Способ генерации предварительной прокладки пути судна и устройство для его реализации Российский патент 2022 года по МПК B63H25/00 G08G9/02 G08G3/02 B63B43/18 H04N19/00 

Изобретение относится к области судовождения, а именно к способам и системам генерации линии предварительной прокладки с использованием систем искусственного интеллекта, и может быть использовано для повышения безопасности плавания в концепции Е-навигации.

Процесс выполнения предварительной прокладки на сегодняшний день зачастую выполняется судоводителем вручную. Это приводит к ошибкам в процессе выполнения предварительной прокладки, которые, в свою очередь, могут привести к аварии судна.

Задача автоматического получения прокладки пути судна на электронной карте сводится к построению удобного и безопасного маршрута от одной точки до другой. Для ее решения предлагается применять математические алгоритмы искусственного интеллекта. Главное преимущество систем искусственного интеллекта заключается в возможности непрерывного стабильного функционирования и отсутствие влияния психологических факторов.

Известны способы генерации предварительной прокладки судна (патенты RU №2207296 С1, 13.10.2000 [1], RU №2513198 С1, 20.04.2014 [2], RU №2678762 С1, 31.01.2019 [3], RU №2643072 С2, 30.01.2018 [4], RU №2681667 С1, 12.03.2019 [5], заявки WO 2006134256 А2, 21.12.2006 [6], US 20150278734 А1, 01.10.2015 [7], патент на полезную модель RU №107124 U1, 10.08.2011 [8]).

Например, известный способ обеспечения безаварийного движения надводного или подводного судна при наличии подводных или надводных потенциально опасных объектов [2], включает постоянный прием спутниковых навигационных данных от радиолокационной станции, автоматической идентификационной системы, определение местоположения судна, вычисление скорости судна, глубины под килем. Дополнительно данный способ включают операции, согласно которым получают трехмерное изображение подводной обстановки со всех сторон судна спереди, с боков и сзади, для чего используют гидролокаторы в передней, задней, левой и правой областях, в случае обнаружения потенциально опасных объектов распознают их либо самим судоводителем, либо распознающим устройством и выбирают оптимальный способ предотвращения столкновения судна с потенциально опасным объектом и рассчитывают траекторию уклонения от потенциально опасного объекта. Повышается вероятность безаварийного движения надводного и подводного судна в различных потенциальных опасных аварийных ситуациях.

Недостатком данного способа является то, что отсутствует блок автоматического принятия решений по маневрированию и/или изменению скорости.

Также известный способ автоматической проводки судна [1], базируется на компенсации разницы между измерениями параметров движения судна отдатчиков курса, угловой скорости, положения руля и позиционирующего прибора, с программными значениями данных параметров движения и формирование управляющего сигнала на рулевой привод в функции данных рассогласования и скорости судна, при этом выделяют участки, которые в зависимости от ширины участка судового хода аппроксимируют прямыми линиями, для которых программные значения угла курса постоянные, и криволинейные участки, соединяющие прямолинейные, которые аппроксимируют дугами круга радиуса разворота и переходными участками, при этом программные значения курса, угловой скорости, положения руля определяют в соответствии с упрощенной моделью движения судна в функции радиуса разворота, текущей скорости и времени.

Недостатками данного способа являются:

Отсутствие возможности комплексно оценивать безопасность маршрута, равно как и безопасность в текущей навигационной обстановке, так как упомянутый способ не предусматривает измерение этих параметров.

Нет четкого указания механизма фильтрации и комплексирования данных от различных источников, что может породить целый ряд проблем, в частности, проблемы сочетания навигационных параметров разной природы.

Также в известном информационно-управляющем комплексе для автоматизации судовождения и динамического позиционирования судна [8], комплекс состоит из блоков управления, вычислительных блоков, блоков датчиков параметров и т.д. Это решение дает возможность определения координат, скорости и курса судна, его крена и дифферента, а также течения и приливного воздействия, но не решает задачу автоматического получения прокладки пути судна.

Известны также способ и система контроля местоположения судна с помощью нечеткой логики [3].

