Thanh bên bài viết

PDF
Số xuất bản: Tập 83 (2025): Số 83 (08/2025)
Chuyên mục: KHOA HỌC - CÔNG NGHỆ
Ngày xuất bản: 30/08/2025
Lượt xem 61
Lượt tải xuống 35
Trích dẫn bài báo
Lương, T. N., Nguyễn, X. L., & Nguyễn, A. T. (2025). NGHIÊN CỨU THUẬT TOÁN ĐÁNH GIÁ XÁC SUẤT NGUY CƠ ĐÂM VA VÀ ĐỀ XUẤT PHƯƠNG ÁN TRÁNH VA GIỮA TÀU VÀ PHAO. Tạp chí Khoa học Công nghệ Hàng hải, 83(83), 24-30. https://jmst.vimaru.edu.vn/index.php/jmst/article/view/615

NGHIÊN CỨU THUẬT TOÁN ĐÁNH GIÁ XÁC SUẤT NGUY CƠ ĐÂM VA VÀ ĐỀ XUẤT PHƯƠNG ÁN TRÁNH VA GIỮA TÀU VÀ PHAO

Lương Tú Nam1, Nguyễn Xuân Long1, , Nguyễn Anh Tuấn1
1 Khoa Hàng hải, Trường Đại học Hàng hải Việt Nam

Nội dung chính của bài viết

Tóm tắt

Đảm bảo an toàn hàng hải trong vùng ven biển và vùng nước hạn chế đòi hỏi phải có phương pháp đánh giá nguy cơ đâm va hiệu quả giữa tàu và các báo hiệu hàng hải cố định. Nghiên cứu này áp dụng kết hợp các phương pháp trường thế tiềm năng và trường thế tiềm năng nhân tạo để đánh giá rủi ro đâm va giữa tàu và phao. Mô hình nghiên cứu xem tàu như một thực thể động chịu tác động bởi lực hấp dẫn hướng về tuyến hành trình và lực đẩy lùi từ các phao, đồng thời điều chỉnh lộ trình theo thời gian thực để tránh va chạm. Các tham số quan trọng như tốc độ tàu, khoảng cách đến phao được tích hợp vào mô hình nhằm nâng cao độ chính xác. Kết quả mô phỏng cho thấy phương pháp đề xuất có hiệu quả trong việc dự đoán nguy cơ đâm va và đề xuất tuyến đường an toàn. Nghiên cứu này góp phần vào sự phát triển của hệ thống hàng hải thông minh và tàu không người lái, giúp giảm thiểu nguy cơ đâm va giữa tàu và phao trong các tuyến hàng hải đông đúc.

Từ khóa

Nguy cơ đâm va, Trường thế tiềm năng, Trường thế tiềm năng nhân tạo, đánh giá rủi ro, an toàn hàng hải

Chi tiết bài viết

Tài liệu tham khảo

[1] Gonzalez-Garcia, A.; Collado-Gonzalez, I.; Cuan Urquizo, R.; Sotelo, C.; Sotelo, D.; Castañeda, H. (2022), Path-following and lidar-based obstacle avoidance via NMPC for an autonomous surface vehicle. Ocean Engineering, Vol.266, 112900.
[2] Guo, B.; Guo, N.; Cen, Z. (2022), Obstacle avoidance with dynamic avoidance risk region for mobile robots in dynamic environments. IEEE Robotics and Automation Letters, Vol.7, pp.5850 5857.
[3] Wu, H.; Zhang, H.; Feng, Y. (2022), MPC-based obstacle avoidance path tracking control for distributed drive electric vehicles. World Electric Vehicle Journal, Vol.13, 221.
[4] Wei, J.; Zhang, J.; Li, H.; Xia, J.; Liu, Z. (2025), Guidance method with collision avoidance using guiding vector field for multiple unmanned surface vehicles. Drones, Vol.9, 105.
[5] Li, Y.; Hou, P.; Cheng, C.; Wang, B. (2025), Research on collision avoidance methods for unmanned surface vehicles based on boundary potential field. Journal of Marine Science and Engineering, Vol.13, 88.
[6] Yuan, X.; Tong, C.; He, G.; Wang, H. (2023), Unmanned vessel collision avoidance algorithm by dynamic window approach based on COLREGs considering the effects of the wind and wave. Journal of Marine Science and Engineering, Vol.11, 1831.
[7] Du, B.; Xie, W.; Zhang, W.; Chen, H. (2024), A target tracking guidance for unmanned surface vehicles in the presence of obstacles. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, Vol.25, pp.4102-4115.
[8] Ahiska, K.; Leblebicioglu, M.K. (2024), A hierarchical control scheme for trajectory tracking USVs in environments with disturbances and dynamic obstacles. IEEE Transactions on Intelligent Vehicles, pp. 1-10.
[9] Xuan-Dung Nguyen, Trung-Kien Vo, Dinh Hoang Van, & Manh-Tuan Ha. (2022), Design and Implementation of an Autonomous USV in Bathymetric Surveys. International Journal of Intelligent Systems and Applications in Engineering, Vol.10(4), pp.570-573.
[10] Nguyen Dinh Thach, Dinh Anh Tuan, Nguyen Van Hung (2023), Design of the unmanned surface vehicle simulation system using unity 3D software. International Journal of Advances in Electrical Engineering 2023, Vol.4, Issue 2, Part A, pp.43-48.
[11] Khatib, O. (1986), Real-time obstacle avoidance for manipulators and mobile robots. The International Journal of Robotics Research, Vol.5(1), pp.90-98.
[12] Wang, W., & Kim, J. H. (2020), Obstacle avoidance path planning for unmanned surface vehicles using improved artificial potential field method. Ocean Engineering, Vol.218, 108190.
[13] Ge, S. S., & Cui, Y. J. (2002), Dynamic motion planning for mobile robots using potential field method. Autonomous Robots, Vol.13(3), pp.207 222.
[14] Du, J., Li, B., & Liang, X. (2021), An artificial force-based method for unmanned surface vehicle collision avoidance. Journal of Marine Science and Technology, Vol.26(2), pp.150-162.

Các bài báo được đọc nhiều nhất của cùng tác giả