PL
 |
EN
Preferencje help
Polish version English version Język
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 12

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Content available A nature inspired collision avoidance algorithm for ships
Lazarowska A.
TransNav : International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation
|
2023
|
Vol. 17 No. 2
341--346
EN
Nature inspired algorithms are regarded as a powerful tool for solving real life problems. They do not guarantee to find the globally optimal solution, but can find a suboptimal, robust solution with an acceptable computational cost. The paper introduces an approach to the development of collision avoidance algorithms for ships based on the firefly algorithm, classified to the swarm intelligence methods. Such algorithms are inspired by the swarming behaviour of animals, such as e.g. birds, fish, ants, bees, fireflies. The description of the developed algorithm is followed by the presentation of simulation results, which show, that it might be regarded as an efficient method of solving the collision avoidance problem. Such algorithm is intended for use in the Decision Support System or in the Collision Avoidance Module of the Autonomous Navigation System for Maritime Autonomous Surface Ships.
2
Content available Verification of a deterministic ship's safe trajectory planning algorithm from different ships’ perspectives and with changing strategies of target ships
Lazarowska A.
TransNav : International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation
|
2021
|
Vol. 15 No. 3
623--628
EN
The paper presents results of a ship's safe trajectory planning method verification - the Trajectory Base Algorithm, which is a deterministic approach for real-time path-planning with collision avoidance. The paper presents results of the algorithm’s verification from different ships’ perspectives and with changing strategies of target ships. Results prove the applicability of the algorithm in the Collision Avoidance Module of the Autonomous Navigation System for Maritime Autonomous Surface Ships.
3
Content available Verification of ship's trajectory planning algorithms using real navigational data
Lazarowska A.
TransNav : International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation
|
2019
|
Vol. 13, no. 3
559--564
EN
The paper presents results of ship's safe trajectory planning algorithms verification. Real navigational data registered from a radar with an Automatic Radar Plotting Aid on board the research and training ship Horyzont II were used as input data to the algorithms. The algorithms verified in the presented research include the Ant Colony Optimization algorithm (ACO), the Trajectory Base Algorithm (TBA), the Visibility Graph-search Algorithm (VGA) ant the Discrete Artificial Potential Field algorithm (DAPF). Details concerning data registration and exemplary results obtained with the use or real navigational data are introduced and summarized in the paper. Presented results prove the applicability of proposed algorithms for solving the ship's safe trajectory planning problem.
4
Content available remote Zastosowanie grafu widoczności w planowaniu trasy przejścia statku
Lazarowska A.
Zeszyty Naukowe Akademii Morskiej w Gdyni
|
2017
|
nr 98
116--121
PL
W artykule przedstawiono propozycję rozwiązania problemu wyznaczania trasy przejścia statku przy zastosowaniu jednej z metod teorii grafów. Celem pracy była ocena możliwości zastosowania wybranej metody teorii grafów w planowaniu globalnej trasy przejścia statku, uwzględniającej statyczne ograniczenia nawigacyjne (lądy, mielizny). Środowisko nawigacyjne zostało zamodelowane w postaci grafu widoczności przy zastosowaniu algorytmu obrotowego zamiatania płaszczyzny. Najkrótsza trasa przejścia statku wyznaczono następnie za pomocą algorytmu Dijkstry.
EN
The article presents a proposal for solving the problem of determining a ship’s safe path using one of the graph theory methods. The aim of the study was to evaluate the possibility of the selected graph theory method application in planning a ship’s global route, taking into account the static navigational restrictions (lands, shallows). The navigational environment was modelled as a visibility graph using a rotational plane sweep algorithm. The shortest ship’s path is then determined using a Dijkstra's algorithm.
5
Content available remote Wyznaczanie bezpiecznej trajektorii przy zastosowaniu algorytmu mrówkowego z uwzględnieniem charakterystyki manewrowej statku
Lazarowska A.
