратчайшей дистанции до судна в системе, но и другие факторы, такие как распределение обязанностей по выполнению маневров судов.
В данной статье проанализирована эффективность использования нейронной сети для определения маневров расхождения двух судов. Дано краткое описание алгоритма и скрипта MATLAB, позволяющего находить изменения курсов для предотвращения столкновений пар судов. Описывается процесс создания обучающей выборки с помощью ранее разработанного скрипта, включающий предварительную обработку данных для устранения нереалистичных сценариев сближения пар судов, а также ситуаций, в которых отсутствует опасность столкновения. Обучение нейронных сетей выполнялось с помощью алгоритмов оптимизации Левенберга - Марквардта и Adam. В ходе исследования было обучено одиннадцать нейронных сетей с различными параметрами, из которых выбрана сеть, позволяющая прогнозировать изменения курсов для расхождения на безопасной дистанции для пар судов с точностью 94,8 % (точность прогнозов нейронной сети в данном исследовании определена как количество пар изначально опасно сближающихся судов, дистанция кратчайшего сближения которых после обработки нейронной сетью находилась в пределах 0,8-1,2 мили, поделенной на общее количество пар судов). В исследовании выполнено сравнение времени, затраченного на вычисление маневров расхождения с использованием алгоритма и нейронной сети. Исследование показало, что при увеличении количества опасно сближающихся судов до четырех и выше нейронная сеть затрачивает на прогнозирование маневра расхождения в пять раз меньше времени, чем алгоритм. С увеличением числа опасно сближающихся судов разрыв во времени обработки данных между нейронной сетью и алгоритмом увеличивается, что подтверждает целесообразность применения нейронных сетей в обработке больших массивов данных с парами опасно сближающихся судов. В дальнейших исследованиях планируется создать алгоритм для решения задачи безопасного расхождения группы судов, осуществляемого на основе попарного анализа опасности столкновений.
Практика пилотирования по принципу “вижу избегаю” считается основной методикой, используемой пилотами для сведения к минимуму риска столкновения при полетах в неконтролируемом воздушном пространстве 3 визуальных метеорологических условиях. Эта практика непосредственно связана с навыками пилота вести наблюдение из кабины или за приборной доской, а также оценивать окружающую визуальную обстановку. эффективность этой методики может быть значительно повышена, если пилот сможет развить в себе навыки, восполняющие ограниченные возможности человеческого зрения. Эти навыки включают в себя применение эффективных методов визуального наблюдения, умение вести выборочное прослушивание радиопередач наземных станций и других воздушных судов, с тем чтобы составить представление о воздушной обстановке и развить приемы, которые можно определить как “хорошее летное мастерство”.
Настоящий циркуляр предназначен ознакомить пилотов с навыками, необходимыми для более эффективного ведения наблюдения и предлагается главным образом для пилотов, которые выполняют основной объем полетов по правилам визуальных полетов (ПВП). Однако эти приемы представляют также интерес для всех пилотов, независимо от типов воздушных судов, на которых они выполняют полеты, и правил выполнения этих полетов, так как ни один из пилотов не застрахован от столкновений в воздухе.
В работе положено начало практическому применению алгоритмов увода летательных аппаратов от трехмерных поверхностей ограничения, представляющих собой комбинацию рельефа местности и искусственных препятствий. Проведен анализ событий, приводящих к авиационным происшествиям, и осуществлено сравнение бортовых систем предварительного уведомления экипажей воздушных судов о столкновении с естественными или искусственными препятствиями. Показано, что такие системы являются недостаточными вследствие своего пассивно-рекомендательного характера выдачи предупреждений. Поставлен вопрос о необходимости реализации активной автоматической системы предотвращения столкновений с пространственными препятствиями. В целях применения имеющихся алгоритмов увода летательных аппаратов от пространственных поверхностей ограничения разработана методика аппроксимации трехмерных поверхностей (препятствий), заданных на цифровой карте местности в виде дискретных отсчетов высоты с определенным шагом на координатной сетке. В качестве аппроксимирующей препятствие непрерывной поверхности второго порядка выбран параболоид вращения, и определены его характеристические параметры. Для определения характеристических параметров параболоида предложены к использованию алгоритм определения пересечения трехмерной поверхности и плоскости, основанный на принципе определения пересечения треугольников в пространстве, а также метод выбора точки перегиба рельефа местности, основанный на определении значения градиента высоты рельефа местности. Приведено построение аппроксимирующего параболоида на примере естественного препятствия в виде горного массива. При синтезе алгоритмов предотвращения столкновения летательных аппаратов с препятствиями отмечена необходимость учета не только параметров поверхностей ограничения и динамических характеристик летательных аппаратов, но и точностных характеристик источников данных об их положении. Показаны перспективные направления применения разработанной методики.