-
AAWA Statki zdalnie sterowane i autonomiczne – następne
kroki
1
AAWA Position Paper © Rolls-Royce plc Registered office: 62
Buckingham Gate, London, SW1E 6AT. Company number 1004142.
Registered in England
Zdalne i autonomiczne statki
Zdalne sterowane i autonomiczne statki Kolejne kroki
-
AAWA Statki zdalnie sterowane i autonomiczne – następne
kroki
2
AAWA Position Paper © Rolls-Royce plc Registered office: 62
Buckingham Gate, London, SW1E 6AT. Company number 1004142.
Registered in England
SPIS TREŚCI Str. Autorzy Wstęp 3 Esa Jokioinen Wprowadzenie 4
Inicjatywa AAWA 5 Wizja eksploatacji statków zdalnie sterowanych 6
Planowanie i inicjowanie rejsu 8 Odcumowanie i manewrowanie z portu
9 Tryby pracy na pełnym morzu 10 Podejście portowe i dokowanie 12
Możliwość stosowania różnych typów statków 12 Wnioski 13
Technologie dla morskiej świadomości sytuacyjnej i autonomicznej
nawigacji
15 Jonne Poikonen
Autonomiczna nawigacja statku 18 Mika Hyvonen Znajomość obrazu
sytuacji (SA) dla autonomicznych statków 23 Antti Kolu Komunikacja
off-ship 30 Tero Jokela Jari Tissari Ari Paasio Konsekwencje prawne
zdalnej i autonomicznej żeglugi 35 Henrik Ringbom Wprowadzenie 36
Felix Collin Prawo na morzu 36 Mika Viljanen Wymagania techniczne
40 Zasady odpowiedzialności 49
Podsumowanie 54 Bezpieczeństwo i ochrona w autonomicznej
żegludze - wyzwania dla badań i rozwoju
56 Risto Jalonen
Risto Tuominen Wprowadzenie autonomicznych statków handlowych do
operacji morskich
58 Mikael Wahlstrom
Czy statki „bezzałogowe” są bezpieczne? 59 Warunki wstępne
bezpieczeństwa i ochrony 60 Główne obszary ryzyka - niektóre
wybrane przykłady 62 Zarządzanie bezpieczeństwem i ochroną żeglugi
w krótkim i długim okresie
68
Budowanie zrozumienia ryzyka na przyszłość 72 Zalecenia 72
Od innowacji do rynków - Ponowne definiowanie żeglugi 74 Jouni
Saarni Ponowne definiowanie żeglugi - przejście do autonomicznej
żeglugi
75 Sini Nordberg-Davies
Autonomiczna żegluga - kwestia relacji działalności biznesowej i
sieci
77 Hannu Makkonen
Autonomiczna żegluga - odnowiony zbiór ról między
najważniejszymi podmiotami
79
Sterowniki przejściowe do autonomicznej żeglugi 80 Przejściowa
mapa drogowa 82 Wnioski 85
-
AAWA Statki zdalnie sterowane i autonomiczne – następne
kroki
3
AAWA Position Paper © Rolls-Royce plc Registered office: 62
Buckingham Gate, London, SW1E 6AT. Company number 1004142.
Registered in England
Wprowadzenie Esa Jokioinen - Rolls-Royce - Head of Blue Ocean
Team 1. Wprowadzenie "Autonomiczna żegluga to przyszłość przemysłu
morskiego. Podobnie rewolucyjna jak inteligentny telefon, statek
inteligentny zrewolucjonizuje całokształt działań i projektowania
statków”
Mikael Makinen, President Rolls-Royce Marine Dziesięć lat temu
sam pomysł, że można zarządzać swoim życiem przy pomocy małego,
szklanego ekranu uważano za prawie niemożliwy do zrealizowania.
Teraz niewielu z nas chciałoby bez niego obyć. Dwa lata temu
rozmowa o inteligentnych statkach również była przez wielu uważana
za futurystyczną fantazję. Obecnie perspektywa zdalnie sterowanego
statku w celach komercyjnych, zrealizowana do końca dekady stała
się rzeczywistością. Określone technologie, a w szczególności
technologie czujników, potrzebne dla wykonania zdalnie sterowanych
i autonomicznych statków już istnieją. Istotnym wyzwaniem tutaj
jest znalezienie optymalnego sposobu połączenia ich w sposób
wiarygodny i efektywny pod względem opłacalności morskiego
transportu. Stale doskonalone są algorytmy decyzyjne, które pomogą
takim statkom zdecydować, jakie działania należy podjąć w danej
chwili, wykorzystując informacje z ciągle udoskonalanych czujników.
Wymaga to jednak prawidłowej interpretacji zasad oraz przepisów
morskich, których spełnienie tworzy poważne wyzwania
interpretacyjne dla programisty. Rozwój systemów wspomagania
podjętych decyzji będzie stopniowym i wielokrotnie powtarzanym
procesem, wymagającym wielu działań badawczych i symulacyjnych. W
celu uzyskania odpowiednich zezwoleń prawnych, a także właściwego
wsparcia przemysłowego i akceptacji społecznej, zdalne i
autonomiczne statki będą musiały być co najmniej tak samo
bezpieczne jak statki pływające obecnie. Pozwalają one na znaczne
zmniejszenie liczby błędów popełnianych przez ludzi, ale
jednocześnie pojawią się nowe rodzaje zagrożeń i potrzeba ich
rozwiązania. Wymagany będzie kompleksowy i dobrze zorganizowany
sposób identyfikacji tych zagrożeń i właściwe postępowanie w
stosunku do nich. Bezzałogowe statki otwierają ekscytujące
możliwości zupełnie nowych sposobów konstrukcji statków i
projektowania funkcji, które mają one realizować. Jeżeli na
pokładzie nie ma ludzi, jesteśmy w stanie usunąć wiele ograniczeń w
układzie danej jednostki. Jedną z najbardziej oczywistych rzeczy
jest możliwość usunięcia przedziałów mieszkalnych, wraz z tym całą
nadbudówkę pokładową. Pozwoli to zaoszczędzić znaczne koszty,
zmniejszyć masę i powiększyć przestrzeń co spowoduje, że statek
będzie zdolny do przewożenia większej ilości ładunku. Każdy statek
zawiera wiele systemów zainstalowanych wyłącznie w celu służenia
załodze. Ich usunięcie uprości konstrukcję całej jednostki, co
powinno w znacznym stopniu poprawić niezawodność statku i jego
wydajność, przy jednoczesnym obniżeniu kosztów budowy i
eksploatacji. Przyszłe statki jednak nadal będą potrzebować
ludzkiego nadzoru z lądu, aby utworzyć stabilne połączenie statku z
lądem. Taka komunikacja musi być dwukierunkowa, dokładna,
skalowalna i wspierana przez wiele systemów tworzących nadmiarowość
i minimalizujących ewentualne ryzyko. W razie konieczności należy
zapewnić wystarczającą wydajność łącza komunikacyjnego do
monitorowania wszystkich czujników statku i oraz do zdalnego nim
sterowania. Ciągła i gwarantowana łączność umożliwia monitorowanie
działających urządzeń w czasie rzeczywistym oraz wykrywania,
określania i diagnozowania wszystkich problemów związanych z
ważnymi urządzeniami pomagającymi odbiorcom maksymalnie wykorzystać
ich zasoby przez optymalizację zarówno operacji, jak i
harmonogramów wymaganych konserwacji. Taki bogaty strumień danych i
bardziej znormalizowane statki będą miały olbrzymie pozytywne
konsekwencje dla branży żeglugowej. System ten umożliwi
właścicielom statków sprawne zarządzanie swoją flotą, aby
zoptymalizować realizowane operacje i maksymalizować osiągany zysk.
Patrząc równocześnie na dane z
-
AAWA Statki zdalnie sterowane i autonomiczne – następne
kroki
4
AAWA Position Paper © Rolls-Royce plc Registered office: 62
Buckingham Gate, London, SW1E 6AT. Company number 1004142.
Registered in England
poszczególnych statków, będą oni mogli opracować optymalne
zestawienie trasy, ładunku, harmonogramu konserwacji i cen paliwa
dla floty jako całości uzyskując maksymalną wartość zysku w zbiorze
jednak bardzo kosztownych aktywów. Na tym statku właściciele nie
będą sami. Intensywna cyfryzacja danych stworzy nowe usługi
żeglugowe, takie jak łatwiejsze i efektywne tworzenie karteli oraz
związków, leasing aktywów, internetowe rynki usług cargo itp.
Niektóre z tych usług będą wspierać istniejących uczestników rynku,
a niektóre z nich będą tworzyć nowe możliwości - pozwalając nowym
graczom na wejście na rynek i przejęcie udziałów dużych firm w taki
sam sposób, jak tego dokonały Uber, Spotify i Airbnb w innych
sektorach przemysłu. Rolls-Royce wraz z innymi partnerami projektu
AAWA, DNV GL, Inmarsat, Deltamarin, NAPA, Brighthouse Intelligence,
Finferries i ESL Shipping - i przy wsparciu firmy Tekes Rolls-Royce
– również dołączyły do tej rewolucji. 2. Inicjatywa AAWA Inicjatywa
Advanced Autonomous Waterborne Applications (AAWA) to projekt o
wartości 6,6 miliona euro, finansowany przez Tekes (Fiński Fundusz
Agencji ds. Technologii i Innowacji), którego celem jest
opracowanie koniecznych specyfikacji i wstępnych projektów dla
następnej generacji zaawansowanych rozwiązań okrętowych. Łączy ona
uniwersytety, projektantów statków, producentów sprzętu i
towarzystwa klasyfikacyjne w celu prowadzenia badań umożliwiających
rozwiązywanie problemów pośród czynników ekonomicznych,
społecznych, prawnych, regulacyjnych i technologicznych, które
należy rozwiązać, aby autonomiczne statki stały się
rzeczywistością. Projekt będzie kontynuowany do końca 2017 r. i
utoruje drogę dla wielu rozwiązań - zaprojektowanych w celu
umożliwienia zatwierdzenia badań projektu. Projekt połączy wiedzę
fachową kilku z najlepszych akademickich naukowców z Tampere
University of Technology; VTT Technical Research Centre of Finland
Ltd; Abo Akademi University; Aalto University; University of Turku
oraz wielu czołowych członków grupy morskiej, w tym Rolls-Royce,
DNV GL, Inmarsat, Deltamarin, NAPA, Brighthouse Intelligence,
Finferries i ESL Shipping. Szeroko zakrojone przedsięwzięcie
dotyczy badań prowadzonych do tej pory przed zbadaniem określonych
przypadków biznesowych w odniesieniu do zastosowań autonomicznych,
bezpieczeństwa i ochrony związanych z projektowaniem i obsługą
zdalnie sterowanych statków, konsekwencjami wynikającymi z
przepisów i regulacji prawnych oraz istnieniem i gotowością sieci
dostawców, która może dostarczyć komercyjnie wykorzystywane
produkty w perspektywie krótko- i średnioterminowej. Technologiczny
strumień działań, realizowany przez firmę Rolls-Royce, obejmuje
konsekwencje zdalnej kontroli i autonomię statków w odniesieniu do
napędu, urządzeń pokładowych oraz automatyzacji i kontroli
wykorzystując tam, gdzie jest to możliwe, ustanowioną technologię
do szybkiej komercjalizacji. Aby zdalnie sterowane i autonomiczne
statki stały się rzeczywistością, trzeba odpowiedzieć na wiele
zasadniczych pytań:
• Jaka technika jest konieczna i jak można najlepiej ją
połączyć, aby statki mogły działać autonomicznie i wiele mil od
brzegu;
• W jaki sposób autonomiczny statek może być co najmniej tak
samo bezpieczny, jak obecnie istniejące statki, jakie może napotkać
nowe zagrożenia i w jaki sposób się przed nimi uchronić;
• Jaka będzie motywacja dla armatorów i operatorów do
inwestowania w statki autonomiczne oraz
• Czy autonomiczne statki są legalne i kto poniesie
odpowiedzialność w razie wypadku? W 2015 r. w pierwszej fazie
projektu zbadano obecny stan przemysłu morskiego i czego można
się
-
AAWA Statki zdalnie sterowane i autonomiczne – następne
kroki
5
AAWA Position Paper © Rolls-Royce plc Registered office: 62
Buckingham Gate, London, SW1E 6AT. Company number 1004142.