Zeszyty Naukowe Akademii Morskiej w Gdyni
|
2017
|
nr 98
109--115
PL
W artykule przedstawiono propozycję rozwiązania problemu wyznaczania bezpiecznej trajektorii statku przy zastosowaniu jednej ze stochastycznych metod optymalizacji, jaką jest algorytm mrówkowy. W procesie obliczania bezpiecznej trasy przejścia statku uwzględnione zostały wszystkie najważniejsze wymagania i ograniczenia, do których należą Międzynarodowe Prawo Drogi Morskiej (MPDM), ograniczenia statyczne (lądy, mielizny) i dynamiczne (spotkane statki), odległość bezpieczna pomiędzy statkami, warunki pogodowe (widzialność) oraz właściwości dynamiczne statku. Dynamika statku własnego została uwzględniona w postaci czasu realizacji manewru, którego wartość wynika z charakterystyki manewrowej danej jednostki.
EN
The article presents a proposal for solving the problem of determining a ship’s safe trajectory using one of the stochastic optimization methods, which is an ant algorithm. In the process of ship’s safe path planning all of the most important requirements and limitations were taken into account, which include the International Regulations for Preventing Collisions at Sea (COLREGs), static (lands, shoals) and dynamic (target ships) obstacles, a safe distance between ships, weather conditions (visibility) and dynamic properties of the ship. The dynamics of an own ship were taken into account in the form of maneuver time, the value of which is indicated by the maneuvering characteristic of a vessel.
6
Content available Multi-criteria ACO-based algorithm for ship’s trajectory planning
Lazarowska A.
TransNav : International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation
|
2017
|
Vol. 11, no. 1
31--36
EN
The paper presents a new approach for solving a path planning problem for ships in the environment with static and dynamic obstacles. The algorithm utilizes a heuristic method, classified to the group of Swarm Intelligence approaches, called the Ant Colony Optimization. The method is inspired by a collective behaviour of ant colonies. A group of agents - artificial ants searches through the solution space in order to find a safe, optimal trajectory for a ship. The problem is considered as a multi-criteria optimization task. The criteria taken into account during problem solving are: path safety, path length, the International Regulations for Preventing Collisions at Sea (COLREGs) compliance and path smoothness. The paper includes the description of the new multi-criteria ACO-based algorithm along with the presentation and discussion of simulation tests results.
7
Content available Metoda uwzględniania dynamiki statku w procesie wyznaczania bezpiecznej trajektorii
Lazarowska A.
Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
|
2016
|
Nr 51
107--110
PL
Dynamika statku w procesie manewru zmiany kursy zależy od aktualnego kąta wychylenia płetwy steru, aktualnej prędkości statku oraz stanu załadowania. W pracy przedstawiono metodę tworzenia rodziny charakterystyk czasu realizacji manewru w funkcji zmiany kursu dla różnych wartości kąta wychylenia steru oraz prędkości liniowych statku, dla wybranych typów statków. Właśności dynamiczne przykładowych statków obliczane są przy wykorzystaniu oprogramowania MATLAB. Na podstawie obliczeń próby cyrkulacji otrzymywania jest wartość średnicy cyrkulacji ustalonej statku. Następnie obliczana jest prędkość kątowa statku oraz wyznaczane są charakterystyki czasu realizacji manerwu w funkcji zmiany kursu. W dalszej części pracy przedstawiono sposób uwzględniania czasu realizacji manewru w obliczeniach realizowanych przez algorytm wyznaczania bezpiecznej trajektorii statku.
EN
Dynamics of a ship in the process of a course change manoeuvre depends on the current rudder angle, the ship’s speed and loading condition. A method of calculating a family of characteristics, presenting the manoeuvre time as a function of the course change for different values of the rudder angle and the ship’s speed, for different types of vessels is presented in this paper. Dynamic properties of a ship are calculated using the MATLAB software. Based upon the turning circle calculation, a value of the steady turning radius in obtained. Then, the angular velocity of the ship is calculated and characteristics of the manoeuvre time as a function of the course change are determined. After that, a method of taking into account the manoeuvre time in the ship’s safe trajectory determination algorithm is presented and its successful application is proved by results of simulation tests. A heuristic Ant Colony Optimization based algorithm and a deterministic Trajectory Base algorithm were used for the dynamic properties application and evaluation tests, but the method can easily be applied in other algorithms utilizing different optimization methods.
