Measuring ship collision risk in a dense traffic environment

• Autorzy: Huang Y. , Van Gelder P. H. A. J. M.

Identyfikatory

DOI

10.12716/1001.13.04.05

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Collision risk measurement is an essential topic for ship collision prevention. Many risk measures, i.e. DCPA/TCPA, etc., decouple the ship traffic into several pairs of ships and then evaluate the risk in each pair. This kind of measurement loses some information of the entire traffic and might include some biases in risk measurement, especially in multiple-ship scenarios. In this article, Imminent Collision Risk Assessment (ICRA) is extended, which formulates collision risk as a ratio of reachable maneuvers leading to a collision and all reachable maneuvers (velocities). Two groups of scenarios have been simulated to show the ICRA is suitable for assessing the collision risk in multiple-ship scenarios. Moreover, two improvements have been introduced: (1) a generalized velocity obstacle algorithm is introduced to collect the maneuvers leading to collisions, which considers ship dynamics; (2) the constraints of forces are considered in the formulation of reachable maneuvers. As a result, the proposed measurement helps one ship assess the risk of approaching obstacles which are difficult to avoid the collision in terms of own-ship’s dynamics and kinetic constraints.

Słowa kluczowe

EN

collision avoidance; Imminent Collision Risk Assessment (ICRA); Time to Closest Point of Approach (TCPA); Distance at Closest Point of Approach (DCPA); risk measures; dense traffic environment; ship collision rsk; measuring ship collision risk

• 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: 737--744
• Opis fizyczny: Bibliogr. 18 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Huang Y.

• Delft University of Technology, Delft, Netherlands

autor

Van Gelder P. H. A. J. M.

• Delft University of Technology, Delft, Netherlands

Bibliografia

• 1. Bareiss, D., & van den Berg, J. (2015). Generalized reciprocal  collision  avoidance.  International  Journal  of  Robotics  Research,  34(12),  1501‐1514.  Retrieved  from  <Go  to  ISI>://WOS:000361973900004.  doi:10.1177/0278364915576234 
• 2. Chen,  L.  Y.,  Hopman,  H.,  &  Negenborn,  R.  R.  (2018).  Distributed  model  predictive  control  for  vessel  train  formations  of  cooperative  multi‐vessel  systems.  Transportation Research Part C‐Emerging Technologies, 92,  101‐118.  Retrieved  from  <Go  to  ISI>://WOS:000438480900007.  doi:10.1016/j.trc.2018.04.013 
• 3. 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, 186198. doi:10.1016/j.oceaneng.2018.10.023
• 4. Degre,  T.,  &  Lefevre,  X.  (1981).  A  Collision  Avoidance  System. Journal of Navigation, 34(2), 294‐302. Retrieved  from  <Go  to  ISI>://WOS:A1981LP36500013.  doi:Doi  10.1017/S0373463300021408
• 5. Fiorini, P., & Shiller, Z. (1998). Motion planning in dynamic  environments  using  velocity  obstacles.  International  Journal of Robotics Research, 17(7), 760‐772. Retrieved from  <Go  to  ISI>://WOS:000074575200006.  doi:Doi  10.1177/027836499801700706 
• 6. Fossen,  T.  I.  (2002).  Marine  Control  Systems:  Guidance,  Navigation,  and  Control  of  Ships,  Rigs  and  Underwater  Vehicles. Trondheim, Norway: Marine Cybernetics. 
• 7. Goerlandt, F., Montewka, J., Kuzmin, V., & Kujala, P. (2015).  A risk‐informed ship collision alert system: Framework  and  application.  Safety  Science,  77,  182‐204.  Retrieved  from  <Go  to  ISI>://WOS:000355709400020.  doi:10.1016/j.ssci.2015.03.015
• 8. Huang, Y., Gelder, P. H. A. J. M. v., & Mendel, M. B. (2016).  Imminent ships collision risk assessment based on velocity  obstacle.  Paper  presented  at  the  ESREL  2016:  Risk,  Reliability and Safety: Innovating Theory and Practice,  Glasgow (UK).
• 9. Huang,  Y.,  &  van  Gelder,  P.  (2019).  Time‐Varying  Risk  Measurement for Ship Collision Prevention. Risk Anal.  Retrieved  from  https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/30845355.  doi:10.1111/risa.13293 
• 10. Huang, Y. M., Chen, L. Y., & van Gelder, P. H. A. J. M.  (2019).  Generalized  velocity  obstacle  algorithm  for preventing ship collisions at sea. Ocean Engineering, 173,  142‐156.  Retrieved  from  <Go  to  ISI>://WOS:000460709700012.  doi:10.1016/j.oceaneng.2018.12.053
• 11. Huang, Y. M., van Gelder, P. H. A. J. M., & Wen, Y. Q.  (2018).  Velocity  obstacle  algorithms  for  collision  prevention  at  sea.  Ocean  Engineering,  151,  308‐321.  Retrieved  from  <Go  to  ISI>://WOS:000426409000028.  doi:10.1016/j.oceaneng.2018.01.001
• 12. Johansen,  T.  A.,  Perez,  T.,  &  Cristofaro,  A.  (2016).  Ship  Collision Avoidance and COLREGS Compliance Using  Simulation‐Based  Control  Behavior  Selection  With  Predictive  Hazard  Assessment.  Ieee  Transactions  on  Intelligent  Transportation  Systems,  17(12),  3407‐3422.  Retrieved  from  <Go  to  ISI>://WOS:000389344200007.  doi:10.1109/Tits.2016.2551780 
• 13. Lenart, A. S. (1983). Collision Threat Parameters for a New  Radar Display and Plot Technique. Journal of Navigation,  36(3),  404‐410.  Retrieved  from  <Go  to  ISI>://WOS:A1983RG25400007.  doi:Doi  10.1017/S0373463300039758 
• 14. Moreira, L., Fossen, T. I., & Guedes Soares, C. (2007). Path  following control system for a tanker ship model. Ocean  Engineering,  34(14‐15),  2074‐2085.  doi:10.1016/j.oceaneng.2007.02.005 Convention on the International Regulations for Preventing  Collisions at Sea, 1972 (COLREGs),  (1972). 
• 15. Pedersen, E., Inoue, K., & Tsugane, M. (2003). Simulator  studies on a collision avoidance display that facilitates  efficient and precise assessment of evasive manoeuvres  in congested waterways. Journal of Navigation, 56(3), 411427. Retrieved from <Go to ISI>://WOS:000186787200006.  doi:10.1017/S0373463303002388 
• 16. Skjetne, R., Smogeli, Ø., & Fossen, T. I. (2004). Modeling,  Identification,  And  Adaptive  Maneuvering  Of  Cybership  II:  A  Complete  Design  With  Experiments.  IFAC Proceedings Volumes, 37(10), 203‐208.
• 17. Szlapczynski,  R.,  &  Krata,  P.  (2018).  Determining  and  visualizing safe motion parameters of a ship navigating  in  severe  weather  conditions.  Ocean  Engineering,  158,  263‐274.  Retrieved  from  <Go  to  ISI>://WOS:000433650200021.  doi:10.1016/j.oceaneng.2018.03.092 
• 18. Westrenen, F. v., & Ellerbroek, J. (2017). The Effect of Traffic  Complexity on the Development of Near Misses on the  North  Sea.  IEEE  Transactions  on  Systems,  Man,  and  Cybernetics:  Systems,  PP(99),  1‐9.  doi:10.1109/TSMC.2015.250360