Registered in England
nauczyć od innych branż - od dronów lotniczych i samochodów bez
kierowców do smartfonów. W omawianym projekcie zbadano obecny stan
zrozumienia problemów technologicznych, bezpieczeństwa, prawa i
ekonomii związanych z obsługą zdalną i autonomiczną. Wyniki tych
badań można znaleźć w tym dokumencie. Kolejne dwie fazy działań
AAWA opierają się na wynikach pochodzących z pierwszej fazy i mają
na celu opracowanie wymaganych specyfikacji technicznych, zasad
prawnych i bezpieczeństwa dla przeprowadzenia dowodu
uzasadniającego zalety koncepcji do końca 2017 roku. 3. Wizja
zdalnego sterowania statkiem
Pojęcie autonomii dynamicznej W literaturze istnieje wiele
różnych definicji autonomii i inteligencji maszyn. Poziomy
autonomii (LOA) są dość często używane w celu opisania, do jakiego
stopnia maszyna może działać samodzielnie. Prawdopodobnie
najbardziej znane opisy dla LOA zostały opracowane przez Thomasa
Sheridana. Skala Sheridana obejmuje ciągły zakres definicji od
maszyny całkowicie kontrolowanej przez człowieka (czyli zdalnie
sterowanej) poprzez maszynę, która jest w pełni autonomiczna i nie
wymaga żadnego działania ze strony człowieka przed podjęciem przez
nią działania. Tabela 1 – Poziomy autonomii Sheridana
Poziom Opis 10 Komputer wykonuje wszystko autonomicznie,
ignoruje człowieka 9 Komputer informuje człowieka tylko w wypadku,
kiedy sam tak zadecyduje 8 Komputer informuje człowieka tylko w
wypadku, kiedy zostanie zapytany 7 Komputer wykonuje działania
automatycznie w razie potrzeby informując człowieka
6 Komputer w ciągu ograniczonego czasu pozwala człowiekowi na
zablokowanie automatycznie wykonywanych działań 5 Komputer wykonuje
sugerowane działanie, jeżeli człowiek je zatwierdzi 4 Komputer
sugeruje pojedynczą alternatywę 3 Komputer ogranicza alternatywy do
kilku 2 Komputer oferuje kompletny zestaw alternatywnych
rozwiązań
1 Komputer nie oferuje żadnej pomocy, człowiek jest
odpowiedzialny za wszystkie decyzje i działania W badaniach
opracowano różne warianty tego typu skali. Powszechnie przyjętym
wnioskiem jest przekonanie, że takie skale mogą nie mieć
zastosowania do całej operacji, ale są najbardziej użyteczne, gdy
wykorzysta się je do różnych podrzędnych zadań dla maszyny
autonomicznej. Wniosek ten ma również duże znaczenie dla
autonomicznych statków, ponieważ zachowanie statku (to znaczy LOA)
i wymagana ilość ludzkiej interakcji będzie zależeć od stanu statku
i wykonywanych zadań pomocniczych. Ten rodzaj autonomii
„regulowanej" lub „dynamicznej" jest pojęciem, które często jest
omawiane w kontekście robotów mobilnych, w którym maszyna może
pracować przez pewien okres czasu samodzielnie w zależności od
ograniczeń wynikających z tolerancji przy podejmowaniu decyzji.
Robot może samodzielnie wykonywać proste zadania, ale kiedy te
zadania stają się coraz bardziej złożone, konieczna jest zwiększona
interakcja z ludzkim operatorem. Statki zdalnie sterowane będą
wykonywać określone działania zgodnie z tego typu podejściem do
autonomii dynamicznej, ale w zależności od stanu statku i misji
przez niego wykonywanej. W niektórych przypadkach, takich jak
żegluga na otwartym morzu, statek może być prawie w pełni
autonomiczny, podczas gdy w niektórych etapach rejsu wymagać będzie
ścisłego nadzoru i podejmowania decyzji, a nawet pełnego działania
telekomunikacyjnego ze strony operatora ludzkiego.
-
AAWA Statki zdalnie sterowane i autonomiczne – następne
kroki
6
AAWA Position Paper © Rolls-Royce plc Registered office: 62
Buckingham Gate, London, SW1E 6AT. Company number 1004142.
Registered in England
Aby zrozumieć, jak mogłyby funkcjonować autonomiczne statki,
poniżej opisano przykład drobnicowca działającego między dwoma
portami. Przykład ten ilustruje przykłady różnych poziomów
autonomii podczas różnych faz rejsu. Dla uproszczenia przedstawiony
jest pojedynczy statek obsługiwany przez jednego człowieka. 4.
Planowanie i inicjowanie rejsu Istnieją pewne aspekty, związane z
operacjami zdalnego sterowania, które operator powinien uwzględnić
podczas planowania rejsu lub misji dla danego statku. Statki
autonomiczne będą wykorzystywać różne sieci komunikacji
satelitarnej i lądowej zależnie od ich dostępności, jakości oraz
ceny. W większości autonomicznych trybów działania, systemy
szerokopasmowej łączności satelitarnej o wysokiej przepustowości
umożliwiają prowadzenie autonomicznego statku niezależnie od jego
lokalizacji. Jednak niektóre tryby zdalnego sterowania lub zdalnego
nadzoru mogą wymagać takiego opóźnienia i szerokości pasma, które w
niekorzystnych warunkach pogodowych mogą przekraczać możliwości
systemów satelitarnych. Operator powinien upewnić się, że dla
zamierzonej misji jest dostępna łączność o wystarczająco dobrych
parametrach. Ale nawet jeśli transfer danych autonomicznych statków
ma najwyższy priorytet w tych sieciach, operator będzie musiał
przeanalizować ruch i warunki pogodowe w celu podjęcia właściwej
decyzji, co jest główną strategią działania na każdym etapie
prowadzonej operacji. Z punktu zasad planowania rejsów oznacza to
określenie, które główne działania należy obsługiwać w trybie
zdalnego sterowania a które będą wykonywane autonomicznie. Gdy taka
decyzja zostanie podjęta, operator będzie musiał dalej definiować
strategie nawigacyjne wraz ze strategiami rezerwy awaryjnej dla
każdego działania. Sekwencja strategii rezerwowych będzie
wykonywana tylko wtedy, gdy statek doświadczy nieoczekiwanego
ograniczenia łączności jednocześnie z wyzwaniami operacyjnymi,
które zwykle wymagałyby interwencji operatora. Strategia rezerwy
awaryjnej może obejmować: poproszenie operatora o podjęcie ręcznego
sterowania (jeśli nie powiodło się), spowolnienie i przejście do
kolejnego punktu trasy (jeśli zawiodło), zatrzymanie statku i
pozostanie w trybie DP (jeśli nieudane), nawigowanie do
poprzedniego punktu drogi (jeśli nie powiodło się), nawigowanie z
powrotem do zaprogramowanej bezpiecznej lokalizacji. Polecenia i
kolejność ich wykonywania nie są oczywiście takie same we
wszystkich częściach rejsu. Na przykład próbując utrzymać swoją
pozycję w środku zatłoczonej i wąskiej drogi wodnej w trudnych
warunkach pogodowych, strategia taka może nie być możliwa. Plan
rejsu oraz strategie rezerwy awaryjnej można zawsze modyfikować
podczas rejsu przy użyciu satelitarnego łącza komunikacyjnego.
Statek powinien również posiadać automatyczny system sprawdzania
gotowości morskiej przed rozpoczęciem rejsu. Większość systemów
może być sprawdzana zdalnie przez operatora, podczas gdy w
niektórych obszarach (takich jak zabezpieczenie ładunku) załoga na
lądzie może być również wykorzystana do sprawdzenia, czy rejs może
zostać rozpoczęty. 5. Odcumowanie i manewrowanie w porcie Systemy
cumowania dla autonomicznego statku mogą być w pełni lub
półautomatyczne. W przypadku w pełni zautomatyzowanego systemu
cumowniczego, całkowite operacje cumowania i odcumowania mogą być
zdalnie sterowane lub będą automatycznie wykonywane przez
autonomiczny statek. Półautomatyczne cumowanie oznacza, że
połączenie do nabrzeża może zostać wykonane automatycznie, ale
załoga będzie potrzebna, aby zabezpieczyć podejście do nabrzeża
(tj. przy użyciu konwencjonalnych systemów cumowania opartych na
linach). Obydwie te operacje potencjalnie będą wymagać pewnych
modyfikacji w infrastrukturze nabrzeży co oznacza, że ekonomiczne
uzasadnienie realizacji takiego systemu cumowania będzie zależeć od
liczby statków, które będą w stanie korzystać z tego samego systemu
podejścia do nabrzeża. Rozwiązania tego typu istnieją już na rynku
i AAWA bada ich prawdopodobieństwo wykorzystania dla statków
autonomicznych wraz z opracowaniem nowych potencjalnych układów
automatycznego cumowania.
-
AAWA Statki zdalnie sterowane i autonomiczne – następne
kroki
7
AAWA Position Paper © Rolls-Royce plc Registered office: 62
Buckingham Gate, London, SW1E 6AT. Company number 1004142.
Registered in England
Rysunek 1 - Półautomatyczny system cumowania
Kiedy statek jest manewruje w zatłoczonym obszarze portowym,
operator na lądzie może mieć możliwość bezpośredniego zdalnego
sterowania lub kontroli nadzoru, która będzie wspierana przez
systemy określania aktualnej sytuacji znajdujące się na pokładzie.
W tego typu operacjach konieczne jest łącze komunikacyjne o dużej
szerokości pasma i niskim czasie opóźnienia. W niektórych obszarach
może to być zapewnione przez komunikacyjne sieci lądowe, a systemy
łączności satelitarnej mogą pozostać jako rezerwa.
Rysunek 2 – Zdalna obsługa nadzorcza
Zdalne sterowanie może oznaczać bezpośrednie tryby pracy typu
joystick, ponieważ dostępne są już istniejące dynamiczne
rozwiązania pozycjonowania, takie jak prędkość zatrzymania, kurs
statku lub względna pozycja do obiektu. Jednak w przypadku
większości typów statków bardziej praktycznym sposobem jest
sterowanie statkiem poprzez wysyłanie punktu docelowego, a komputer
sterowania dynamicznym pozycjonowaniem i autonomiczny system
sterowania zajmują się rzeczywistymi układami sterowania napędem. W
niektórych obszarach jest potencjalnie możliwe, aby przejść
bezpośrednio do trybu autonomicznego zamiast uruchamiania
sterowania zdalnego lub nadzoru.
-
AAWA Statki zdalnie sterowane i autonomiczne – następne
kroki
8
AAWA Position Paper © Rolls-Royce plc Registered office: 62
Buckingham Gate, London, SW1E 6AT. Company number 1004142.
