SBMPC Collision Avoidance for the ReVolt Model-Scale Ship
Master thesis
Permanent lenke
http://hdl.handle.net/11250/2625655Utgivelsesdato
2019Metadata
Vis full innførselSamlinger
Sammendrag
Fremtiden innen maritim varetransport består av autonome skip, og for å bli en levedyktig kommersiell løsning må de lages like trygge eller tryggere enn bemannede farkoster. Fullstendig autonome fartøy som oppfyller dette kriteriet, er avhengig av et forutsigbart kollisjonsunngåelsessystem. Det må være et system som tilpasser seg ettersom omgivelsene endres, er forberedt på uventede hendelser og samtidig overholder de internasjonale forskriftene for forebygging av kollisjon på sjøen (COLREGS). Denne masteroppgaven omhandler et COLREGS-kompatibelt kollisjonsunngåelsessystem basert på Scenario-Based Model Predictive Control (SBMPC) og et anti-grunnstøtingssystem, begge installert på skalamodellen av ReVolt.
Et bredt spekter av realistiske simulerte situasjoner med statiske hindringer, uforutsigbare objekter og forstyrrelser fra omgivelsene har blitt evaluert som en forberedelse til virkelige sjøtester. For å håndtere oscillatorisk oppførsel har noen nødvendige utbedringer av metoden blitt implementert. En mer passende skipsmodell sikrer gode prediksjoner underveis, og transisjonskostnaden bidrar til å bedre overholde COLREGS. For å unngå grunnstøtingsulykker er det lagt inn restriksjoner basert på elektroniske sjøkart, og for å oppdage objekter som nærmer seg utnyttes AIS-data. Det utbedrede kollisjonsunngåelses-systemet er testet både i simulator og i virkeligheten, og gir lovende resultater med tanke på å unngå kollisjon på en forutsigbar måte. For å komme nærmere optimalt resultat i alle situasjoner kan fremtidig forskning omfatte justering av parametere, samt øke kompleksiteten i algoritmen. Autonomy is the future of maritime shipping, and in order to be a viable solution for commercial use it has to be as safe or safer than conventional shipping. Fully autonomous surface vessels rely on a predictable collision avoidance system (CAS) to meet this criteria. The CAS should adapt as surroundings change and prepared for unexpected occurrences while adhering to the International Regulations for Preventing Collision at Sea (COLREGS). This thesis addresses a COLREGS compliant CAS using Scenario-Based Model Predictive Control (SBMPC) in conjunction with an anti-grounding system on the ReVolt model-scale ship.
A broad specter of realistic simulated scenarios, including static obstructions, unpredictable obstacles and environmental disturbances are evaluated as a preparation for real life testing. Necessary improvements to the method are implemented to address oscillatory behaviour. A more fitting ship model ensures good predictions along the way and a transitional cost help better comply with COLREGS. To avoid grounding, a map restriction based on electronic navigational charts is implemented and to detect approaching obstacles exploitation of automatic identification system (AIS) data is added. The improved CAS is tested both in simulator and in real life. The tests present promising results with regards to avoiding collision in a smooth predictable manner. To pursue optimal performance in all scenarios, future research may include improved tuning and additional complexity of the algorithm.