Контроль местоположения судна включает получение навигационных параметров, поступающих в блок входной информации, а затем в блок обработки информации, при этом используют нечеткую логику: в созданной матрице каждой ячейке присваивают координаты X и Y, после чего ее подвергают нечеткой кластеризации для выделения участков с повышенной опасностью. Местоположение судна определяют путем совокупного учета навигационной информации от различных источников с помощью нечетких чисел, равно как и степень опасности следования судна по линиям, полученным в блоке генерации линий предварительной прокладки в кластеризованной среде. В блоках нахождения координат X и Y определяют координаты ячеек, через которые проходят линии предварительной прокладки. Выходные данные вводят в блок для проверки линий предварительной прокладки в кластеризованной среде, получают оценку опасности в текущий момент и величину опасности в графическом виде при следовании по маршруту. Возможно комплексно оценивать безопасность маршрута, безопасность в текущей навигационной обстановке и комплексно оценивать данные от различных источников. Существенно повышается безопасность проводки судна

Недостатками являются: концептуальная недостаточность использования прогнозного потенциала нечеткой кластеризации при прокладке маршрута. Поиск пути происходит без учета потенциала опасности в каждой ячейке, а подсчет суммарного уровня опасности маршрута происходит уже после получения прокладки.

Задачей также известного способа генерации линии предварительной прокладки является расширение использования прогнозного потенциала нечеткой кластеризации при автоматизации предварительной прокладки маршрута плавания на электронной карте (патент RU №2735163 С1, 28.10.2020 [9]).

Для решения поставленной задачи известный способ генерации предварительной прокладки судна [9], включает нечеткую кластеризацию навигационной карты с последующим анализом на основе построения матрицы, каждой ячейке которой присваивают координаты X и Y, после чего ее подвергают нечеткой кластеризации с возможностью выделения участков повышенной опасности и определения координат ячеек, через которые проходят линии предварительной прокладки. При этом построение маршрута движения судна происходит итерационно и поэтапно, при этом вследствие логических преобразований, происходящих в ячейках матриц, навигационные параметры учитываются в виде значения функции принадлежности конкретной ячейки к кластеру опасных, а в качестве навигационных опасностей выделяют основные навигационные параметры: расстояние до опасности, направление и скорость движения управляемого судна, после чего на начальном этапе генерируют «грубые» линии предварительной прокладки с учетом полученной матрицы опасностей, а на следующем этапе происходит уточнение маршрута на основе скорректированных данных об опасности и координат точек предварительного маршрута, и осуществляют построение предварительного маршрута.

Технический результат данного способа заключается в возможности получения кластеризации маршрута судна. Технический результат достигается тем, что при матрица, каждая ячейка которой характеризуется координатами X и Y, подвергается ступенчатой нечеткой кластеризации для выделения участков с повышенной опасностью. При этом определяют генеральное направление движения судна, уточняют опасность с учетом нечетких генеральных направлений, а затем строят маршрут в уточненной среде, с возможностью получения улучшенного уровня данных о безопасности следования судна по маршруту.

Однако в данном способе построение маршрута следования базируется на использовании только картографической информации в виде навигационных опасностей (острова, отмели и т.д.), снимаемой с электронной картографической навигационно-информационной системы (ЭКНИС). В тоже время, наличие по маршруту следования районов с интенсивным судоходством, особенно при их пересечении, а также районов с неблагоприятными погодными условиями может привести к бесполезности предварительной прокладки.

Задачей предлагаемого технического решения является расширение функциональных возможностей известного способа генерации предварительной прокладки судна [9], который выбран в качестве прототипа, за счет использования широкого прогнозного потенциала нечеткой кластеризации при автоматизации предварительной прокладки маршрута плавания на электронной карте.