Registered in England
6. Tryby pracy na otwartym morzu W normalnym trybie
autonomicznym statek wykonuje planowaną misję (np. nawigację do
następnego punktu trasy) zgodnie z określonym planem. W tym trybie
minimalizowany jest transfer danych między statkiem a operatorem i
ogranicza się on wyłącznie do przekazywania odpowiednich informacji
dotyczących stanu danej jednostki, takich jak lokalizacja statku,
jego kurs, prędkość czy ETA (przewidywany czas przybycia) do
następnego punktu nawigacyjnego (lub najbliższego obszaru nadzoru)
a także kluczowej informacji przekazywanych z systemów
określających aktualną sytuację oraz krytycznych systemów
okrętowych. Chociaż wymóg interakcji między statkiem a operatorem
jest zwykle minimalny w normalnym stanie to jednak jest możliwe, że
operator będzie nadzorował więcej niż jeden statek w tym samym
czasie. Oznacza to, że poziom autonomii statku powinien być
odpowiednio wysoki, aby zapewnić wykonanie misji zgodnie z planem
realizowanym przez operatora. Dodatkowe informacje będą dostarczane
automatycznie w przypadku, kiedy systemy znajomości obrazu sytuacji
i system autonomicznej nawigacji autonomicznego systemu
podejmowania decyzji będą ograniczone, a wymagane będą
powiadomienie użytkownika, potwierdzenie lub odpowiednia
interwencja. Oznacza to, że poziom autonomii będzie stale
dynamicznie dostosowywany, jeśli wykonanie misji nie postępuje
zgodnie z pierwotnym planem, a system autonomiczny nawigacji
stwierdzi, że konieczne są określone korekty. W zależności od
scenariusza operacyjnego będą wymagane różne poziomy interakcji
operatora. Na przykład: jeśli statek zboczy z planowanego kursu
pomiędzy dwoma punktami trasy, ale pozostanie w określonych
granicach, system autonomicznej nawigacji informuje operatora o
planowanym odchyleniu i daje operatorowi możliwość interwencji w
ograniczonym czasie. Jednym z przykładów takiego odejścia może być
podjęcie automatycznego działania, aby nie przeszkadzać innym
statkom, nieznacznie zmieniając kurs lub prędkość. Operator może
wybrać, czy wykorzystać radiotelefon VHF, aby skomunikować się z
innym statkiem i potwierdzić, że działania podjęte przez statek są
bezpieczne dla obu stron, a jeśli konieczne będą modyfikacje,
operator może przejąć statek stosując kontrolę ręczną. Bardziej
skomplikowanym przypadkiem wymagającym podejmowania określonej
decyzji przez użytkownika jest sytuacja, kiedy statek wymaga zmiany
kursu w taki sposób, aby kolejny punkt trasy został ponownie
zaplanowany (np. zboczenie lub odejście od planowanej ścieżki nie
wystarczy, aby rozwiązać dany problem nawigacyjny). Aby zapewnić,
że takie zmiany planu zostaną wykonane w sposób bezpieczny,
operator zostanie poproszony o potwierdzenie. System autonomicznej
nawigacji oferuje jedną lub więcej alternatyw, w jaki sposób można
zmodyfikować punkt drogi, ale ostatecznie operator podejmie
decyzję, jak dana jednostka ma kontynuować rejs. Można również
oczekiwać, że wystąpią złożone scenariusze, w których planowanie
ścieżki i algorytmy systemu autonomicznej nawigacji nie będą w
stanie jednoznacznie rozwiązać powstałej sytuacji. Przykładem może
być wykrycie bardzo dużej liczby jednostek lub innych obiektów, a
algorytmy planowania ścieżki nie będą w stanie ich zidentyfikować,
a tym samym system nie będzie mógł ustalić, w jaki sposób powinna
być prowadzona dalsza nawigacja. W tego typu scenariuszu statek
natychmiast wysyła do operatora komunikat „pan-pan", sygnalizując
pilną potrzebę pomocy. Statek posiada wcześniej zdefiniowany zestaw
strategii rezerw awaryjnych, które zostaną uruchomione w celu
wykonania wcześniej zaplanowanych poleceń, jeśli odpowiedź
użytkownika nie została odebrana, i w sytuacji „pan-pan" - w
zależności od nagłości sytuacji - automatyczne wykonanie strategii
rezerw awaryjnych może być również natychmiast uruchomione.
-
AAWA Statki zdalnie sterowane i autonomiczne – następne
kroki
9
AAWA Position Paper © Rolls-Royce plc Registered office: 62
Buckingham Gate, London, SW1E 6AT. Company number 1004142.
Registered in England
Rysunek 3 – Różne scenariusze wymagają różnych poziomów
zaangażowania operatora Działanie autonomicznej jednostki będzie
łączyć dynamicznie różne poziomy autonomii w zależności od stanu
statku i warunków zewnętrznych. Oczywiście, gdy algorytmy
sterowania będą rozwijać się i dojrzewać w miarę upływu czasu,
statki będą same zdolne do obsługi coraz bardziej złożonych
sytuacji. Kiedy flota statków autonomicznych powiększy się, możliwe
będzie powstanie takiej sytuacji, że autonomiczne statki będą mogły
uczestniczyć w tych samych planach rejsów i będą komunikować się ze
sobą automatycznie, co zmniejszy obciążenie operatora. Jednak
zawsze statki obsadzone załogą będą pływać równolegle z
autonomicznymi statkami co oznacza, że operator-człowiek będzie
konieczny przez jakiś czas, aby interpretować otrzymane informacje,
dopóki nie zostaną opracowane jasne standardy dzielenia takich
informacji między statkami załogowymi i bezzałogowymi. 7. Podejście
do portu i nabrzeża Podczas zbliżania się do obszaru portu operator
może ponownie wybrać sterowanie typu zdalnego lub podwyższenie
poziomu nadzoru statku. Może to być konieczne z punktu widzenia
VTS, ale także dlatego, że może być wymagane pilotowanie.
Pilotowanie może w przyszłości być zorganizowane na wiele różnych
sposobów dla statków autonomicznych. Jedną z możliwości jest to, że
pilot ma zdolność przejęcia kontroli nad autonomicznym statkiem lub
alternatywnie operator autonomicznego statku może posiadać licencję
pilota dla zamierzonych obszarów działania. Wdrożenie
autonomicznych statków najprawdopodobniej zacznie się na wodach
krajowych lub regionalnych i częstych kursów, co oznacza, że
procedury pilotażowe i funkcjonalność współdziałania z VTS (ang. -
Vessel Traffic Service - Służba kontroli ruchu) mogą być uzgodnione
indywidualnie dla pierwszych statków. Podczas eksploatacji danej
jednostki w pobliżu brzegu można ponownie polegać na systemach
lądowych przeznaczonych dla komunikacji morskiej. Dodatkowo system
nawigacji może korzystać z zewnętrznych systemów odniesienia na
lądzie dla pozycjonowania, które będą użyteczne zwłaszcza w
obszarach portowych. Ponadto można wykorzystywać lądowe systemy
kamer i radarów, aby nawigować statkiem bezpiecznie wzdłuż
nabrzeża. 8. Wykorzystanie różnych typów statków Przykład opisany
we wcześniejszym rozdziale daje pewien obraz sytuacji, w jaki
sposób autonomia dynamiczna mogłaby działać na rzecz sterowania
statkami. Oczywiście typ i stopień autonomii będzie wysoce
uzależniony od typu statku, jego wielkości, obszaru działania i
warunków morskich. Na przykład autonomiczny holownik będzie
przestrzegać tych samych zasad, ale ponieważ jego praca jest
znacznie bardziej skupiona wokół misji holowniczej, zasady kontroli
i autonomii powinny zostać zdefiniowane z innego punktu
widzenia.
-
AAWA Statki zdalnie sterowane i autonomiczne – następne
kroki
10
AAWA Position Paper © Rolls-Royce plc Registered office: 62
Buckingham Gate, London, SW1E 6AT. Company number 1004142.
Registered in England
Ogólnie rzecz biorąc, im większa różnorodność i złożoność misji,
tym bardziej jednostka będzie musiała polegać na pomocy operatora i
zdalnym sterowaniu co najmniej w pierwszych fazach wdrożenia. Innym
przykładem może być prom typu śródlądowego, wykonujący każdego dnia
dziesiątki identycznych przejść. W tym przypadku sama misja
charakteryzować się będzie dużo mniejszymi odchyleniami, a poziom
autonomii w wykonywaniu zadania może być znacznie wyższy.
Jednocześnie ważne jest aby pamiętać, że nawet jeżeli podstawowa
misja nie będzie zbyt zróżnicowana, takie warunki jak pogoda i
natężenie ruchu mogą się znacznie zmieniać. W takich przypadkach
nadzór nad bezpieczeństwem operacji będzie prowadzić załoga
pokładowa, nawet jeśli statek wykonuje swoją podstawową misję
niemal autonomicznie. Oprócz różnic w rodzaju pracy i warunkach
zewnętrznych, istnieją również znaczne różnice w sposobie
reagowania statków na polecenia sterujące daną jednostką. Duży
kontenerowiec i mały drobnicowiec będą musiały mieć określone swoje
własne, specyficzne dla danego statku modele algorytmów sterowania,
nawet jeżeli podstawy ich autonomicznego reagowania na różne
warunki nawigacyjne byłyby zgodne z takimi samymi zasadami.
Technicznie oznacza to również, że system znajomości obrazu
sytuacji będzie różny, ponieważ opóźnienie (czas) reakcji dużego
statku są znacznie większe, a jest wymagany wyższy poziom
przewidywalności działań. 9. Wnioski W pierwszej fazie projektu
AAWA zbadano obecny stan przemysłu morskiego oraz pobrano
informacje, czego można się nauczyć od innych branż. W projekcie
zbadano obecny stan świadomości dotyczącej wielu aspektów
technologicznych, bezpieczeństwa, prawa i ekonomicznych dla pracy
zdalnej i autonomicznej. Wstępne wnioski są następujące:
1. Nie będzie jednego rozwiązania dla statku zdalnego lub
autonomicznego, ale raczej hybryda z dwóch rozwiązań, która będzie
zależeć od typu i funkcji statku.
2. Technologie potrzebne do wykonania zdalnych i autonomicznych
statków rzeczywiście już istnieją. Podstawowym wyzwaniem jest tutaj
znalezienie optymalnego sposobu połączenia tych technologii w
sposób wiarygodny i efektywny pod względem ponoszonych kosztów.
Rozwój systemów wspomagania decyzji dla autonomicznych statków
będzie stopniowym i iteracyjnym procesem i podlegać on będzie
szeroko zakrojonym badaniom i symulacji.
3. Działanie zdalnie sterowanych i autonomicznych statków będzie
co najmniej tak samo bezpieczne, jak istniejących statków. Istnieje
realny potencjał, aby zmniejszyć błędy związane z działaniami
ludzi, ale jednocześnie będą powstawać nowe typy zagrożeń, które
należy zidentyfikować i którym należy sprostać.
4. Obowiązujące ustawodawstwo może zostać zmienione, jeśli
zaistnieje taka wola polityczna. Aby zdalna i autonomiczna żegluga
stała się realną rzeczywistością, konieczny będzie wysiłek na
wszystkich szczeblach decyzyjnych, związanych z przepisami
prawnymi. Trzeba zbadać kwestię legalności budowy i eksploatacji
statku demonstracyjnego na szczeblu krajowym, przy jednoczesnym
uwzględnieniu odpowiednich zmian w przepisach w IMO. Pytania
dotyczące odpowiedzialności za autonomiczne statki podlegają
zmianom przepisów narodowym, ale ogólnie rzecz biorąc wydaje się,
że w tej dziedzinie potrzeba mniej zmian prawnych. Jednak powinno
być zbadane, w jakim stopniu inne zasady odpowiedzialności, takie
jak odpowiedzialność za produkty, wpłyną na tradycyjne zasady
dotyczące odpowiedzialności i ubezpieczenia morskiego.
5. Zdalne i autonomiczne statki mają możliwości redefinicji
zasad przemysłu morskiego i roli graczy w nim uczestniczących, z
istotnymi konsekwencjami dla firm żeglugowych, budowniczych
statków, twórców systemów morskich oraz firm technologicznych z
innych sektorów (zwłaszcza branży samochodowej).
-
AAWA Statki zdalnie sterowane i autonomiczne – następne
kroki
11
AAWA Position Paper © Rolls-Royce plc Registered office: 62
Buckingham Gate, London, SW1E 6AT. Company number 1004142.
Registered in England
Następne kroki to:
• rozwój i badania konkretnych rozwiązań technologicznych dla
działania autonomicznego przy użyciu zarówno symulatorów, jak i
prób na morzu w różnych warunkach środowiskowych – optymalny sposób
połączenia różnych technologii czujników w zakresie różnych
warunków pracy i stanów klimatycznych będzie przedmiotem serii prób
w tym roku na pokładzie statku FinFerries, Stella, działającego
między Korpo i Houtskar;
• badania naukowe w celu zapobiegania zmienionym i nowym
zagrożeniom (jest wiele znanych i nieznanych zagrożeń)
przedstawione przez nową i rozwijającą się technologię, opierając
się na doświadczeniu przemysłu morskiego w zakresie systematycznej
i kompleksowej oceny możliwego ryzyka w celu opracowania nowego
podejścia do tego problemu;
• zbadanie prawnego wyzwania dotyczącego budowy i eksploatacji
statku demonstracyjnego na szczeblu krajowym, przy jednoczesnym
uwzględnieniu odpowiednich zmian w przepisach IMO;
• zbadanie poglądów stron zainteresowanych zdalną i autonomiczną
żeglugą, pozwalające na ustalenie modeli kosztów i przychodów
autonomicznej pracy dla różnych typów statków.