8
Content available Swarm intelligence approach to safe ship control
Lazarowska A.
Polish Maritime Research
|
2015
|
nr 4
33--40
EN
This paper presents an application of the Ant Colony Optimization (ACO) technique in a safe ship control system. The method developed solves the problem of path planning and collision avoidance of a ship in the open sea as well as in restricted waters. The structure of the developed safe ship control system is introduced, followed by a presentation of the applied algorithm. Results showing the problem-solving capability of the system are also included. The aim of the system developed is to increase automation of a safe ship control process. It is possible to apply the proposed method in Unmanned Surface Vehicles (USVs) control system, what will contribute to the enhancement of their autonomy.
9
Porównanie algorytmu mrówkowego oraz programowania dynamicznego służących do wyznaczania bezpiecznej trajektorii statku
Lazarowska A., Lisowski J.
Przegląd Telekomunikacyjny + Wiadomości Telekomunikacyjne
|
2014
|
nr 11
1400--1403
PL
Dokonano porównania dwóch metod stosowanych w rozwiązywaniu problemu unikania kolizji statków: podejście oparte na algorytmie mrówkowym, zwanym również optymalizacją kolonią mrówek (Ant Colony Optimisation - ACO) oraz rozwiązanie wykorzystujące metodę programowania dynamicznego (Dynamic Programming - DP). Metody te sklasyfikowano w dwóch różnych grupach: ACO - algorytmów przybliżonych (approximate algorithms), znanych również jako podejścia heurystyczne oraz DP - nazywanych również algorytmami dokładnymi (exact algorithms). W artykule zawarto syntetyczny opis obu metod oraz porównanie tych dwóch podejść, w szczególności porównanie wyników uzyskanych dla rzeczywistych sytuacji nawigacyjnych zarejestrowanych na Morzu Bałtyckim.
EN
The article presents a comparison of two methods used to solve the problem of ships collision avoidance: an approach based on the ant algorithm, also known as Ant Colony Optimization - ACO and a solution using dynamic programming method - DR These methods arę classified into two different groups: ACO belongs to the group of approximate algorithms, also known as heuristics, and DP is a deterministic method, called the exact algorithms. This paper contains a concise description of both methods and a comparison of the two approaches, in particular a comparison of the results obtained for real navigational situations registered in the Baltic Sea.
10
The ant colony algorithm for safe ship trajectory planning - simulation results
Lazarowska A.
Logistyka
|
2014
|
nr 6
6604--6613
EN
This paper is dedicated to the problem of safe ship trajectory determination in a collision situation at sea.A concise description of a safe ship control algorithm based on Ant Colony Optimisation (ACO) has been presented and results of simulation tests have been reported. The algorithm has been examined for a number of test cases which cover navigational scenarios in the open sea as well as in restricted waters with the occurrence of both static and dynamic obstacles. Test cases based on data from casualty reports of real collision situations which occurred in the European Union waters or involved European Union ship owners have been first examined. In the next stage, real navigational situations registered with the use of Marine Traffic service have been tested. Calculations for every testing scenario have been performed from the point of view of every vessel taking part in considered situation in order to evaluate the possibility of algorithm application in navigational decision support system on board of all of the ships simultaneously. The algorithm performance have been evaluated based upon the following criteria: feasibility of the result, solution compliance with the International Regulations for Preventing Collisions at Sea (COLREGs), execution time and repeatability of the results. In the summary concluding remarks concerning evaluation of the algorithm performance have been presented.