Поставленная задача решается за счет того, что в способе генерации предварительной прокладки судна включающим нечеткую кластеризацию навигационной карты с последующим анализом на основе построения матрицы, каждой ячейке которой присваивают координаты X и Y, после чего ее подвергают нечеткой кластеризации с возможностью выделения участков повышенной опасности и определения координат ячеек, через которые проходят линии предварительной прокладки, построение маршрута движения судна происходит итерационно и поэтапно, при этом вследствие логических преобразований, происходящих в ячейках матриц, навигационные параметры учитываются в виде значения функции принадлежности конкретной ячейки к кластеру опасных, а в качестве навигационных опасностей выделяют основные навигационные параметры: расстояние до опасности, направление и скорость движения управляемого судна, после чего на начальном этапе генерируют «грубые» линии предварительной прокладки с учетом полученной матрицы опасностей, а на следующем этапе уточняют маршрут на основе скорректированных данных об опасности и координат точек предварительного маршрута и осуществляют построение предварительного маршрута, в отличие от прототипа, в предлагаемом способе дополнительно в качестве навигационных опасностей выделяют основные навигационные параметры судов представляющих потенциальную опасность для расхождения с ними путем получения информации от автоматической идентификационной системы местонахождения судов в реальный момент времени по маршруту следования AIS или Marine Traffic, при возможном пересечении судном судоходных путей при нахождении на них судов, являющихся потенциально опасными при расхождении с ними при генерации предварительной прокладки пути судна, рассчитывают варианты безопасных дистанций вплоть до дистанции последнего маневра, при генерации предварительной прокладки выделяют окна погоды по прогнозной информации, получаемую информацию кодируют с использованием прогнозирования вектора движения на основе истории, изображения сцен опасных объектов подвергают триангуляции Делоне, при этом выполняется декодирование видеоданных путем получения битового потока видео, включающею в себя данные, ассоциированные с множеством кодированных изображений, причем каждое изображение включает в себя множество строк единиц дерева кодирования (CTU), и каждая CTU включает в себя одну иди более единиц кодирования (CU). Буфер данных, хранящий множество предикторов векторов движения на основе истории, используется для кодирования строк CTU, и процесс декодирования сбрасывает буфер перед декодированием первого CU текущей строки CTU, для текущей CU строки CTU список векторов-кандидатов движения строится на основе использования пространственной и временной корреляции векторов движения соседних кодовых единиц, а также предикторов векторов движения на основе истории в буфере, из списка векторов-кандидатов движения выбирается один предиктор вектора движения для декодирования текущей CU, и буфер обновляется на основе выбранного предиктора вектора движения.

В устройство для реализации предлагаемого способа включающее электронную картографическую навигационно-информационную систему, блок кластеризации, блок генерации прокладки, блок контроля, блок входных данных, при этом картографическая навигационно-информационная система соединена своим выходом с входом блока кластеризации, который своим выходом соединен с входом блока генерации прокладки, который своим выходом соединен с входом блока контроля, блок генерации прокладки еще одним своим входом соединен также с выходом блока входных данных и еще одним выходом соединен с еще одним входом блока кластеризации, а блок контроля соединен с электронной картографической навигационно-информационной системой, в отличие от прототипа дополнительно введено устройство кодирования видеоинформации с использованием прогнозирования вектора движения на основе истории, получаемой от АИС (AIS) и системы Marine Traffic, при этом блок кластеризации еще одним своим входом соединен с выходом устройства кодирования видеоинформации с использованием прогнозирования вектора движения на основе истории, получаемой от АИС (AIS) и системы Marine Traffic, при этом входной видеоинформацией для устройства кодирования видеоинформации являются видеокарты движения всех судов по планируемому маршруту движения в реальном времени, на электронную картографическую навигационно-информационную систему транслируют значения координат от приемоиндикатора спутниковой навигационной системы или координаты, полученные по счислению: приборная скорость, курсовой угол, данные от навигационной РЛС, информацию от штатных гидроакустических средств.

Сущность предлагаемого способа.

В случае навигационных опасностей, алгоритм выделяет в качестве основных навигационных параметров расстояние до опасности, направление и скорость движения управляемого судна. Далее, алгоритм на начальном этапе генерирует «грубые» линии предварительной прокладки с учетом полученной матрицы опасностей. Эти сгенерированные линии предварительной прокладки получают оценку опасности, а судоводитель также получает оценку опасности текущего состояния судна. При высокой степени опасности на следующем этапе производится уточнение маршрута на основе скорректированных данных об опасности и координат точек предварительного маршрута, и осуществляют построение предварительного маршрута, в соответствии с которым судоводитель может принять решение о дальнейших действиях.

Отличие предлагаемого способа от прототипа заключается в том, что происходит построение предварительного маршрута по координатам точек будущего маршрута с адекватным уровнем опасности с тем, чтобы не провести судно слишком близко к опасностям, а также, чтобы не сделать маршрут слишком длинным. На следующем шаге происходит уточнение маршрута с учетом скорректированных данных об опасности и предварительного маршрута. Такая пост-обработка также является отличительной особенностью. На выходе получают графическую прокладку маршрута судна, состоящую из путевых точек и соединяющих их линий, и обработанную электронную навигационную карту с просчитанным уровнем опасности на каждом ее участке. В отличие от аналогов, благодаря нечеткой кластеризации, можно получить значения навигационной опасности для каждой области карты и для всего маршрута в целом. Полученный маршрут является оптимальным по критериям безопасности и длины.