Rezultat II fazy będzie specyfikacją techniczną, prawną i
bezpieczeństwa dla pełnego dowodu założeń strony przedstawiającej
koncepcję przed końcem roku 2017 i zdalnie sterowany statek w
celach komercyjnych do końca dekady. Rewolucja się rozpoczęła.
Technologia Jonne Poikonen, Senior Research Fellow, D.Sc.
(Tech.), University of Turku Mika Hyvonen, Senior Research Fellow,
D.Sc. (Tech.), Tampere University of Technology Antti Kolu,
Doctoral Student, M.Sc. (Tech.), Tampere University of Technology
Tero Jokela, Senior Research Fellow, D.Sc. (Tech.), University of
Turku Jari Tissari, Project Researcher, M.Sc. (Tech.), University
of Turku Ari Paasio, Professor, D.Sc. (Tech.), University of Turku
Technologie dla morskiej znajomości sytuacji i nawigacji
autonomicznej Technologie umożliwiające wprowadzenie zdalnych i
autonomicznych statków już istnieją. Głównym zadaniem jest
znalezienie optymalnego sposobu w celu połączenia ich niezawodnie i
efektywnie pod względem optymalizacji kosztów. W ciągu ostatnich 10
lat obserwuje się rozwój autonomicznych pojazdów, zarówno na
lądzie, jak i w powietrzu oraz na morzu. Nastąpiło to dzięki
postępowi w technologiach, które umożliwiają realną ocenę
otaczającego środowiska, planowanie trasy i kontrolę nad pojazdem w
czasie rzeczywistym. Dzięki kombinacji szeregu zaawansowanych
technologii czujnikowych, które stały się dostępne już poza
zakresem wcześniejszego użycia ich w dziedzinach wojskowej i
naukowej –
-
AAWA Statki zdalnie sterowane i autonomiczne – następne
kroki
12
AAWA Position Paper © Rolls-Royce plc Registered office: 62
Buckingham Gate, London, SW1E 6AT. Company number 1004142.
Registered in England
oraz szybko zwiększająca się wydajność przetwarzania danych -
osiągnęliśmy poziom technologiczny, na którym możliwa jest
całkowita autonomia tych pojazdów. Największy postęp osiągnięto w
dziedzinie samochodów autonomicznych. Jest to naturalne ze względu
na duży potencjał masowego rynku i globalną potrzebę zwiększenia
bezpieczeństwa ruchu. Dla zastosowań wojskowych, znaczące badania
naukowe i rozwój dokonał się w dziedzinach autonomicznych pojazdów
lądowych, lotnictwa, a także statków morskich, takich jak małe
patrole i łodzie bojowe [Elkins, 2010]. Ostatnie starania, aby
stworzyć odpowiednie rozwiązania także dla cywilnych autonomicznych
statków morskich znacząco się rozwinęły, np. w formie wielu nowych
programów badawczych we współpracy z firmami akademickimi i
morskimi, w tym również AAWA. Jedną z kluczowych technologii dla
nawigacji niezawodnego autonomicznego pojazdu jest odpowiednie
połączenie czujników. Przy tworzeniu obrazu znajomości sytuacyjnej
[SA] dla autonomicznego pojazdu, żadna technologia pojedynczego
czujnika nie może zapewnić wystarczającej wydajności we wszystkich
możliwych warunkach. Zatem w celu zagwarantowania, że informacje o
warunkach w pobliżu pojazdu będą wystarczająco dokładne przez cały
okres eksploatacji, dane wejściowe wielu czujników należy właściwie
połączyć i przeanalizować. Przetwarzanie danych pochodzących z tych
czujników powinno być w sposób ciągły zintegrowane z następującym
po nim planowaniem ścieżki i reaktywnymi systemami unikania
kolizji, które utrzymują stale aktualizowaną szczegółową mapę
środowiska pojazdu, umożliwiając pojazdowi zaplanowanie trasy i
uniknięcie ewentualnej kolizji z obiektami lub innymi pojazdami.
Mapę zebraną z danych czujników można również uzupełnić danymi z
baz danych map statycznych, takich jak Google Maps dla samochodów
lub elektronicznych map morskich [ECDIS] dla statków, które
prezentują obiekty statyczne obszaru otaczającego jednostkę.
Badania nad samochodami autonomicznymi oferują najbardziej rozległe
źródło publicznie dostępnych informacji o technologiach
opracowanych dla autonomicznych pojazdów. Górna część rysunku 1
ilustruje typowy strumień odczytów danych z czujników i
przetwarzania tych danych, stosowany w samochodach autonomicznych.
Obecnie stosuje się wiele czujników do pobierania danych z
otoczenia pojazdu. Preferencje dla różnych typów czujników różnią
się, np. Google stosuje LIDAR jako główne źródło czujników, które
jest wspierane przez inne urządzenia, natomiast podejście firmy
Tesla lub Mercedes Benz opiera się na połączeniu kamer i radarów
samochodowych krótkiego zasięgu. Dobór optymalnej platformy
czujników jest kwestią wydajności, niezawodności i opłacalności
morskiego transportu. Używane dane z czujników SA są
wykorzystywane, aby stworzyć mapę lokalną otoczenia samochodu,
która jest porównywana z bardzo szczegółowymi mapami, a także z
modelami 3D obszaru, w którym pojazd się porusza. Pozwala to na
określenie obszaru pozycji i umieszczenie pojazdu ze znacznie
większą dokładnością niż jest to możliwe w przypadku lokalizacji na
podstawie GPS. W celu zapobiegania kolizjom jest również
wykorzystywana lokalna mapa przeszkód otaczających samochód.
[Franke, 2013], [Guizzo, 2011] W dolnej części rysunku 1
przedstawiono podejście do autonomii statków opracowywane obecnie w
AAWA. Wiele istniejących rozwiązań technologicznych pochodzących z
przemysłu motoryzacyjnego może być bezpośrednio, lub poprzez pewne
dostosowania, wykorzystanych również do autonomicznej nawigacji
morskiej. Głównym pytaniem jest więc nie to, czy wdrożenie
nawigacji autonomicznego statku jest technicznie możliwe, ale jak
stworzyć odpowiednie połączenie technologii i metod, które
zapewniają wystarczający stopień wydajności i niezawodności,
wymagany do praktycznego funkcjonowania dużych statków przy
rozsądnych kosztach. Kluczowym aspektem jest pomyślnej autonomii
pojazdów to niezawodność i bezpieczeństwo. Pomimo wszystkich
ostatnich postępów technologicznych, nie zostały przedstawione
przekonywujące demonstracje wystarczająco wiarygodnej nawigacji
autonomicznego samochodu w zmieniających się warunkach
rzeczywistych. Nawet najbardziej zaawansowane i powszechnie
sprawdzone rozwiązania motoryzacyjne, takie jak samochody
autonomiczne Google nadal walczą, czy poradzą sobie z nieznanymi
środowiskami i nieoczekiwanymi zdarzeniami, wymagającymi
-
AAWA Statki zdalnie sterowane i autonomiczne – następne
kroki
13
AAWA Position Paper © Rolls-Royce plc Registered office: 62
Buckingham Gate, London, SW1E 6AT. Company number 1004142.
Registered in England
interwencji człowieka od czasu do czasu. Co ważniejsze,
tolerancja dla ekstremalnych warunków pogodowych jest znaczącym
wyzwaniem, które do tej pory nie zostało w pełni rozwiązane.
Publikowane morskie rozwiązania zostały dotychczas realizowane na
małych łodziach i tylko np. z ograniczonym wykorzystaniem
połączenia czujników i autonomią oraz zazwyczaj w dość łagodnych
warunkach pogodowych. W projekcie AAWA od samego początku skupiano
się na trudnych, ale nadal realistycznych warunkach, a także na
szczególnych wyzwaniach autonomii i wdrożeniu zdalnego sterowania
nawet dla dużych statków oceanicznych. Będzie to możliwe dzięki
ścisłej współpracy pomiędzy naukowcami i partnerami przemysłowymi.
Mając na celu wdrożenie autonomicznej nawigacji i reaktywnego
zapobiegania kolizjom, zastosowana aplikacja morska przedstawia
zarówno zalety, jak i wyzwania w porównaniu z innymi autonomicznymi
pojazdami. Ponieważ prędkość statku jest raczej niewielka,
interpretacja danych czujnika SA i manewrów nawigacji nie musi być
tak szybka, jak np. w przypadku aplikacji samochodowych. Statek nie
jest również ograniczony np. wąską drogą co powoduje, że unikanie
kolizji z innymi statkami jest znacznie łatwiejsze. Z drugiej
strony bezwładność statku jest znaczna i nie jest możliwe np.
wykonanie ostrego zakrętu lub szybkiego zatrzymania jednostki.
Ważnym aspektem, który należy wziąć pod uwagę jest również to, że w
przyszłym scenariuszu liczba autonomicznych statków będzie znacznie
mniejsza od przewidywanej liczby samochodów autonomicznych. Chociaż
nie jest możliwe zastosowanie zdalnego monitoringu przez człowieka
(ze względu na centrum sterowania) dla miliardów autonomicznych
samochodów, to centra kontroli brzegowej przeznaczone dla
autonomicznych statków są możliwe. Centra takie mogą nadzorować
działanie wielu statków, w razie potrzeby mogą również zastosować
zdalne sterowanie. W raporcie przyjrzymy się bliżej dostępnym
technologiom, które można zastosować do autonomii statków i
pozostałych przed nami wyzwań, w celu uzyskania przed rokiem 2017r.
wymaganej gotowości technologicznej dla strony przedstawiającej
dowód omawianej koncepcji. 1. Autonomiczna nawigacja statku 1.1.
Sterowanie reaktywne i planowanie ścieżki dla nawigacji
bezkolizyjnej Problem unikania kolizji między statkami cieszyło się
dużym zainteresowaniem po II wojnie światowej, a zostało to
wywołane szybkim rozwojem radaru i gwałtownym wzrostem ruchu na
morzach. Unikanie kolizji odgrywa istotną rolę w codziennej pracy
marynarza, a ponieważ krytyczne decyzje człowieka są wysoce
subiektywne, aby pomóc nawigacji, międzynarodowe zasady dotyczące
unikania kolizji na morzu (COLREGs) są opracowywane przez
Międzynarodową Organizację Morską (IMO). Techniki ruchu
bezkolizyjnego można podzielić na metody globalne, oparte na
planowaniu ścieżek, wykorzystując informacje priori lub lokalne
metody, oparte na reaktywnej nawigacji przy użyciu informacji z
czujników. Podczas planowania ruchu przewidywana droga jest
określana przez obliczanie geometrycznej trajektorii, unikając
znanych przeszkód, które w realnych niepewnych środowiskach mogą
doprowadzić do kolizji. W reaktywnej nawigacji rzeczywistość
środowiska podczas ruchu jest uwzględniana przy użyciu bardzo
szybko powtarzającego się procesu spostrzeżenie - działanie.
[Statheros, 2008], [Pietrzykowski, 2009], [Tam, 2009], [Campbell,
2012].
-
AAWA Statki zdalnie sterowane i autonomiczne – następne
kroki
14
AAWA Position Paper © Rolls-Royce plc Registered office: 62
Buckingham Gate, London, SW1E 6AT. Company number 1004142.
Registered in England
Przykład samochodu autonomicznego
Rysunek 1. Porównanie źródeł strumieniowych samochodowych i
morskich Planowanie drogi bezkolizyjnej dla maszyny autonomicznej
poprzez środowisko zawierające nieruchome lub poruszające się
przeszkody, w tym przypadku statek przemieszczający się zarówno w
obszarze portu, jak i na otwartym morzu, jest problemem, który w
ciągu ostatnich dziesięcioleci został obszernie przeanalizowany.
