Developing a Maritime Safety Index using Fuzzy Logics

• Autorzy: Olindersson F. , Bruhn W.C. , Scheidweiler T. , Andersson A.

Identyfikatory

DOI

10.12716/1001.11.03.12

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Safe shipping is essential for society and different measures are taken to improve maritime safety, for example through implementation of traffic separation schemes, radar surveillance and traffic management concepts. But how can maritime safety be measured to determine the effects of those implementations? In this study, a real-time maritime safety index for a ship is developed, taking into account both the probability of grounding and the probability of collision. The index is developed using fuzzy integrated systems and validated in ship handling simulator scenarios. It uses numerical data from the simulator as an input to assess the present traffic situation from the perspective of a specific ship and outputs a comprehensive index. This paper describes the concept of sea traffic management as proposed and evaluated in the EU funded STM Validation project, the motivation for developing a maritime safety index, the numerical input variables and model properties and also validates the feasibility of the approach.

Słowa kluczowe

EN

maritime safety; maritime safety index; fuzzy Logics; safe shipping; ship handling simulator; Vessel Traffic Services (VTS); Traffic Separation Schemes (TSS); European Maritime Simulator Network (EMSN)

• Wydawca: Faculty of Navigation, Gdynia Maritime University
• Czasopismo: TransNav : International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation
• Rocznik: 2017
• Tom: Vol. 11, no. 3
• Strony: 469--475
• Opis fizyczny: Bibliogr. 13 poz., rys.

Twórcy

autor

Olindersson F.

• Chalmers University of Technology, Gothenburg, Sweden 

autor

Bruhn W.C.

• Fraunhofer Center for Maritime Logistics and Services CML, Hamburg, Germany

autor

Scheidweiler T.

• Fraunhofer Center for Maritime Logistics and Services CML, Hamburg, Germany

autor

Andersson A.

• SSPA Sweden AB, Gothenburg, Sweden

Bibliografia

• 1 Bai, W. W. (2006). Fundamentals of Fuzzy Logic Control ‐  Fuzzy Sets, Fuzzy Rules and Defuzzifications. Advanced  Fuzzy  Logic  Technologies  in  Industrial  Applications.  Springer ‐ Verlag. 
• 2 International Maritime Organization. (2003). Convention on  the  International  Regulations  for  Preventing  Collisions  at  Sea. London. 
• 3 Kao, S. L., Lee, K., Chang, K. Y., & Ko, M.‐D. (2007). A  Fuzzy Logic Method for Collision Avoidance in Vessel  Traffic Service. Journal of Navigation, S. 17‐31. 
• 4 Kozlowska,  E.  (2012).  Basic  principles  of  fuzzy  logic.  Von  Prague:  Czech  Technical  University  in  Prague:  http://access.feld.cvut.cz/view.php?cisloclanku=2012080 002 abgerufen 
• 5 Lind, M., Hägg, M., Siwe, U., & Haraldson, S. (2016). Sea  Traffic  Management  –  Beneficial  for  all  Maritime  Stakeholders. Proceedings of 6th Transport Research Arena,  (S. 183‐192). Warsaw. 
• 6 Lopez‐Santander, A., & Lawry, J. (2017). An Ordinal Model  of Risk Based on Marinerʹs Judgement. The Journal of  Navigation, 70, S. 309‐324. 
• 7. Mamdani,  E.  A.  (1975).  An  Experiment  in  Linguistic  Synthesis With a Fuzzy Logic Controller. International  Journal of Man‐Machine Studies, 7, S. 1‐13. 
• 8 Olindersson, F., & Janson, C.‐E. (2015). Development of a  Software  to  Identify  and  Analyse  Marine  Traffic  Situations. MARSIM. Newcastle, UK
• 9 Park, G.‐K. K.‐Y. (2012). Building an Intelligent Supporting  System  for  Safe  Navigation  Using  Fuzzy  Theory.  Proceedings  of  2012  International  Conference  on  Fuzzy  Theory  and  Its  Applications.  Nagional  Chung  Hsing  University, Taiwan. 
• 10 Perera,  L.  C.  (2011).  Fuzzy  logic  based  decision  making  system  for  collision  avoidance  of  ocean  navigation  under  critical  collision  conditions.  Journal  of  Marine  Science and Technology, S. 84‐99. 
• 11 Rizvanolli, A., Burmeister, H.‐C., & John, O. (2015). The role  of  the  European  Maritime  Simulator  Network  in  assessing  dynamic  sae  traffic  management  principles.  TransNav  (Vol.  9,  Nr.4)  (S.  559‐564).  Gdynia:  Gdynia  Maritime University, Faculty of Navigation
• 12 Sjöfartsverket.  (2016).  Sea  Traffic  Management  Validation  Project.  Retrieved  November  01,  2016,  from  http://stmvalidation.eu/ 
• 13 Zadeh, L. (1965). Fuzzy Sets. In Information and Control (S.  338‐353).