Устройство для реализации предлагаемого способа (фигура) включает электронную картографическую навигационно-информационную систему 1, блок 2 кластеризации, блок 3 генерации прокладки, блок 4 контроля набор путевых точек конечного маршрута, блок 5 входных данных (начальные и конечные точки маршрута), устройство 6 кодирования видеоинформации с использованием прогнозирования вектора движения на основе истории, получаемой от АИС (AIS) и системы Marine Traffic.

При этом картографическая навигационно-информационная система 1 соединена своим выходом с входом блока 2 кластеризации, который своим выходом соединен с входом блока 3 генерации прокладки, который своим выходом соединен с входом блока 4 контроля, блок 3 генерации прокладки еще одним своим входом соединен также с выходом блока 5 входных данных и еще одним выходом соединен с еще одним входом блока 2 кластеризации, а блок 4 контроля соединен с электронной картографической навигационно-информационной системой, а блок 2 кластеризации еще одним своим входом соединен с выходом устройства 6 кодирования видеоинформации с использованием прогнозирования вектора движения на основе истории, получаемой от АИС (AIS) и системы Marine Traffic.

Устройство 6 кодирования видеоинформации с использованием прогнозирования вектора движения на основе истории, получаемой от АИС (AIS) и системы Marine Traffic представляет собой вычислительное устройство, с использованием алгоритмов, приведенных в описании к патенту RU №2752644 C1, 29.07.2021.

Безопасные дистанции расхождения вплоть до дистанции последнего маневра рассчитывают в соответствии с рекомендациями, приведенными в описании к патенту RU №2501708 C1, 20.12.2013.

Нахождение наивыгоднейшего пути с учетом гидрометеорологической обстановки на климатическом пути судна выполняется на основе прогнозной информации о гидрометеорологической обстановке на климатическом пути судна (патент RU №2570707 С1, 16.07.2017).

Блок 2 кластеризации производит обработку информации с электронной карты (ЭКНИС) 1, создавая поверх нее матрицу с ячейками, обозначенными координатами X и У. Отличительной особенностью такого подхода является получаемые нечеткой кластеризацией значения навигационной опасности для каждой области карты. Блок 3 генерации линий предварительной прокладки в кластеризованной среде создает маршрут движения судна, который является оптимальным по критериям безопасности и длины. Блок 4 контроля осуществляет проверку генеральных линий предварительной прокладки на наличие опасностей. Посредством блока 5 осуществляется ввод входных данных: начальные и конечные точки маршрута, временной интервал маршрута.

В устройстве 6 кодирования видеоинформации с использованием прогнозирования вектора движения на основе истории, получаемой от АИС (AIS) и системы Marine Traffic, посредством вычислительного устройства, выполняется декодирование видеоданных путем получения битового потока видео, включающего в себя данные, ассоциированные с множеством кодированных изображений, причем каждое изображение включает в себя множество строк единиц дерева кодирования (CTU), и каждая CTU включает в себя одну иди более единиц кодирования (CU). Буфер данных, хранящий множество предикторов векторов движения на основе истории, используется для кодирования строк CTU, и процесс декодирования сбрасывает буфер перед декодированием первого CU текущей строки CTU. Для текущей CU строки CTU список векторов-кандидатов движения строится на основе использования пространственной и временной корреляции векторов движения соседних кодовых единиц, а также предикторов векторов движения на основе истории в буфере. Из списка векторов-кандидатов движения выбирается один предиктор вектора движения для декодирования текущей CU, и буфер обновляется на основе выбранного предиктора вектора движения.

Входной видеоинформацией для устройства 6 являются видеокарты движения всех судов по планируемому маршруту движения в реальном времени из которых при построении предварительной прокладки принимаются к обработке суда, которые с учетом их скорости и курса могут находиться на одном пути движения одновременно в близком временном интервале с судном для которого выполняется предварительная прокладка. При нахождении судна на маршруте выполняют корректировку предварительной прокладки в зависимости от реальной навигационной обстановки.

При этом на ЭКНИС 1 транслируются значения координат от приемоиндикатора спутниковой навигационной системы или координаты, подученные по счислению: приборная скорость, курсовой угол, данные от навигационной PJIC, информация от штатных гидроакустических средств и которая содержит банк данных навигационных карт в электронном виде в форматах, соответствующих стандартам ИМО и Управления навигации и океанографии МО РФ, с возможностью их корректуры по измеренным текущим значениям навигационных параметров, что позволяет устанавливать программные параметры с повышенной степенью достоверности.