Jest rzeczą wiadomą, że różne systemy wymagają różnych strategii
planowania. Ponadto podczas planowania ścieżki należy uwzględnić
kinematyczne i dynamiczne ograniczenia dla statku, które mogą
utrudnić wykonanie planowanych manewrów. Na przykład: promień
skrętu statku ogranicza minimalny kąt obrotu dopuszczalny dla
ścieżki. Należy również wziąć pod uwagę dynamikę statku, tzn. fakt,
że promień skrętu statku zależy również od prędkości jednostki.
Przy planowaniu ścieżki dla autonomicznych statków uwzględnia się
również elementy środowiskowe. Warunki pogodowe mają również
znaczny wpływ na wybór najlepszej drogi. Wyzwania związane z
reaktywną nawigacją wynikają głównie z niestabilności sterowania w
pętli zamkniętej, ze względu na dynamiczne właściwości statku i
cechy środowiska otaczającego (fale, wiatr, prąd morski) oraz ze
względu na konieczność uzyskania właściwej informacji z
działających czujników statku. [Statheros, 2008], [Pietrzykowski,
2009], [Tam, 2009], [Campbell, 2012], [Elkins 2010].
Szczegółowe mapy środowiska
(3D)
Oszacowanie lokalizacji i
pozycjonowania samochodu
Nawigacja i reaktywne
unikanie kolizji
Kamery i radary krótkiego zasięgu
Świadomość sytuacyjna (SA)
LIDAR (+kamery i
radary GPS czujniki
inercyjne
Przetwarzanie danych
czujników
Elektroniczne mapy nawigacyjne (mniej dokładne)
Proponowane przez AAWA morskie źródło strumieniowe
Kamery i radary krótkiego zasięgu
Świadomość sytuacyjna (SA)
Przetwarzanie danych
czujników
+ radary długiego zasięgu
LIDAR (+kamery i
radary
wykonane wstępne testowanie
będzie również badane
GPS czujniki
inercyjne + pogoda
Oszacowanie lokalizacji i
pozycjonowania samochodu
Nawigacja i reaktywne
unikanie kolizji
-
AAWA Statki zdalnie sterowane i autonomiczne – następne
kroki
15
AAWA Position Paper © Rolls-Royce plc Registered office: 62
Buckingham Gate, London, SW1E 6AT. Company number 1004142.
Registered in England
Dwa najbardziej popularne stanowiska w stosunku do planowania
ścieżki to rozwiązania oparte na wykresie i próbkowaniu.
Rozwiązania oparte na wykresach, takich jak A* i D* oraz ich
rozliczne warianty, stanowiły najbardziej przebadane algorytmy
problemów planowania optymalnej ścieżki. Główną zaletą rozwiązań
opartych na próbkowaniu, takich jak probabilistyczna mapa drogowa
(PRM) i szybkie badanie drzewa losowego (RRT) oraz ich wariantów,
stanowi możliwość łatwego uwzględnienia dynamicznych i
kinematycznych ograniczeń dla pojazdu. Dla uniknięcia reaktywnych
przeszkód, takie rozwiązania planowania optymalnej ścieżki mogą nie
być wystarczająco wydajne. Dlatego też często stosuje się
algorytmy, takie jak ograniczenia prędkości. [Campbell, 2012],
[Casalino, 2009], [Lalish, 2012], [Evans, 2008], [Sharma, 2012],
[Statheros, 2008] i [Tam, 2009]. 1.2. System Autonomicznej
Nawigacji (ANS) AAWA W AAWA opracowywane jest rozwiązanie
integracji architektury kompletnej autonomicznej nawigacji statku,
która wykorzystuje system Dynamicznego Pozycjonowanie (Dynamic
Positioning – DP) Rolls-Royce opracowany dla przyszłych
autonomicznych statków i łączy go z Automatycznym Systemem
Nawigacji (Automatic Navigation System – ANS) zawierający Znajomość
Sytuacji (Situational Awareness – SA), Unikanie Kolizji (Collision
Avoidance – CA), Planowanie Trasy (Route Planning – RP), moduły
Definicji Stanu Statku (Ship State Definition – SSD) opracowane w
ramach projektu AAWA. Rysunek 2 przedstawia schemat architektury
ANS. System Znajomości Obrazu Sytuacji
Rysunek 2. Architektura Systemu Autonomicznej Nawigacji
(ANS).
Najwyższym poziomem w systemie ANS jest moduł Definicji Stanu
Statku (Ship State Definition – SSD) lub „wirtualny kapitan" (VC),
który łączy w sobie informacje z różnych podsystemów ANS (SA, DP,
RP i CA), a także z innych systemów automatyki statku, a operator
określa aktualny stan systemów statku. Stan statku determinuje
dopuszczalny tryb pracy statku, taki jak tryb autonomiczny, zdalne
sterowanie lub tryb bezpieczny w wypadku awarii. Informacje o
stanie z VC są również wykorzystywane i nieustannie informują
operatora o aktualnym stanie statku. Dynamiczne systemy
pozycjonowania pozwalają statkowi automatycznie utrzymywać jego
pozycję lub kurs, używając swoich śrub napędowych, sterów i sterów
strumieniowych. W przypadku połączenia z globalnym lub lokalnym
odniesieniem pozycjonowania, np. Global Navigations Satellite
System (GNSS), z czujnikami wiatru i zespołami pomiarów inercyjnych
(Inertial Measurement Units – IMU), statek jest w stanie utrzymać
pozycję nawet w trudnych warunkach pogodowych. Nowoczesne systemy
DP, takie jak Rolls Royce Icon DP, są w stanie również manewrować
statkiem przy niskiej prędkości. Pozwala to na integrację
prawidłowego zachowania autonomicznego w sterowaniu statkiem.
Ponieważ system DP już zawiera informacje o zdolnościach
manewrowania statku, jest on w stanie obliczyć, jakie położenie
może przyjąć jednostka w najbliższej przyszłości.
Czujniki znajomości sytuacji
Połączenie czujników
System sterowania napędem
System pozycjonowa-
nia dynamiczne-
go
Moduł planowania drogi
Moduł znajomości sytuacji
Moduł unikania kolizji
Moduł określania stanu statku
Syst
em N
awig
acji
Aut
onom
iczn
ej
Łącze danych
Zdalny operator
-
AAWA Statki zdalnie sterowane i autonomiczne – następne
kroki
16
AAWA Position Paper © Rolls-Royce plc Registered office: 62
Buckingham Gate, London, SW1E 6AT. Company number 1004142.
Registered in England
Takie dynamiczne ograniczenia ruchu statku są przekazywane
modułowi CA, aby umożliwić bardziej efektywne planowanie ścieżek
lokalnych. Moduł Planowania Trasy (RPM) jest modułem
oprogramowania, który jest odpowiedzialny za planowanie trasy od
początku do końca, poprzez wstępnie zdefiniowanie punktów trasy,
jednocześnie unikając przeszkód statycznych określonych na
elektronicznych mapach nawigacyjnych i na ścieżkach żeglugi, jeżeli
jest to wskazane. Moduł ten jest ściśle związany z planowaniem
rejsu, który jest aktualnie realizowany przez załogę statku. Jednak
moduł RP wykorzystuje planowany rejs jako istotną informację
podczas planowania rzeczywistej trasy dla jednostki. Trasa składa
się z określonych punktów drogi, kursów i prędkości statku. Moduł
RP nie planuje tras w czasie rzeczywistym, ponieważ moduł CA jest
odpowiedzialny za wykonywane takich wymaganych manewrów, aby
uniknąć przeszkód. Moduł unikania kolizji (CA) jest odpowiedzialny
za bezpieczne i bezkolizyjne nawigowanie. Wykorzystuje informacje z
modułu Planowania Trasy, aby postępować zgodnie ze ścieżką, która
prowadzi do celu, ale może również odejść od kursu, jeśli wykryta
zostanie możliwość zagrożenia kolizją. Moduł SA dostarcza mapę
lokalną i informacje o przeszkodach, pokazujące obecne przeszkody
znajdujące się w pobliżu statku. Moduł DP dostarcza do modułu CA
informacje dotyczące obszaru, w którym statek jest zdolny do
określonego manewru i w ten sposób tworzy granice dla nowych
punktów trasy, które można realnie wyznaczyć. Moduł CA posiada dwie
główne funkcje: pierwsza to ocena ryzyka kolizji, druga służy do
bezpiecznego nawigowania statkiem zarówno w porcie, jak i na
otwartym morzu. Po wykryciu ryzyka kolizji od modułu SSD wymagany
będzie odpowiedni stan informacji, w którym ostateczna definicja
stanu statku będzie określana na podstawie wszystkich danych
uzyskiwanych z różnych podsystemów. Moduł ANS znajomości obrazu
sytuacji (SA) jest podłączony do wielu urządzeń czujnikowych
różnych typów. Moduł SA łączy dane pochodzące z czujnika i pobiera
od niego informacje istotne dla określenia stanu otoczenia statku,
które mogą być również wykorzystywane przez system CA. Moduł SA
może również wykonać redukcję niektórych danych z czujników dla
poprawienia wydajności komunikacji danych off-ship. Zagadnienia
dotyczące rozwoju technologii związane z systemem SA i czujnikami
statku omówiono w sekcji 2 i 3. 1.3. Mapowanie środowiskowe i
wykrywane przeszkód dla nawigacji autonomicznego
statku Mapowanie to inaczej odwzorowanie świata. Istnieje wiele
sposobów, na jakie proces mapowania może być realizowany i jaki
rodzaj prezentacji świata jest tworzony. Są one uzależnione od
aplikacji, w których mapy są używane i od czujników
wykorzystywanych do obserwacji środowiska. Informacje pobierane z
map są wykorzystywane do planowania tras, unikania przeszkód lub
lokalizowania autonomicznego statku. Na morzu i w obszarach
portowych możliwe jest użycie map morskich i terenowych w celu
uzyskania informacji o szlakach żeglugowych, mieliznach, rafach i
terenach przybrzeżnych. Dynamiczne przeszkody, np. w postaci innych
statków, są odwzorowywane przy użyciu systemu świadomości
sytuacyjnej statku, w połączeniu z danymi AIS. Opracowano wiele
metod przetwarzania danych percepcyjnych dotyczących modelowania i
przedstawiania świata w 2D lub 3D, np. mapy siatki zajętości
(obłożenia), siatka wysokości i mapy typu Quadtree. [Mooney] Dwa
najczęstsze sposoby przedstawienia świata to mapy topologiczne i
metryczne. Metody topologiczne opisują wzajemne położenie
określonych lokalizacji przestrzennych w danym środowisku, podczas
gdy mapy metryczne opisują świat poprzez prezentację geometryczną.
Mapy topologiczne najlepiej nadają się do planowania ścieżki
wysokiego poziomu oraz misji. Mapy metryczne zawierają informacje
geometryczne, które są konieczne aby zaplanować i bezpiecznie
zrealizować wymagane trajektorie, jednocześnie unikając kolizji.
Proces mapowania tworzy prezentację otaczającego świata. [Elfes,
1987], [Broten 2012]. Przeszkody mogą być przedstawiane jako
fragmenty mapy, ale może też korzystnym okazać się
-
AAWA Statki zdalnie sterowane i autonomiczne – następne
kroki
17
AAWA Position Paper © Rolls-Royce plc Registered office: 62
Buckingham Gate, London, SW1E 6AT. Company number 1004142.
Registered in England
prezentowanie przeszkód dynamicznych oddzielnie. Wykrywanie i
śledzenie obiektów jest ściśle powiązane z procedurami unikania
przeszkód i razem zapewniają one bezkolizyjną nawigację statku.
Istnieje kilka metod opracowanych w celu śledzenia przeszkód,
powszechnie stosowane są filtry Kalmana cząstkowe i rozszerzone.
Gdy wykorzystywana jest osobna prezentacja dla przeszkód
dynamicznych, z wykorzystaniem nowych technik połączenia czujników
oraz komercyjnych funkcji śledzenia obiektów statku [ARPA], ich
ruchy i działania mogą być łatwiejsze do przewidzenia. Na przykład
przeszkody mogą mieć stałą prędkość lub wstępnie ustaloną ścieżkę,
a także określone właściwości kinematyczne, które mogą być
wykorzystane do przewidywania ich pozycji w przyszłości.