PL
Artykuł dotyczy problemu wyznaczania bezpiecznej trajektorii statku w sytuacji kolizyjnej na morzu. Na początku został przedstawiony syntetyczny opis algorytmu bezpiecznego sterowania statkiem opartego na Optymalizacji Kolonią Mrówek. Następnie zostały zaprezentowane wyniki badań symulacyjnych. Algorytm został przebadany dla testowych sytuacji nawigacyjnych mających miejsce zarówno na morzu otwartym, jak i na wodach ograniczonych przy występowaniu statycznych i dynamicznych przeszkód nawigacyjnych. W pierwszym etapie przebadane zostały przypadki testowe oparte na danych pochodzących z raportów rzeczywistych kolizji, które wydarzyły się w ostatnich latach na woda Unii Europejskiej lub dotyczyły statków należących do armatorów Unii Europejskiej. Potem przetestowane zostały rzeczywiste sytuacje nawigacyjne zarejestrowane przy użyciu serwisu Marine Traffic. Obliczenia dla każdej z badanych sytuacji nawigacyjnych zostały przeprowadzone z punktu widzenia każdego ze statków biorących udział w danej sytuacji spotkania w celu określenia, czy wyznaczone przez algorytm rozwiązania nie będą kolidowały ze sobą i w związku z tym oceny, czy opracowany algorytm mógłby być stosowany na wszystkich statkach jednocześnie. Do oceny działania algorytmu zostały zastosowane następujące kryteria: bezpieczeństwo wyznaczonej trajektorii, zgodność rozwiązania z Międzynarodowymi Przepisami o Zapobieganiu Zderzeniom na Morzu, czas obliczeń oraz powtarzalność wyników. W podsumowaniu zostały zawarte wnioski końcowe dotyczące oceny działania opracowanego algorytmu.
11
Content available remote Planowanie trasy przejścia statku z zastosowaniem algorytmu mrówkowego
Lazarowska A.
Zeszyty Naukowe Akademii Morskiej w Gdyni
|
2013
|
nr 78
43--52
PL
W artykule zaprezentowano wyniki pracy badawczej, dotyczącej zastosowania jednej z metod sztucznej inteligencji w nawigacji morskiej. W pracy tej algorytmy mrówkowe zostały użyte do wyznaczania bezpiecznej, optymalnej trasy przejścia statku pomiędzy portami. Koncepcja ta stanowi innowacyjne podejście do problemu wyznaczania bezpiecznej, optymalnej trajektorii statku. W procesie wyznaczania trasy przejścia uwzględniane są statyczne ograniczenia nawigacyjne, takie jak lądy, kanały, płycizny, tory wodne. Przedstawiony Podsystem Planowania Trasy Przejścia Statku stanowi element Systemu Wspomagania Decyzji Nawigacyjnych na Morzu. Celem systemu jest zwiększenie bezpieczeństwa nawigacji morskiej przy jednoczesnej minimalizacji kosztów eksploatacyjnych statku.
EN
The paper presents results of research concerning application of artificial intelligence method in marine navigation. Ant algorithms are proposed to determine safe optimal route of passage between harbours. The idea constitutes an innovative approach to the problem of determining safe optimal trajectory of own ship. Static navigational constraints such as lands, canals, shallows, fairways are considered in this process. Presented path planning system constitutes an element of Navigational Decision Support System. The purpose of the system is to increase safety of navigation with the minimization of operating costs.
12
Content available Decision support system for collision avoidance at sea
Lazarowska A.
Polish Maritime Research
|
2012
|
S 1
19-24
EN
The paper presents design and realization of computer decision support system in collision situations of passage with greater quantity of met objects. The system was implemented into the real ship electro-navigational system onboard research and training ship m/v HORYZONT II. The radar system with Automatic Radar Plotting Aid constitutes a source of input data for algorithm determining safe trajectory of a ship. The article introduces radar data transmission details. The dynamic programming algorithm is used for the determination of safe optimal trajectory of own ship. The system enables navigational data transmission from radar system and automatic determining of safe manoeuvre or safe trajectory of a ship. Further development of navigator’s decision support system is also presented. Path Planning Subsystem is proposed for the determination of global optimal route between harbours with the use of Ant Colony Optimization algorithms.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.