Автоматическая идентификации объектов на получаемых изображениях выполняется, путем выделения контурного рисунка объекта и количественного сравнения площади рельефа поверхности объекта внутри контура с эталоном, который присутствует на электронных картах ЭКНИС. Матрицу полученных отсчетов приводят к масштабу эталонной матрицы путем нормирования пикселей яркости масштабным коэффициентом. Производят разложение полученного изображения на три двумерные матрицы в палитре стандартных цветов RGB. Методами пространственного дифференцирования функции сигнала матриц выделяют контурные рисунки обнаруженных объектов. Поверхности рельефов объектов внутри выделенных контуров аппроксимируют мозаикой треугольников. Площадь мозаик в каждом из каналов рассчитывают по формуле Герона или подвергают триангуляции Делоне и производят сравнение полученных площадей рельефов поверхности объектов с их значениями для эталонов по критерию достоверности.

При этом сравнение производят путем сопоставления интегральных признаков формы контура, для каждого из находящихся на изображении объектов, затем идентифицируют и соседние с целевым объекты, определяют центры тяжести целевого и соседних с ним контуров объектов, строят матрицы связности совокупности протяженных объектов, которые используют в качестве дополнительных признаков идентификации, производят их сравнение и принимают решение об окончательной идентификации целевого объекта.

Одновременный вывод на ЭКНИС программных и текущих навигационных параметров, радиолокационных сигналов, картографической информации и изменений динамических параметров судна в реальный момент плавания позволяет получить избыточность информации для формирования сигналов управления движением судна с учетом конкретных условий плавания. При этом учитывается математическая модель судна, которая включает уравнения, позволяющие выполнить условия устойчивости или неустойчивости по Ляпунову, соответствующие реальной физической системе, и описывает движение судна в горизонтальной плоскости (курс, угловая скорость, продольная и поперечная составляющие скорости) и вертикальной плоскости (линейные скорости и ускорения) с учетом ветроволновых возмущений, навигационных датчиков и рулевого привода. Сценарий возможных ситуаций выполняется для вариантов изменения курса или скорости судна и на комбинированный маневр (курсом и одновременно скоростью). Выполнение одновременно двух действий уменьшает необходимое для маневра водное пространство по носу судна и увеличивает промежуток времени для надлежащей оценки ситуации.

Также входной видеоинформацией для устройства 6 являются видеокарты о гидрометеорологической обстановке на климатическом пути судна. На основе информации с которых при предварительной прокладке на основе имитационной модели штормов и погоды вычисляют цикличность штормов в функции распределения их количества и непрерывной продолжительностью, а также ветровые потери скорости судна.

Нахождение наивыгоднейшего пути судна на основе гидрометеорологической обстановки, определяемой по параметрам с внешних источников. Вычисление пути базируется на среднестатистических данных о гидрометеорологической обстановке на климатическом пути судна, который в дальнейшем является его «осью», за основу расчета может быть также взята дуга большого круга. От внешних источников получают трех- или пятисуточный прогноз волнения моря. Проводят расчет величины ветроволновых потерь скорости судна для различных курсов на первые, вторые, третьи сутки плавания: посредством вычислительного устройства перебирают варианты его движения. Концы суточных плаваний соединяют кривой линией - изохроной, курс судна располагают так, чтобы выйти в ближайшую к пункту назначения точку изохроны. С получением нового прогноза вычисления повторяют. Дополнительно определяют ветроволновые потери скорости судна по величине X, равной отношению суммарной длины траектории судна, проходящей через области с неблагоприятными условиями, к общей длине траектории L. По маршруту следования судна на основе имитационной модели штормов и окон погоды с использованием штатных средств судовождения также вычисляют цикличность штормов и функции распределения их количества и непрерывной продолжительности. Нахождение наивыгоднейшего пути судна на основе гидрометеорологической обстановки, определяемой по параметрам с внешних источников. Вычисление пути базируется на среднестатистических данных о гидрометеорологической обстановке на климатическом пути судна, который в дальнейшем является его «осью», за основу расчета может быть также взята дуга большого круга. От внешних источников получают трех- или пятисуточный прогноз волнения моря. Проводят расчет величины ветроволновых потерь скорости судна для различных курсов на первые, вторые, третьи сутки плавания: посредством вычислительного устройства перебирают варианты его движения. Концы суточных плаваний соединяют кривой линией - изохроной, курс судна располагают так, чтобы выйти в ближайшую к пункту назначения точку изохроны. С получением нового прогноза вычисления повторяют. Дополнительно определяют ветроволновые потери скорости судна по величине X, равной отношению суммарной длины траектории судна, проходящей через области с неблагоприятными условиями, к общей длине траектории L. По маршруту следования судна на основе имитационной модели штормов и окон погоды с использованием штатных средств судовождения также вычисляют цикличность штормов и функции распределения их количества и непрерывной продолжительности (патент RU №2570707 С1, 10.12.2015).