[Sinisterra, 2014] 2. Świadomość sytuacyjna (SA) – obraz sytuacji
dla autonomicznych statków 2.1. Sensoring środowiska statku Metody
połączenia wielu typów czujników, takich jak LIDAR, kamery i radary
były już aktywnie badane w zastosowaniach motoryzacyjnych [Herpel,
2008], [Mukhtar, 2015]. Na przykład radar bliskiego zasięgu lub
LIDAR może zapewnić dokładne określenie zasięgu, szybkości i
kątowego pomiaru obiektów, a tańsze i mniejsze kamery mogą zapewnić
lepszą rozdzielczość przestrzenną dla prawidłowej klasyfikacji
obiektów. Kamery Near-IR (NIR), z aktywnym oświetleniem, lub
termiczne kamery LWIR mogą być wykorzystywane również do
fotografowania nocnego. Z drugiej strony użycie radaru umożliwia
działanie również w trudnych warunkach pogodowych (np. ulewny
deszcz lub śnieg), w przypadku których zwykłe kamery (w tym IR)
mogą zawieść. Podobne kwestie dotyczą również czujników morskich
SA. Głównym problemem przy prawidłowym połączeniu czujników jest
powiązanie danych z różnych źródeł i czujników w taki sposób, aby
optymalna percepcja SA była zagwarantowana we wszystkich warunkach
oraz we wszystkich sytuacjach. Dane SA są następnie wykorzystywane
do mapowania lokalnych przeszkód, aby zapewnić możliwość
reaktywnego unikania kolizji. 2.1.1 Technologie czujników dla
świadomości sytuacyjnej Kamery Kamery są naturalnym wyborem dla SA.
Są one tanie (z pewnymi wyjątkami), małe i trwałe oraz oferują
bardzo dużą rozdzielczość przestrzenną z istotnymi informacjami o
kolorystyce, pozwalających na identyfikację obiektów. Uzyskanie
rzeczywistego obrazu w nocy jest możliwe dzięki termicznym
rejestratorom obrazów na podczerwień, a para kamer może być
zastosowana w stereoskopowej konfiguracji do (ograniczonego)
wykrywania 3D. Ze względu na ogromną gamę zarówno komercyjnych jak
i podrzędnych aplikacji, technologia kamer wciąż się poprawia. Duża
istniejąca baza wiedzy na temat algorytmów analizy wizualnej
dostarcza wielu potencjalnych rozwiązań także dla morskiej
świadomości sytuacyjnej. Kamery HD na normalne spektrum wizyjne są
postrzegane jako ważna technologia, którą należy połączyć z innymi
danymi sensorycznymi. Wysoka rozdzielczość przestrzenna pozwala na
rozpoznawanie obiektów i przeszkód, przez operatora zdalnego -
człowieka lub poprzez algorytmy automatycznej analizy, a informacje
o kolorach mogą pomóc w separacji (odróżnieniu) istotnych obiektów
od tła (powierzchni morza). Pewną wadą kamer jest ogromna ilość
danych, generowanych przez czujniki wysokiej rozdzielczości, które
wymagają dużej wydajności przetwarzania i łącza danych o dużej
szerokości pasma dla transmisji wyników oraz ich analizy. Jednak
biorąc pod uwagę ewentualne wdrożenie morskiego SA na dużym statku,
wymagania dotyczące np. małego rozmiaru lub niewielkiego poboru
mocy przez sprzęt do przetwarzania danych, są znacznie mniej ostre
niż w wielu innych autonomicznych jednostkach, takich jak samochody
lub samoloty. Cyfrowe kamery na spektrum wizyjne mają pewne poważne
ograniczenia: nie można ich używać w ciemności (poza wykrywaniem
świateł), a ich spostrzeganie odległości szybko spada w złych
warunkach pogodowych, takich jak mgła lub ulewny deszcz. Lepszą
wydajność można uzyskać dzięki kamerom pracującym w zakresie
podczerwieni (IR). Czujki Near-IR (NIR) są powszechnie
-
AAWA Statki zdalnie sterowane i autonomiczne – następne
kroki
18
AAWA Position Paper © Rolls-Royce plc Registered office: 62
Buckingham Gate, London, SW1E 6AT. Company number 1004142.
Registered in England
stosowane do obserwacji nocnych w kamerach zabezpieczających,
ponieważ sygnały NIR można przechwytywać za pomocą niedrogich
czujników kamer CMOS / CCD. Wymaga to jednak aktywnego oświetlenia
miejsca na podczerwień, co nie jest zbyt praktyczne w wypadku
statku SA. Prawdziwa pasywna obserwacja nocna może być realizowana
za pomocą kamer Long-Wave IR (LWIR), które są wrażliwe na
promieniowanie podczerwone w zakresie długości fali 8÷14 µm.
Ponieważ promieniowanie cieplne LWIR jest biernie emitowane przez
wszystkie obiekty, czujniki LWIR mogą być używane do obrazowania
otoczenia w całkowitej ciemności. Ze względu na zmieniające się
właściwości emitancji ciepła, w zależności od np. materiałów
wierzchnich i geometrii powierzchni, można tworzyć wizualnie
znaczący obraz nawet wśród obiektów i miejsc, gdzie średnia
temperatura jest faktycznie stała. Jak widać na rysunku 3,
obrazowanie termiczne może być korzystne nawet w warunkach
dziennych, np. w trudnych warunkach oświetleniowych.
Rysunek 3. Scena w świetle dziennym uchwycona za pomocą
normalnej kamery i kamery cieplnej
Kamery termowizyjne z oparciu o technologię mikrobolometru LWIR
stanowią najbardziej dostępną technologię zobrazowania termicznego.
Ponadto, w odróżnieniu od innych technologii IR, czujniki bolometru
nie wymagają chłodzenia kriogenicznego, co prowadzi do prostszego
(a w rezultacie solidniejszego) sprzętu – kamery. Wadą czujników
LWIR opartych na bolometrze jest ich niska rozdzielczość (zwykle
640x480 pikseli, wprawdzie czujniki megapikselowe są dostępne, ale
są one bardzo kosztowne), tzn. dla tej samej dokładności
przestrzennej, pole widzenia (FOV) jest węższe niż w normalnej
kamerze HD , jak widać z Rysunku 4.
Rysunek 4. Połączenie światła wizualnego i obrazowania
termicznego w nocy
Ostatnio technologia kamer na podczerwień krótkofalową [SWIR –
Short Wave IR)] stała się dostępna zarówno dla nie-wojskowych, jak
i naukowych zastosowań [Stark, 2015]. Czujniki SWIR działają w
zakresie długości fali 1-3 µm, gdzie wykrywany sygnał nie jest
biernie emitowany [cieplnie], ale jest promieniowaniem odbitym.
Czujniki SWIR zapewniają lepszą widoczność przez zamglenie lub mgłę
niż kamery pracujące w zakresie spektrum wizyjnego i działają
również w bardzo słabych warunkach oświetleniowych, chociaż nie w
całkowitej ciemności. Stwierdzono, że
-
AAWA Statki zdalnie sterowane i autonomiczne – następne
kroki
19
AAWA Position Paper © Rolls-Royce plc Registered office: 62
Buckingham Gate, London, SW1E 6AT. Company number 1004142.
Registered in England
SWIR umożliwia lepszy zakres wykrywania w wilgotnych i mglistych
warunkach niż LWIR [Wallace, 2013]. Jednakże technologia SWIR jest
obecnie droższa niż np. LWIR i nie poprawia rozdzielczości
przestrzennej. Chociaż czujniki na podczerwień oferują lepszą
widoczność niż kamery na zakres światła widzialnego, ich wydajność
również pogarsza się przy złej pogodzie. Na przykład różne pasma
podczerwieni są tłumione różnie w zależności od stopnia wilgotności
atmosfery, co może prowadzić do znacznego zróżnicowania zakresów
widzialności w zależności od warunków pogodowych [Beier, 2004].
Dlatego też źródło czujnikowe, które jest odporne na działanie
warunków pogodowych, takie jak np. radar, należy połączyć z mniej
niezawodnymi danymi z kamery. Radar i LIDAR Określanie parametrów w
oparciu o dane z kamery [połączenie wizualnego i termicznego
obrazowania] ma dwie istotne wady w odniesieniu do pobierania SA w
pojazdach autonomicznych: 1] niedostateczna tolerancja na warunki
atmosferyczne i 2] brak łatwego sposobu na uzyskanie właściwej
informacji o odległości obiektu. Można zastosować kombinację dwóch
kamer jedno-okularowych do wykonania obrazowania stereo, tj.
utworzyć mapę 3D sceny wizualnej poprzez odwzorowanie różnic między
dwoma obrazami. Wadą obrazowania stereo jest złożoność obliczeniowa
związana z dużą liczbą danych pobieranego obrazu stosowanych w
algorytmie dopasowywania do systemu stereo. Również wybór linii
odniesienia kamery, tj. fizycznej separacji dwóch czujników,
skutecznie określa ograniczenia dotyczące zdolności systemu do
rozpoznawania odległości. Dużo lepszą wydajność można uzyskać przy
użyciu technologii aktywnych czujników, takich jak radar lub LIDAR.
W zastosowaniach morskich wykorzystywanie radaru ma długą historię.
Dlatego na rynku można znaleźć kilku dostawców systemów radarowych
dla wykrywania przeszkód i mapowania. Na wydajność radaru wpływa
pasmo częstotliwości roboczej radaru, ponieważ zwykle wyższe
częstotliwości zapewniają lepszą rozróżnialność kątową i określanie
odległości. Istnieje wiele radarów dostępnych na rynku,
przeznaczonych do różnych celów, mających określone częstotliwości
nośne, szerokość pasma, czas trwania transmisji, kształty fali,
anteny itp. Zwykle radary morskie są radarami mikrofalowymi,
wykorzystującymi pasma S lub X, które są odpowiednie dla różnych
warunków pogodowych. [Heuel, 2013] Jednak rozdzielczość
tradycyjnego radaru morskiego może być niewystarczająca dla
reaktywnego unikania kolizji. Na przykład, biorąc pod uwagę
autonomiczny statek lub zbliżający się do nabrzeża w obszarze
portu, rozdzielczość radaru w najbliższym otoczeniu, tj. w
granicach kilkuset metrów, powinna być wystarczająco duża aby
wykryć, a być może śledzić, nawet niewielkie stacjonarne i
poruszające się obiekty. Nowe radary na pasmo Ka i W, opracowane
pierwotnie dla zastosowań motoryzacyjnych, mogą być również
przydatne w aplikacjach statków autonomicznych, szczególnie w
przypadku konieczności wykrywania przeszkód w bardzo bliskim
otoczeniu. Oferują one znacznie lepszą rozróżnialność kątową i
odległościową niż tradycyjne radary statku, kosztem zredukowanego
zasięgu. Takie nowe typy radarów wraz z nowoczesnymi radarami na
pasmo S-i X i kilkoma różnymi typami kamer są wykorzystywane w
omawianym projekcie rozwoju, aby umożliwić reaktywne uniknięcie
kolizji w pobliskim otoczeniu, a także autonomiczną nawigację np. w
obszarach portowych. [Skolnik, 2008], [Seliga, 2010] Skaning
laserowy (Light Detection And Ranging) LIDAR (lub LAser Detection
And Ranging, LADAR) jest technologią czujników laserowych
skanujących, która może zapewnić bardzo dokładne pomiary
odległości. Urządzenia wielokanałowe (np. z systemem laserowym 64),
takie jak te stosowane w autonomicznych samochodach testowych
Google, mogą stworzyć bardzo szczegółową mapę 3D otoczenia pojazdu.
Nawigację morską na bazie LIDAR zaproponowano i przedstawiono np. w
[Jimenez, 2009], [Pastore, 2010] i [Halterman, 2010].
