Integration of elliptical ship domains and velocity obstacles for ship collision candidate detection

• Autorzy: Chen P. F. , Van Gelder P. , Mou J. M.

Identyfikatory

DOI

10.12716/1001.13.04.07

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The maritime shipping industry has been making significant contributions to the development of the regional and global economy. However, maritime accidents and their severe consequences have been posing an incrementing risk to the individuals and societies. It is therefore important to conduct risk analysis on such accidents to support maritime safety management. In this paper, a modified ship collision candidate detection method is proposed as a tool for collision risk analysis in ports and waterways. Time-Discrete Velocity Obstacle algorithm (TD-NLVO) is utilized to detect collision candidates based on the encounter process extracted from AIS data. Ship domain model was further integrated into the algorithm as the criteria for determination. A case study is conducted to illustrate the efficacy of the improved model, and a comparison between the existing method and actual ship trajectories are also performed. The results indicate that with the integration of ship domain, the new method can effectively detect the encounters with significant collision avoidance behaviours. The choice of criteria can have a significant influence on the results of collision candidate detection.

Słowa kluczowe

EN

collision avoidance; elliptical ship domain; ship collision candidate detection; time-discrete velocity obstacle algorithm (TD-NLVO); AIS Data; ship trajectory; collision candidate detection; collision candidate

• Wydawca: Faculty of Navigation, Gdynia Maritime University
• Czasopismo: TransNav : International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation
• Rocznik: 2019
• Tom: Vol. 13. no. 4
• Strony: 751--758
• Opis fizyczny: Bibliogr. 23 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Chen P. F.

• Delft University of Technology, Delft, Netherlands

autor

Van Gelder P.

• Delft University of Technology, Delft, Netherlands

autor

Mou J. M.

• Wuhan University of Technology, Wuhan, China

Bibliografia

• 1. Chen, P., Huang, Y., Mou, J., van Gelder, P.H.A.J.M., 2018.  Ship collision candidate detection method: A velocity  obstacle approach. Ocean Engineering 170, 186‐198. 
• 2. Christian, R., Kang, H.G., 2017. Probabilistic risk assessment  on maritime spent nuclear fuel transportation (Part II:  Ship  collision  probability).  Reliability  Engineering  &  System Safety 164, 136‐149. 
• 3. COWI,  2008.  Risk  Analysis  Sea  trafic  Area  around  Bornholm. 
• 4. Cucinotta, F., Guglielmino, E., Sfravara, F., 2017. Frequency  of  Ship  Collisions  in  the  Strait  of  Messina  through  Regulatory and Environmental Constraints Assessment.  Journal of Navigation 70 (5), 1002‐1022. 
• 5. Degré, T., Lefèvre, X., 1981. A Collision Avoidance System.  Journal of Navigation 34 (02), 294‐302. 
• 6. Fiorini, P., Shiller, Z., 1998. Motion planning in dynamic  environments using velocity obstacles. The International  Journal of Robotics Research 17 (7), 760‐772. 
• 7. Fujii,  Y.,  Shiobara,  R.,  1971.  The  Analysis  of  Traffic  Accidents. Journal of Navigation 24 (04), 534‐543. 
• 8. Fujii,  Y.,  Tanaka,  K.,  1971.  Traffic  Capacity.  Journal  of  Navigation 24 (04), 543‐552. 
• 9. Huang, Y., van Gelder, P., Mendel, M.B., 2017. Imminent  ships  collision  risk  assessment  based  on  velocity  obstacle. 
• 10. Huang, Y., van Gelder, P.H.A.J.M., Wen, Y., 2018. Velocity  obstacle  algorithms  for  collision  prevention  at  sea.  Ocean Engineering 151, 308‐321. 
• 11. Large,  F.,  Sekhavat,  S.,  Shiller,  Z.,  Laugier,  C.,  2002.  Towards real‐time global motion planning in a dynamic  environment  using  the  NLVO  concept,  IEEE/RSJ  International  Conference  on  Intelligent  Robots  and  Systems, pp. 607‐612 vol.601. 
• 12. Lenart, A.S., 1983. Collision Threat Parameters for a New  Radar  Display  and  Plot  Technique.  Journal  of  Navigation 36 (3), 404‐410.
• 13. Li, S., Meng, Q., Qu, X., 2012. An overview of maritime  waterway  quantitative  risk  assessment  models.  Risk  Anal 32 (3), 496‐512. 
• 14. Li,  S.,  Zhou,  J.H.,  Zhang,  Y.Q.,  2015.  Research  of  Vessel  Traffic  Safety  in  Ship  Routeing  Precautionary  Areas  Based  on  Navigational  Traffic  Conflict  Technique.  Journal of Navigation 68 (3), 589‐601
• 15. Macduff, T., 1974. The probability of vessel collisions. Ocean  Industry 9 (9). 
• 16. Montewka, J., Goerlandt, F., Kujala, P., 2012. Determination  of collision criteria and causation factors appropriate to  a  model  for  estimating  the  probability  of  maritime  accidents. Ocean Engineering 40, 50‐61.
• 17. Montewka,  J.,  Hinz,  T.,  Kujala,  P.,  Matusiak,  J.,  2010.  Probability  modelling  of  vessel  collisions.  Reliability  Engineering & System Safety 95 (5), 573‐589. 
• 18. Pedersen, P.T., 1995. Collision and grounding mechanics.  Proceedings of WEMT 95 (1995), 125‐157.
• 19. Szlapczynski,  R.,  Krata,  P.,  Szlapczynska,  J.,  2018.  Ship  domain applied to determining distances for collision  avoidance  manoeuvres  in  give‐way  situations.  Ocean  Engineering 165, 43‐54. 
• 20. Szlapczynski,  R.,  Szlapczynska,  J.,  2016.  An  analysis  of  domain‐based  ship  collision  risk  parameters.  Ocean  Engineering 126, 47‐56. 
• 21. Wang, N., 2010. An Intelligent Spatial Collision Risk Based  on the Quaternion Ship Domain. Journal of Navigation  63 (4), 733‐749. 
• 22. Ylitalo, J., 2010. Modelling marine accident frequency, Alto  University School of Scence and Technology Faculty of  Information and Natural Science. 
• 23. Zhang, W.B., Kopca, C., Tang, J.J., Ma, D.F., Wang, Y.H.,  2017. A Systematic Approach for Collision Risk Analysis  based on AIS Data. Journal of Navigation 70 (5), 11171132.