В качестве входных данных система получает электронную карту, на которую накладывается двумерная матрица ячеек, где каждая ячейка характеризуется координатами X и Y. Значению «X» соответствуют координаты ячейки по горизонтали, a «Y» - по вертикали. Обработка карты происходит в блоке кластеризации. В процессе обработки в каждую ячейку матрицы записывается число в диапазоне [0.1], соответствующее уровню опасности для судна при нахождении в данной ячейке. Причем, значение «1» является навигационной опасностью, а значение «0» - участком, где возможен безопасный проход судна. Промежуточные значения соответствуют областям, граничащим с опасностью. Для подсчета коэффициента в каждой ячейке используется многокритериальный подход с использованием функции выживаемости. После построения поля, система ждет команды от судоводителя, а именно: он должен начать построение маршрута, введя начальные и конечные координаты.

После этого система начинает поиск пути с помощью алгоритма поиска пути собственной разработки. Алгоритм проверяет достижимость конечной точки от изначальной, и если она установлена, то прокладывает кратчайший маршрут. Для этого перебираются клетки со значением не «1» в направлении из начальной в конечную точки и каждой назначается «вес» зависящий от длины пути до данной клетки от начальной, длины пути до данной клетки от конечной и от коэффициента опасности в данной клетке. Для получения маршрута выбираются клетки с наименьшим весом. Этот маршрут еще не окончателен и требует уточнения. Далее происходит уточнение кластеризации с учетом наброска маршрута.

Таким образом, обрабатываются случаи приближения либо отдаления от опасности. Очевидно, что суммарный потенциал опасности ячейки меньше, если судно движется в сторону от опасности, даже если находится в непосредственной близости от нее. В тоже время область можно считать более опасной, если судно будет приближаться к опасности. Ячейки поля обрабатываются в соответствии с указанными правилами.

Полученное уточненное поле коэффициентов служит рабочим полем для алгоритма генерации прокладки. Блок 3 генерации прокладки теперь прорабатывает финальный маршрут, основываясь на имеющихся данных. На данном этапе, кроме выбора более подходящих ячеек для прохода, происходит сглаживание маршрута и уменьшение количества путевых точек.

Из значений кластеров среды возможно выделение значения опасности, следования по маршруту, как пиковых, так и средних и пр.

Преимущество данного способа генерации линии предварительной прокладки и кластеризации маршрут заключается в том, что он позволяет автоматически получить удобный и безопасный маршрут, а также оценить текущий уровень безопасности при следовании по маршруту. При этом судоводитель получает карту, на которой наглядно показаны опасные области. Более того, данный подход позволяет строить более выгодные и продуманные маршруты, что имеет экономический эффект, так как улучшает логистику судоходства.

Источники информации

1. Патент RU №2207296 С1, 13.10.2000.

2. Патент RU №2513198 С1, 20.04.2014.

3. Патент RU №2678762 С1, 31.01.2019.

4. Патент RU №2643072 С2, 30.01.2018.

5. Патент RU №2681667 С1, 12.03.2019.

6. Заявка WO 2006134256 А2, 21.12.2006.

7. Заявка US 20150278734 А1, 01.10.2015.

8. Патент на полезную модель RU №107124 U1, 10.08.2011.

9. Патент RU №2735163 С1, 28.10.2020.