-
AAWA Statki zdalnie sterowane i autonomiczne – następne
kroki
20
AAWA Position Paper © Rolls-Royce plc Registered office: 62
Buckingham Gate, London, SW1E 6AT. Company number 1004142.
Registered in England
Rysunek 5. Na lewo: widok radarowy obiektu. Na prawo: dane
skanowania 3D LIDAR Jedną z pewnych wad technologii LIDAR jest
fakt, że do operacji skanowania używa ona szybko przemieszczających
się elementów mechanicznych, które mogą być podatne na awarie,
zwłaszcza przy pracy przez dłuższy czas w trudnych warunkach
morskich. Ponieważ LIDAR stosuje wiązkę laserową (zwykle laser
impulsowy IR), jego zakres i dokładność zależy również od
niekorzystnych warunków pogodowych, takich jak mgła, deszcz i
śnieg, podobnie jak w przypadku kamery IR. 2.2. Połączenie danych z
czujników i przetwarzanie W praktycznie wszystkich dziedzinach
związanych z autonomią pojazdów, wykorzystanie połączenia czujników
była postrzegane jako klucz do osiągnięcia wystarczającej
niezawodności przy określaniu świadomości sytuacyjnej. Każdy osobny
typ czujnika wykazuje szczególne wady i ograniczenia w niektórych
warunkach (pogoda) lub problemy z ustawieniem jakości wykrywania
(zakres, pole widzenia, identyfikacja). Ponadto nigdy nie można
całkowicie zapobiec zarówno fałszywym pozytywnym, jak i fałszywym
negatywnym wskazaniom dla jednego czujnika; zoptymalizowanie
jednego prowadzi do zniekształceń pochodzących z drugiego. Łącząc
możliwości różnych metod wykonania wielu czujników, takie
indywidualne błędy i uchybienia można uśrednić oraz można osiągnąć
lepszą wydajność całkowitą. Tabela 1 zgrubnie porównuje różne
potencjalne typy czujników pod względem parametrów wydajności,
odnoszących się do morskiego SA. Tabela 1. Porównanie różnych
czujników morskich SA. Wizualne kamery
HD Kamery na
podczerwień Radar
okrętowy Radar krótkiego
zasięgu LIDAR Dźwięk
Dokładność przestrzenna ++ + - - - ++ - -
Pole widzenia + - ++ - + ++
Pomiar odległości - - ++ ++ ++ - -
Identyfikacja obiektu ++ + - - - - + +
24H, wszystkie operacje pogodowe - - + ++ ++ + (?) -(?)
Obciążenie obliczeniowe analizy - - - ++ ++ - - + Odporność na
warunki morskie ++ ++ ++ +(?) (?) (?)
Cena ++ - +- ++ - - +
-
AAWA Statki zdalnie sterowane i autonomiczne – następne
kroki
21
AAWA Position Paper © Rolls-Royce plc Registered office: 62
Buckingham Gate, London, SW1E 6AT. Company number 1004142.
Registered in England
Na podstawie przeglądu istniejących rozwiązań przedstawianych w
różnych dziedzinach autonomii i testowaniu technologii czujników
już dokonanego w AAWA, połączenie różnych typów radarów i czujników
wizualnych, w tym kamer termicznych na podczerwień, jest
postrzegane jako możliwe rozwiązanie dla określania morskiej
świadomości sytuacyjnej. Radary umożliwiają łatwe śledzenie
odległości celu i mogą zapewnić wymaganą tolerancję przy złej
pogodzie. Zastosowanie nowych radarów high-GHz opracowanych w celu
zapobiegania kolizjom samochodowym może również zapewnić
wystarczającą dokładność wykrywania obiektów w zakresach, które są
zbyt krótkie i zbyt niedokładne dla konwencjonalnego radaru statku.
Kamery mogą uzupełnić dane radarowe, dostarczając bardziej
szczegółowych informacji na temat wykrytych obiektów. Ponadto
połączenie kamer i radaru może również zwiększyć zdolność
wykrywania obiektów. Termiczne kamery na podczerwień mogą widzieć
obiekty także w całkowitej ciemności, natomiast informacje o
kolorze z normalnych kamer HD można wykorzystać do segregowania
obiektów na wodzie. Istotne znaczenie ma również możliwość zakupu
systemu czujników. Chociaż wiele urządzeń czujnikowych wysokiej
klasy może stanowić cenne uzupełnienie do systemu SA, należy
stosować rozwiązania korzystające z dostępnych technologii. W tym
znaczeniu, połączenie radaru i systemu wizyjnego ma przewagę nad
np. czujnikami LIDAR. Sygnalizacja dźwiękowa (np. syreny) jest
również integralną częścią obecnego procesu nawigacji morskiej.
Dlatego też, aby zrealizować system SA, który ma być co najmniej
tak samo odpowiedzialny, jak załoga ludzka, należy również
uwzględnić przechwytywanie dźwięków i analizę otrzymanych danych.
Ponieważ głośne i czyste dźwięki, np. syreny i gwizdki mogą być
dość łatwo wykryte, ich źródła powinny również zostać dokładnie
zlokalizowane względem statku, aby pomóc w reaktywnym unikaniu
kolizji. Wymaga to więcej działań niż tylko uchwycenie i wykrycie
dźwięku, źródło dźwięku również powinno zostać zlokalizowane
przestrzennie, np. za pośrednictwem szeregu mikrofonów i uzyskanych
danych dźwiękowych połączonych z innymi rodzajami czujników.
Czujniki dźwięku mogą być również zastosowane w bardziej ogólny
sposób w systemie SA, w celu wykrywania i identyfikacji innych
statków przez dźwięki, które emitują one normalnie. Przetwarzanie
danych z czujników Najbardziej intensywną obliczeniowo częścią
strumienia danych przy połączeniu czujników jest analiza danych
dostarczonych przez kamery. Sygnały wyjściowe generowane przez
radary nie są zwykle zbyt zagęszczone (obiekty z pewnym szumem) i
dlatego znacznie łatwiej je przetwarzać. Ważną częścią
przetwarzania danych obrazu jest segmentacja danych wejściowych.
Kamery wideo wysokiej rozdzielczości dostarczają ogromnych ilości
danych, z których większość jest nieistotna dla procesu wykrywania
obiektów i właściwego zrozumienia zawartości obrazu. Pierwszym
krokiem w procesie analizy obrazu będzie zatem rozdzielenie
pierwotnych danych wejściowych, tzn. usunięcie wszystkich
informacji, które nie są istotne dla konkretnego zadania (tła)
spośród tych elementów i obiektów, które powinny zostać wykryte
(pierwszy plan). W przypadku zmniejszonej liczby danych obrazu
można zastosować bardziej złożone algorytmy analizy dla śledzenia
obiektów przestrzennych i tymczasowych oraz dla klasyfikacji
obiektów. Na przykład można założyć, że scena morska składa się
zawsze z trzech różnych zgrubnych obszarów: wody w dolnej części
obrazu, nieba w górnej jego części i horyzontu w środku. Dzięki
znajdowaniu linii horyzontu, duża część dostarczonych danych obrazu
może zostać usunięta i pominięta w dalszym przetwarzaniu. Można
także zastosować połączenie czujników, upraszczając proces przez
zastosowanie informacji z czujników wykonanych inną technologią,
które uzupełniają strumień danych z przetwarzanego obrazu. Na
przykład wykrycie (lub jego brak) obiektów w zasięgu radaru może
być zastosowane do prowadzenia algorytmu segmentacji obrazu oraz do
większej koncentracji na potencjalnych obszarach obiektu, a
fałszywe wykrycia mogą być odrzucane z danych obrazu, jeśli będzie
zapewnione odpowiednie zaufanie do danych radarowych.
-
AAWA Statki zdalnie sterowane i autonomiczne – następne
kroki
22
AAWA Position Paper © Rolls-Royce plc Registered office: 62
Buckingham Gate, London, SW1E 6AT. Company number 1004142.
Registered in England
Rysunek 6. Wykrywanie horyzontu i segmentacja obiektu
Dane z wielu czujników mogą być łączone na różne sposoby, jak to
zilustrowano na rysunku 7. Połączenie na niskim poziomie odbywa się
na pierwotnych lub prawie nieprzetworzonych danych z różnych
czujników, natomiast w połączeniu wysokiego poziomu oddzielne
strumienie danych są przetwarzane indywidualnie a dane o wykryciu
pochodzące z różnych czujników są łączone na poziomie obiektu.
Wykorzystanie niskopoziomowej syntezy jest bardziej naturalne
między dwoma różnymi typami kamer, takimi jak czujniki wizualne i
termiczne, natomiast połączenie między kamerami i radarami może być
bardziej naturalnie wykonane na wyższym poziomie dla obiektu. W
praktyce najskuteczniejszym sposobem na wykonanie połączenia danych
z czujników między wieloma (> 2) różnymi rodzajami czujników
jest prawdopodobnie kombinacja zarówno podejść do łączenia danych
na wysokim poziomie, jak i na niższym poziomie. W procesie łączenia
czujników morskich, radar może być wykorzystany do dostarczania
kątów namiaru i pomiaru odległości dla różnych obiektów na
interesującym nas obszarze. Informacje te mogą być odwzorowane jako
odpowiednie obiekty przy wydzieleniu danych z wielu kamer, aby
uzyskać więcej szczegółów. Obecność tego samego obiektu
przedstawionego w danych pochodzących z wielu czujników zapewnia
bardziej skuteczne wykrywanie niż źródło z pojedynczego czujnika,
które może zawsze dostarczyć dane zaszumione lub niekompletne.
Wyniki analizy ramka do ramki często zawierają szum, a obiekty są
czasami tracone z uwagi na niepewność analizy. Dla reaktywnego
unikania kolizji przestrzenne i czasowe śledzenie obiektów może
zostać zastosowane w celu dostarczenia ciągłej świadomości
sytuacyjnej. W celu osiągnięcia najlepszej możliwej niezawodności
autonomicznej nawigacji, wszystkie inne dostępne źródła danych,
które mogą pomóc w nawigacji statku i w procesie unikania kolizji,
powinny być również łączone z danymi czujników pokładowych.
Obejmują one już powszechnie stosowane technologie, takie jak GPS,
AIS, ARPA i ECDIS, których sygnały wyjściowe mogą zostać połączone
z danymi uzyskanymi z czujników poprzez przedstawienie map
lokalnych wysokiego poziomu i globalnych. 3. Komunikacja off-ship
Zdolność do zdalnej interakcji i kontrola człowieka powinna zostać
umożliwiona przede wszystkim w sytuacjach, w których autonomia
statku nie może sama rozwiązać problemu lub nie uzyska pozwolenia
na rozwiązanie takiego problemu. Przekazywanie informacji SA
zebranych przez czujniki statku do operatora zdalnego może wymagać
przekazania znacznych ilości danych. Ze względu na praktyczne
ograniczenia, np. łączność satelitarna na otwartym morzu, ta sama
przepustowość może nie być dostępna przez cały czas. Należy
rozpatrzyć metody zmniejszania ilości danych pochodzących z
czujników tylko do absolutnie koniecznego dla operatora-człowieka
minimum - w celu odpowiedniego postrzegania otoczenia statku.
Należy również zwrócić uwagę
-
AAWA Statki zdalnie sterowane i autonomiczne – następne
kroki
23
AAWA Position Paper © Rolls-Royce plc Registered office: 62
Buckingham Gate, London, SW1E 6AT. Company number 1004142.
Registered in England
na takie kwestie, jak zabezpieczenie danych (umyślne
manipulowanie) i niezawodność łącza oraz możliwości wykorzystania
wielu alternatywnych sieci komunikacyjnych (satelitarnych, VHF, 4G)
w zależności od ich dostępności, należy także zbadać potrzeby
związane z wydajnością sieci. Transmisja wideo HD ze statku do
centrum kontroli brzegowej nie jest wymagana przez cały czas. Może
być konieczna tylko wtedy, gdy zdarzy się coś nieoczekiwanego,
wymagającego uwagi centrum kontroli na brzegu. Taka sytuacja może
polegać na przykład na wykryciu przeszkody, która wymaga
identyfikacji przez człowieka, lub sytuacji, w której statek nie
jest w stanie obliczyć niezawodnego manewru w celu uniknięcia
przeszkody. Zakłada się, że przez większość czasu rejsu na otwartym
morzu, autonomiczny system kontroli jest w stanie poradzić sobie z
aktualną sytuacją przy użyciu systemów czujnikowych na pokładzie
(unikanie kolizji, wykrywanie obiektów itp.). W związku z tym przez
większość czasu wymagana jest stosunkowo niewielka ilość danych
wychodzących ze statku, takich jak informacja o stanie statku lub
ograniczone dane z czujników. Z drugiej strony, w razie
konieczności na podstawie krótkiej wiadomości powinna być
bezpośrednio dostępna wystarczająco wysoka zdolność przesyłowa.
