Local-Scale Advanced Ship Predictor towards Enhanced Maritime Situation Awareness

Abstract

With the introduction of autonomous and remotely-controlled ships, close vessel encounter can be associated with higher risk of collision or near-miss scenarios. To avoid these possible incidents, a higher level of situation awareness is required to support the respective decision-making process in maritime navigation. Advanced Ship Predictors (ASPs) are thus proposed to be a solution framework to enhance situation awareness for ship navigation as the main contribution of this thesis. The research presented in this thesis focuses on local-scale predictions conducted by the ASP, with the typical prediction horizons ranging from 10 to 90 seconds. The workflow of the local-scale ASP is divided into two main parts: vessel navigation state estimation and pivot point (PP)-based trajectory prediction. Kalman filter (KF)-based algorithms, combined with kinematic motion models, are used to estimate vessel navigation states. These estimated states are then employed to determine the PP of the vessel. The predicted trajectory is generated by leveraging the role of the PP. Given that the understanding and applications of the pivot point are widely adopted in maritime navigation education and training, the local-scale prediction is designed to integrate this understanding to the vessel trajectory prediction. The evaluation of the designed local-scale ASP begins with simulated maneuvers conducted in the UiT bridge simulator. It is then followed by sea trials on the UiT research vessel, Ymir RV. The performance of the local-scale ASP has been gradually improved through modifications after each evaluation. The evaluation based on simulated maneuvering data shows that the 90-second position prediction yields a median L2-norm error between 10m and 15m, while the median heading error at the 90th second ranges from 0 to -5 degrees. During sea trials conducted by the Ymir RV, the predictions are calculated over a 10-second horizon. After the vessel entered a steady state following the execution of a new rudder order, the position prediction revealed a maximum L2-norm error of approximately 8.7 meters, while the maximum heading error was about 13 degrees.

Med innføringen av autonome og fjernstyrte skip kan nærkontakt mellom fartøy være forbundet med høyere risiko for kollisjoner eller nestenulykker. For å unngå mulige hendelser, som kollisjoner og nestenulykker, kreves et høyere nivå av situasjonsforståelse for å støtte beslutningsprosessen i skipsnavigasjon. Advanced Ship Predictors (ASPs) foreslås derfor som et løsningsrammeverk for å forbedre situasjonsforståelsen for skipsnavigasjon, som hovedbidraget i denne avhandlingen. Forskningen som presenteres i denne avhandlingen fokuserer på lokale prediksjoner utført av ASP, med typiske prediksjonshorisonter som varierer fra 10 til 90 sekunder. Arbeidsflyten for den lokale ASP-en er delt inn i to hoveddeler: estimering av fartøynavigasjonsstater og pivotpunkt (PP)-basert baneprediksjon. Kalman filter (KF)-baserte algoritmer, kombinert med kinematiske bevegelsesmodeller, brukes til å estimere fartøynavigasjonsstater. Disse estimerte tilstandene brukes deretter til å bestemme fartøyets PP. Den predikerte banen genereres ved å utnytte rollen til PP. Gitt at forståelsen og anvendelsen av pivotpunktet er allment akseptert i maritim navigasjonsutdanning og opplæring, er lokal prediksjon designet for å integrere denne forståelsen i fartøyets baneprediksjon. Evalueringen av den utformede lokale ASP-en begynner med simulerte manøvrer utført i UiT-simulator. Deretter følges det opp med sjøprøver på UiTs forskningsfartøy, Ymir RV. Ytelsen til den lokale ASP-en har gradvis blitt forbedret gjennom modifikasjoner etter hver evaluering. Evalueringen basert på simulerte manøverdata viser at 90-sekunders posisjonsforutsigelse gir en median L2-norm feil mellom 10m og 15m, mens median kursfeil etter 90 sekunder varierer fra 0 til -5 grader. Under sjøprøvene utført av Ymir RV ble prediksjonene beregnet over en 10-sekunders horisont. Etter at fartøyet hadde gått inn i en stabil tilstand etter utførelsen av en ny rorordre, avslørte posisjonsforutsigelsen en maksimal L2-norm feil på omtrent 8,7 meter, mens maksimal kursfeil var rundt 13 grader.