Abstract:
У роботі розглянуто теоретичні та практичні аспекти застосування алгоритмів штучного інтелекту у сфері автономного судноводіння, зокрема в задачах ухилення від зіткнень відповідно до вимог Міжнародних правил запобігання зіткненням суден (МПЗЗС-72). Проведено порівняльний аналіз традиційних стратегій ухилення, заснованих на “good seamanship”, та сучасних алгоритмічних підходів (Model Predictive Control, Hybrid COLAV, Deep Reinforcement Learning), що формують основу автономних систем маневрування. Актуальність дослідження. Інтенсивний розвиток автономного судноплавства та технологій штучного інтелекту створює нові виклики для забезпечення безпеки руху у змішаному флоті, де взаємодіють як судна під контролем людини, так і автономні системи. Визначення принципів еквівалентності безпеки між людським судноводієм і алгоритмом є ключовим для майбутньої сертифікації автономних навігаційних функцій. Об’єкт роботи. Процес ухилення суден від зіткнення у контексті вимог МПЗЗС-72 та сучасних алгоритмів штучного інтелекту. Предмет дослідження. Методи формалізації принципів МПЗЗС-72 у системах штучного інтелекту, алгоритми ухвалення рішень для автономного маневрування та критерії оцінювання їх еквівалентності до дій людини. Мета роботи. Провести порівняльний аналіз стратегій ухилення суден за правилами МПЗЗС-72 та алгоритмами штучного інтелекту, визначити умови досягнення еквівалентного рівня безпеки (ELoS) та розробити рекомендації щодо практичного впровадження систем автономного ухилення у судноводінні. Наукова новизна. У роботі вперше узагальнено принципи good seamanship у вигляді алгоритмічних критеріїв “читабельності маневру” для систем автономного керування, сформовано матрицю відповідності між правилами МПЗЗС-72 та рівнями автономного ухилення (MPC, DRL, Hybrid COLAV). Запропоновано структурну модель ситуаційної обізнаності (Situational Awareness Model) для автономних навігаційних систем та критерії оцінювання еквівалентного рівня безпеки. У першому розділі розглянуто правові основи запобігання зіткненням, міжнародні стандарти (COLREG, SOLAS, STCW, ISM, ISO 16329) і принципи хорошої морської практики. У другому розділі проаналізовано сучасні технології штучного інтелекту у судноводінні, розглянуто системи Orca AI, ABB Ability™, Wärtsilä, Sea Machines, Kongsberg, а також питання правового регулювання автономного судноплавства. У третьому розділі здійснено порівняльний аналіз стратегій ухилення людини і ШІ, описано сценарії розходження за правилами 8, 13–17 та 19 МПЗЗС-72, сформульовано метрики оцінювання, визначено поняття еквівалентності безпеки (ELoS) і перспективи впровадження автономних систем ухилення у практику судноводіння