Liczba danych, które powinny być przesyłane rośnie szybciej, gdy do
systemu dodawane są dodatkowe czujniki, zwłaszcza przy transmisji
wideo o wysokiej rozdzielczości. Tradycyjnie do zdalnego
monitorowania przez łącza danych o małej szerokości pasma są
stosowane redukcja współczynnika częstotliwości wyświetlania
klatek, niższa rozdzielczość obrazu i skuteczna kompresja sygnału
wideo. Jednak aby jeszcze bardziej zredukować wymagania dotyczące
kanału przesyłania danych, dzięki systemowi przetwarzania SA na
pokładzie wejścia wszystkich czujników mogą być podzielone na
segmenty, aby wyodrębnić tylko minimalną ilość danych, które mogą
być wystarczające dla zrozumienia i oceny sytuacji przez człowieka.
Segmentacja wstępna na pierwszym planie lub w tle wykonywana przez
system SA statku umożliwia transmisję tylko niektórych określonych
właściwości, obiektów lub regionów zainteresowania (ROI), jak to
zilustrowano na rysunku 8. Jednak w warunkach niekrytycznych
operator mógłby wyodrębnić wystarczającą świadomość sytuacyjną z
bardzo rzadkich poddanych segmentacji właściwości obrazu, co
mogłoby pozwolić na przesyłanie bardzo małych ilości danych.
Rysunek 7: Segmentacja obrazu w celu ograniczenia prędkości
transmisji danych. U góry po lewej: oryginalny obraz (1900x1080 px)
z poddanymi segmentacji obiektami. U góry po prawej: 1-bitowe dane
krawędziowe. Na dole po lewej: 1-bitowe dane obiektu. Na dole po
prawej: Obszar zainteresowania wychwytuje obszar obiektu (241x145
px).
-
AAWA Statki zdalnie sterowane i autonomiczne – następne
kroki
24
AAWA Position Paper © Rolls-Royce plc Registered office: 62
Buckingham Gate, London, SW1E 6AT. Company number 1004142.
Registered in England
Na otwartym morzu głównym środkiem łączności jest sygnał z
satelity, jednak łączność satelitarna może być zakłócana przez
niekorzystne warunki pogodowe. Poziom tłumienia sygnału
spowodowanego przez np. ulewny deszcz zależy od pasma
częstotliwości wykorzystywanego przez sieć satelitarną. Na przykład
zanik sygnału występuje znacznie bardziej intensywnie w paśmie Ka
(powyżej 20 GHz) niż w paśmie L (1 do 2 GHz) [Qingling, 2006].
Oznacza to zwykle, że bardzo zła pogoda może pogarszać wydajność
łącz działających w pasmach Ka. Jednak połączenie w systemie pasm
typu Ka z np. mniej wrażliwą na pogodę siecią pracującą w paśmie L,
jak to zostało zrealizowane w systemie Inmarsat Global Xpress,
zmniejsza ryzyko utraty wszystkich komunikatów nawet wtedy, gdy
system pasma Ka przestanie działać. System Inmarsat umożliwia
dynamiczne przełączanie pomiędzy dwoma typami satelitów bez
interwencji ze strony użytkownika. Jednak przy przydzielaniu
szerokości pasma do łączności poza statkiem (off-ship) należy wziąć
pod uwagę ograniczone możliwości oferowane przez satelity pracujące
w paśmie L. W przyszłości może zaistnieć duża liczba autonomicznych
statków, pracujących na tej samej wiązce satelitarnej lub obszarze
komórki w danej sieci komórkowej. Ponieważ łączna szerokość pasma w
określonej wiązce lub obszarze komórki jest dzielona między
wszystkich użytkowników, może wystąpić niedobór wydajności danego
pasma w sytuacji, kiedy wiele statków jednocześnie będzie wymagać
dużej szerokości pasma dla np. dla transmisji wideo HD. Problem ten
mógłby być rozwiązany przez tworzenie zgrupowań lub floty statków,
w których jeden statek byłby głównym prowadzącym. W ten sposób
łączność do centrali sterowania z wybrzeża mogłaby być koordynowana
przez statek prowadzący zapewniając komunikację między dwoma
statkami (ship-to-ship) w polu widzenia. W ten sposób możliwa
byłaby optymalizacja wykorzystania szerokości pasma satelitarnego w
określonym obszarze przez ograniczenie konieczności, aby wszystkie
statki w zgrupowaniu komunikowały jednocześnie się z operatorem
znajdującym się w centrum kontroli brzegowej. Przy wdrażaniu
sterowania i „inteligencji" całego systemu autonomii poprzez
„Wirtualnego Kapitana" należy starannie rozpatrzyć możliwe skutki
wpływu na wydajność łączności niekorzystnych warunków pogodowych
lub przeciążenia, wynikającego z powodu równoczesnego połączenia
wielu użytkowników. Tego typu trudne sytuacje mogą również
wystąpić, jeśli niesprzyjające warunki pogodowe spowodują
jednocześnie zmniejszenie zdolności systemu SA, wymagające większej
interwencji z brzegu w obrębie systemu sterowania lub w zakresie
podejmowania decyzji, lub zmniejszenie wymaganej zdolności
przesyłania danych przez łącze do przesyłania danych z czujników z
statku. Należy określić prawidłowe zachowania i przewidzieć
konieczne środki ostrożności wymagane w takich sytuacjach.
Zagadnienia te zostały omówione w opracowaniu architektury ANS w
AAWA, poprzez Wirtualnego Kapitana i omówionej wcześniej definicji
stanu statku. Bibliografia 1. [Beier, 2004] K. Beier, H.
Gemperlein: „Simulation of infrared detection range at fog
conditions
for Enhanced Vision Systems in civil aviation" (Symulacja
zasięgu wykrywania w podczerwieni w warunkach zamglenia dla
systemów Enhanced Vision w lotnictwie cywilnym), Aerospace Science
and Technology 8, pp. 63-71, Elsevier, 2004.
2. [Broten, 2012] G. Broten, D. Mackay and J. Collier,
„Probabilistic obstacle detection using 2 1/2 D terrain maps"
(Probabilistyczne wykrywanie przeszkód za pomocą mapy 2 1/2 D
terenu), in Computer and Robot Vision fCRV), Ninth Conference On,
pp. 17-23, 2012.
3. [Cambell, 2012] S. Cambell, W. Naeem, G.W. Irwin. „A review
on ing the autonomy of unmanned surface vehicles through
intelligent cession avoidance manoeuvres" (Przegląd dotyczący
poprawy autonomii bezzałogowych pojazdów naziemnych dzięki
inteligentnym manewrom unikania przekazania), Annual reviews in
Control, 2012.
4. [Casalino, 2009] Casalino, G.; Turetta, A.; Simetti, E., „A
three-layered architecture for real time path planning and obstacle
avoidance for surveillance USVs operating in harbour fields"
(Trójwarstwowa architektura planowania ścieżki w czasie
rzeczywistym i unikania przeszkód dla nadzorujących urządzeń USV
działających w obszarach portowych) in OCEANS 2009 -
-
AAWA Statki zdalnie sterowane i autonomiczne – następne
kroki
25
AAWA Position Paper © Rolls-Royce plc Registered office: 62
Buckingham Gate, London, SW1E 6AT. Company number 1004142.
Registered in England
EUROPE , vol., no., pp.1-8,11-14 May 2009 5. [Elfes, 1987] A.
Elfes, „Sonar-based real-world mapping and navigation"
(Mapowanie
rzeczywiste i nawigacja w oparciu o sonar) IEEE Journal Of
Robotics and Automation, vol. 3, pp. 249-265,1987.
6. [Elkins, 2010] L. Elkins, D. Sellers: „The Autonomous
Maritime Navigation (AMN) Project: Field Tests, Autonomous and
Cooperative Behaviours, Data Fusion, Sensors, and Vehicles"
(Projekt autonomicznej żeglugi morskiej: testy terenowe, zachowania
autonomiczne i wspólne, synteza danych, czujniki i pojazdy),
Journal of Field Robotics 27(6), pp. 790-818, 2010. DOI:
10.1002/rob.20367
7. [Evans, 2008] J. Evans, P. Patron, B. Smith, D. M.
Lane,(2008), „Design and evaluation of a reactive and deliberative
collision avoidance and escape architecture for autonomous robots"
(Projektowanie i ocena reaktywnej i rozważnej architektury dla
unikania kolizji i ucieczki dla autonomicznych robotów), Autonomous
Robots, 24(3), 247-266. 2008.
8. [Franke, 2013] U. Franke, D. Pfeiffer, C. Rabe, C. Knoeppel,
M. Enzweiler, F. Stein, R. Herrtwich: „Making Bertha See", Proc. of
the 2013 IEEE International Conference on Computer Vision
Workshops, pp. 214-221, 2013.
9. [Guizzo 2011] E. Guizzo: „How Google's Self-Driving Car
Works", (Jak działa samo-jeżdżący samochód Google) IEEE Spectrum
fhttp://spectrum.ieee.org/), 18 Oct 2011.
10. [Halterman, 2010] R. Halterman, M. Bruch: "Velodyne HDL64E
LIDAR for Unmanned Surface Vehicle Obstacle Detection" (LIDAR
Velodyne HDL64E dla jednostek bezzałogowych do wykrywania
przeszkód), SPIE Proc. 7692: Unmanned Systems Technology XII,
Orlando, FL, April 2010.
11. [Heuel, 2013] Heuel S., Radar Waveforms for A&D and
Automotive Radar (Kształty fali radarowych dla A&D) i radaru
samochodowego) , white paper, 2013.
12. [Herpel, 2008] T. Herpel, C.Lauer, R. German, J. Salzberger:
"Trade-Off between Coverage and Robustness of Automotive
Environment Sensor Systems" (Zgodność pomiędzy zasięgiem a
solidnością systemów detekcji środowiska samochodowego), Proc. of
International Conference on Intelligent Sensors, ISSNIP 2008, pp.
551-556, 2008.
13. [Jimenez, 2009] A.R. Jimenez, F. Seco: "A Short-Range Ship
Nawigacji System Based on Ladar Imaging and Target Tracking for
Improved Safety and Efficiency" (System nawigacji okrętowej
krótkiego zasięgu określony na podstawie obrazu lokatora
lasewrowego i śledzenia celów w celu poprawy bezpieczeństwa i jego
efektywności), IEEE Transactions on Intelligent Transportation
Systems, Vol. 10, No. 1, pp. 186-197, 2009.
14. [Lalish, 2012] E. Lalish,K. A. Morgansen, K. A. (2012).
„Distributed reactive collision avoidance" (Rozproszone reaktywne
unikanie kolizji), Autonomous Robots, 32(3), 207-226. 2012.
15. [Mooney]D. Mooney, "Metric Path Planning" (Planowanie
ścieżki metrycznej),
http://www.eecs.ucf.edu/~gitars/cap6671/Papers/metric
planning.pdf
16. [Mukhtar, 2015] A. Mukhtar, L. Xia, T.B. Tang: „Vehicle
Detection Techniques for Collision Avoidance Systems: A Review"
(Techniki wykrywania pojazdów dla systemów unikania kolizji:
przegląd), IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems,
Vol. 6, Issue 5, pp. 2318 - 2338, 2015.
17. [Pastore, 2010] T.J. Pastore, A.N. Patrikalakis: „Laser
Scanners for Autonomous Surface Vessels in Harbor Protection:
Analysis and Experimental Results" (Skanery laserowe dla ochrony
autonomicznych