Изобретение относится к области судовождения, а именно к способам и системам генерации линии предварительной прокладки с использованием систем искусственного интеллекта, и может быть использовано для повышения безопасности плавания в концепции Е-навигации. Построение маршрута движения судна происходит итерационно и поэтапно, при этом вследствие логических преобразований, происходящих в ячейках матриц, навигационные параметры, включающие и навигационные параметры судов, находящихся в районе плавания, учитываются в виде значения функции принадлежности конкретной ячейки к кластеру опасных. Для осуществления алгоритма используется система, состоящая из блока кластеризации, блока генерации предварительной прокладки, блока контроля и устройства кодирования видеоинформации с использованием прогнозирования вектора движения на основе истории, получаемой от АИС (AIS) и системы Marine Traffic. Повышается безопасность плавания. При этом судоводитель получает карту, на которой наглядно показаны опасные области. 2 н.п. ф-лы, 1 ил.

1. Способ генерации предварительной прокладки пути судна, включающий нечеткую кластеризацию навигационной карты с последующим анализом на основе построения матрицы, каждой ячейке которой присваивают координаты X и Y, после чего ее подвергают нечеткой кластеризации с возможностью выделения участков повышенной опасности и определения координат ячеек, через которые проходят линии предварительной прокладки,

построение маршрута движения судна происходит итерационно и поэтапно, при этом вследствие логических преобразований, происходящих в ячейках матриц, навигационные параметры учитываются в виде значения функции принадлежности конкретной ячейки к кластеру опасных, а в качестве навигационных опасностей выделяют основные навигационные параметры: расстояние до опасности, направление и скорость движения управляемого судна, после чего на начальном этапе генерируют «грубые» линии предварительной прокладки с учетом полученной матрицы опасностей, а на следующем этапе уточняют маршрут на основе скорректированных данных об опасности и координат точек предварительного маршрута и осуществляют построение предварительного маршрута,

отличающийся тем, что дополнительно в качестве навигационных опасностей выделяют основные навигационные параметры судов, представляющих потенциальную опасность для расхождении с ними, путем получении информации от автоматической идентификационной системы местонахождения судов в реальный момент времени по маршруту следования AIS или Marine Traffiс, при возможном пересечении судном судоходных путей при нахождении на них судов, являющихся потенциально опасными при расхождении с ними, при генерации предварительной прокладки пути судна рассчитывают варианты безопасных дистанций вплоть до дистанции последнего маневра, при генерации предварительной прокладки выделяют окна погоды по прогнозной информации, получаемую информацию кодируют с использованием прогнозирования вектора движения на основе истории, изображения сцен опасных объектов подвергают триангуляции Делоне,

при этом выполняется декодирование видеоданных путем получения битового потока видео, включающего в себя данные, ассоциированные с множеством кодированных изображений, причем каждое изображение включает в себя множество строк единиц дерева кодирования (CTU) и каждая CTU включает в себя одну или более единиц кодирования (CU), буфер данных, хранящий множество предикторов векторов движения на основе истории, используется для кодирования строк CTU, и процесс декодирования сбрасывает буфер перед декодированием первой CU текущей строки CTU, для текущей CU строки CTU список векторов-кандидатов движения строится на основе использования пространственной и временной корреляции векторов движения соседних кодовых единиц, а также предикторов векторов движения на основе истории в буфере, из списка векторов-кандидатов движения выбирается один предиктор вектора движения для декодирования текущей CU и буфер обновляется на основе выбранного предиктора вектора движения.

2. Устройство для реализации способа по п. 1, включающее электронную картографическую навигационно-информационную систему, блок кластеризации, блок генерации прокладки, блок контроля, блок входных данных, при этом картографическая навигационно-информационная система соединена своим выходом с входом блока кластеризации, который своим выходом соединен с входом блока генерации прокладки, который своим выходом соединен с входом блока контроля, блок генерации прокладки еще одним своим входом соединен также с выходом блока входных данных и еще одним выходом соединен с еще одним входом блока кластеризации, а блок контроля соединен с электронной картографической навигационно-информационной системой,

отличающееся тем, что введено устройство кодирования видеоинформации с использованием прогнозирования вектора движения на основе истории, получаемой от АИС (AIS) и системы Marine Traffiс, при этом блок кластеризации еще одним своим входом соединен с выходом устройства кодирования видеоинформации с использованием прогнозирования вектора движения на основе истории, получаемой от АИС (AIS) и системы Marine Traffiс,

при этом входной видеоинформацией для устройства кодирования видеоинформации являются видеокарты движения всех судов по планируемому маршруту движения в реальном времени, на электронную картографическую навигационно-информационную систему транслируют значения координат от приемоиндикатора спутниковой навигационной системы или координаты, полученные по счислению: приборная скорость, курсовой угол, данные от навигационной РЛС, информацию от штатных гидроакустических средств.