Development of a Framework for Testing COLREG Compliance using Signal Temporal Logic (STL)

Abstract

Innføringen av autonome fartøy kan by på fordeler som redusert utslipp, mer effektive operasjoner og tryggere navigasjon. For å oppnå trygg navigasjon kreves det imidlertidig at maritime lover og regler opprettholdes. En viktig del er å være sikker på at både autonome og tradisjonelt bemannede fartøy overholder de internasjonale reglene for å unngå kollisjoner på sjøen, også kjent som COLREG.\\ Når det kommer til den maritime sekotrene, har forskning på bruk av TL for verifikasjon vært svært begrenset, dette gjelder også bruken av TL i å uttrykke COLREG. Denne masteroppgaven utvikler derfor et rammeverk ved bruk av Signal Temporal Logikk (STL) som formulerer COLREG reglene 2, 6, 8, 13, 14, 15 og 17. Funnene i oppgaven er tenkt å vise hvordan bruken av STL og STL robusthetsenheten kan forbedre evalueringen av navigasjon sett i lys av COLREG.

Metoden starter med filtrering av AIS-data i Trondheimsfjorden. Den ufiltrerte AIS-dataen håndteres ved å fjerne duplikater og fartøy plukkes ut basert på navigasjonsstatus. Med fokus på fergeaktiviteten i Trondheimsfjorden er det seks stykker som blir filtrert med tanke på COLREG senarioer. Videre bygger metoden COLREG uttrykk ved bruken av de temporale STL operatører. En av de vitenskapelige metodene som foreslås er å bruke en ellipse som skipsdomene, for å beskrive "tidsnok" og "trygg avstand".

Resultatene kommet frem til i denne oppgaven indikerer at et STL-basert rammeverk er et lovende alternativ, hvor en av fordelene er muligheten til å evaluere robustheten, en numerisk verdi på hvor godt eller dårlig et skip møter definerte COLREG krav. Det er foreslått en evaluering av et kryssende, møtende, samt forbikjørende fartøy og et fartøy som har rett til å holde på kurs og fart. Videre forbedring av verktøyet er foreslått, hvor blant annet inkludering av siotuasjoner med flere skip enn kun 2, samt valg og utvikling av mer detaljerte evalueringsparametere, eksempelvis skipsdomene.

Adopting to Autonomous Surface Vessels (ASV) can offer advantages in reduced emissions, efficient operations and safer navigation. However, ensuring safer navigation requires a strict following of maritime rules and regulations. An important aspect to this, is to make sure that both autonomous and traditionally manned vessels complies with the International Regulations for Preventing Collisions at Sea (COLREG). Looking at the maritime sector - research on the use of Temporal Logics (TL) in verification, specifically expressing the COLREG are limited. Hence, this thesis proposes a Signal Temporal Logic (STL) framework expressing COLREG rules 2,6,8,13,14,15 and 17, offering a method for assessing navigational behavior. The findings demonstrate how these expressions, by utilizing the STL robustness metric can enhance the evaluation of vessel navigation concerning the COLREG.

The methodology starts of with a filtering of AIS-data from an area in Trondheimsfjorden. The raw AIS-data is processed to remove duplicates and vessels are selected based on navigational status. Focusing on vessel activity in Trondheimsfjorden, six operating ferries are further analysed and the data cleaning method offers multiple classified COLREG encounters, with both give way and stand on scenarios. The approach builds COLREG expression using the temporal operators of STL. One of the scientific methods proposed is using an elliptical ship domain in describing ample time and a passing at a safe distance.

The results indicates that the STL-based framework is a promising alternative, with one of the main benefits being the robustness metric offering a numerical value for compliance. It is proposed an evaluation of a crossing, head on, overtaking and stand on scenario. However, further development is possible and some enhancement for future work are suggested for choosing more detailed evaluation parameters and the handling of multi ship encounters.