Simulation-Based, Risk-Influenced Path Planning Framework for Marine Surface Vessels
Master thesis
Permanent lenke
https://hdl.handle.net/11250/3097113Utgivelsesdato
2023Metadata
Vis full innførselSamlinger
Sammendrag
Sjøfartssektoren står overfor betydelig utvikling, spesielt når det gjelder autonome fartøy. En viktig oppgave i denne utviklingen er å identifisere den optimale ruten et fartøy kan følge i en gitt situasjon. Formålet med denne masteroppgaven er å bidra innenfor marin kybernetikk ved å foreslå et rammeverk for ruteplanlegging for maritime overflatefartøy. Rammeverket bruker en kostnadsfunksjon som kombinerer risiko for grunnstøting, drivstofforbruk, og tidsforbruk for å beregne den mest optimale ruten blant et forhåndsbestemt utvalg av alternativer.
Rammeverket legger spesiell vekt på risikoen for grunnstøting. For å vurdere grunnstøtings-risikoen for en gitt rute, utføres regelmessige simuleringer av tap av fremdriftskraft langs hele ruten. Hvis et fartøy blir simulert til å grunnstøte, defineres risikoen ved å vurdere både sannsynligheten for tap av fremdriftskraft og konsekvensene av grunnstøtingen. Sannsynligheten for tap av fremdriftskraft estimeres ved å hjelp av et bayesiansk nettverk som bruker statistisk teori knyttet til tap av fremdriftskraft. De potensielle konsekvensene av grunnstøting vurderes med tanke på miljømessige, sosiale og økonomiske konsekvenser. Disse konsekvensene fastsettes basert på informasjon om fartøyet og en estimert skadetilstand på skipet som har grunnstøtt. Skadetilstanden bestemmes ved hjelp av et bayesiansk nettverk som tar hensyn til fartøyets hastighet, værforholdene og grunnforholdene på stedet hvor grunnstøtingen er simulert til å ha skjedd. Den totale risikoen for grunnstøting for en gitt rute defineres som den samlede risikoen fra alle simuleringene, som deretter kombineres med kostnaden for drivstoff og tidsbruk for å beregne verdien til en kostnadsfunksjon. Ruten som simuleres til å ha lavest verdi på denne kostnadsfunksjonen defineres som den optimale ruten.
I utviklingen av ruteplanleggingsrammeverket har fleksibilitet blitt høyt prioritert. Målet er å gjøre det enkelt å integrere spesifikke fartøysdata og informasjon om omstendighetene. Rammeverket implementerer også forskjellige vektingsparametere som operatører kan bruke til å bestemme hvilke faktorer de ønsker å prioritere. The maritime industry is currently experiencing significant transformations, particularly in the domain of vessel autonomy. A fundamental component of this advancement is the determination of the optimal navigational route. This Master's thesis seeks to contribute to the field of marine cybernetics by proposing a simulation-based path-planning framework for marine surface vessels. The framework incorporates a cost function that combines grounding risk, fuel consumption, and cost of time usage to determine the optimal path among a predefined set of options.
The grounding risk analysis component of the framework has received particular attention. In order to assess the grounding risk of a specific path, simulations of propulsion loss are conducted at regular intervals throughout the entire trajectory of the route. If the vessel is simulated to experience grounding, the risk is defined by considering both the likelihood of propulsion loss and the consequence of the grounding incident. The likelihood of experiencing propulsion loss is estimated by utilizing a Bayesian Network that incorporates theoretical statistics related to propulsion loss. The consequences of grounding are further assessed in terms of their environmental, social, and economic impacts. These values are determined based on vessel characteristics and a predicted damage state resulting from the grounding incident. This damage state is determined using another Bayesian Network that incorporates vessel speed, weather conditions at the grounding site, and the type of material on which the ship has grounded. The grounding risk of a given path is defined as the combined risks of the propulsion loss simulations for all time steps, which is then combined with fuel consumption and the cost of time usage to form a cost function. Minimizing this cost function enables the identification of the optimal path.
The path-planning framework is designed for flexibility, and implementing specific vessel and environmental data should be straightforward. Furthermore, various weighting parameters are included to enable operators to make prioritization choices according to their specific needs.