Thanh bên bài viết

pdf
Số xuất bản: Số 86 (2026): Số 86 (04/2026)
Chuyên mục: CÔNG NGHỆ SỐ, TỰ ĐỘNG HÓA VÀ ỨNG DỤNG HÀNG HẢI
DOI: 10.65154/jmst.958
Ngày xuất bản: 30/04/2026
Lượt xem 0
Lượt tải xuống 0
Trích dẫn bài báo
Lương, T. N., Nguyễn, V. Q., & Nguyễn, X. L. (2026). NGHIÊN CỨU THUẬT TOÁN TÍCH HỢP SDF-DWA TRONG NHẬN BIẾT RỦI RO VÀ LẬP TUYẾN ĐƯỜNG CHỦ ĐỘNG THEO THỜI GIAN THỰC. Tạp chí Khoa học Công nghệ Hàng hải, 86, 139-145. https://doi.org/10.65154/jmst.958
Crossref
Scopus
Google Scholar
Europe PMC

NGHIÊN CỨU THUẬT TOÁN TÍCH HỢP SDF-DWA TRONG NHẬN BIẾT RỦI RO VÀ LẬP TUYẾN ĐƯỜNG CHỦ ĐỘNG THEO THỜI GIAN THỰC

Lương Tú Nam1, Nguyễn Văn Quảng2, Nguyễn Xuân Long1,
1 Khoa Hàng hải, Trường Đại học Hàng hải Việt Nam
2 Phòng Tổ chức - Hành chính, Trường Đại học Hàng hải Việt Nam

Nội dung chính của bài viết

Tóm tắt

Nghiên cứu này đề xuất một thuật toán tự động nhận thức rủi ro theo thời gian thực, tích hợp trường khoảng cách có dấu (SDF) để đánh giá rủi ro không gian liên tục với phương pháp tiếp cận cửa sổ động (DWA) để lập kế hoạch đường đi chủ động. Hệ thống tạo ra một bản đồ rủi ro trực quan, với chỉ số định lượng mức độ nguy hiểm, đánh giá hiệu quả các mối nguy hiểm từ cả chướng ngại vật tĩnh và tàu thuyền động. Sau đó, thuật toán sử dụng bản đồ rủi ro này trong một hàm chi phí đa mục tiêu để tự động tạo ra các quỹ đạo mượt mà, tuân thủ COLREGs, cân bằng giữa an toàn, tiến tới mục tiêu và hiệu quả điều khiển. Để chứng minh hiệu quả của thuật toán, một mô phỏng số đã được thực hiện. Kết quả mô phỏng cho thấy việc phối hợp giữa lập bản đồ rủi ro thời gian thực và lập kế hoạch đường đi chủ động mang lại hiệu quả cao trong môi trường hàng hải năng động hiện nay.

Abstract

This study proposes an automated real-time risk assessment algorithm that integrates a Signed Distance Field (SDF) for continuous spatial risk assessment with a Dynamic Window Approach (DWA) for proactive path planning. The system generates a visual risk map with quantitative hazard indicators, effectively assessing hazards from both static obstacles and dynamic vessels. The algorithm then uses this risk map within a multi-objective cost function to automatically generate smooth, COLREG-compliant trajectories, balancing safety, approach to the objective, and control efficiency. Numerical simulation was conducted to demonstrate the algorithm's effectiveness. The simulation results show that the combination of real-time risk mapping and proactive path planning is highly effective in today's dynamic maritime environment.

Keywords: maritime risk, collision risk, risk aware, path planning, risk index

Chi tiết bài viết

Tài liệu tham khảo

[1] Gao, P.; Xu, P.; Cheng, H.; Zhou, X.; Zhu, D. (2023), Hybrid path planning for unmanned surface vehicles in inland rivers based on collision avoidance regulations, Sensors, 23(19), 8326.
[2] Zhang, Y.; Chen, P.; Chen, L.; Mou, J. (2023), A path planning method for the autonomous ship in restricted bridge area based on anisotropic fast marching algorithm, Ocean Engineering, 269, 113546.
[3] Liu, C.; Zhang, K.; He, Z.; Lai, L.; Chu, X. (2024), Clustering Theta* based segmented path planning method for vessels in inland waterways, Ocean Engineering, 309, 118249.
[4] Öztürk, Ü.; Akdağ, M.; Ayabakan, T. (2022), A review of path planning algorithms in maritime autonomous surface ships: Navigation safety perspective, Ocean Engineering, 251, 111010.
[5] Liu, C.; Mao, Q.; Chu, X.; Xie, S. (2019), An improved A-star algorithm considering water current, traffic separation and berthing for vessel path planning, Applied Sciences, 9(6), 1057.
[6] Gan, L.; Yan, Z.; Zhang, L.; Liu, K.; Zheng, Y.; Zhou, C.; Shu, Y. (2022), Ship path planning based on safety potential field in inland rivers, Ocean Engineering, 260, 111928.
[7] Cao, S.; Fan, P.; Yan, T.; Xie, C.; Deng, J.; Xu, F.; Shu, Y. (2022), Inland waterway ship path planning based on improved RRT algorithm, Journal of Marine Science and Engineering, 10(10), 1460.
[8] Xue, H. (2022), A quasi-reflection based SC-PSO for ship path planning with grounding avoidance, Ocean Engineering, 247, 110772.
[9] Wen, Y.; Sui, Z.; Zhou, C.; Xiao, C.; Chen, Q.; Han, D.; Zhang, Y. (2020), Automatic ship route design between two ports: A data-driven method, Applied Ocean Research, 96, 102049.
[10] Han, P.; Yang, X. (2020), Big data-driven automatic generation of ship route planning in complex maritime environments, Acta Oceanologica Sinica, 39(8), tr.113–120.
[11] Zhang, S.-K.; Shi, G.-Y.; Liu, Z.-J.; Zhao, Z.-W.; Wu, Z.-L. (2018), Data-driven based automatic maritime routing from massive AIS trajectories in the face of disparity, Ocean Engineering, 155, tr.240–250.
[12] Zhang, D.; Zhang, Y.; Zhang, C. (2021), Data mining approach for automatic ship-route design for coastal seas using AIS trajectory clustering analysis, Ocean Engineering, 236, 109535.
[13] Zucker, M.; Ratliff, N.; Dragan, A. D.; Pivtoraiko, M.; Klingensmith, M.; Dellin, C. M.; Bagnell, J. A.; Srinivasa, S. S. (2013), CHOMP: Covariant Hamiltonian Optimization for Motion Planning, The International Journal of Robotics Research, 32(9–10), tr.1164–1193.
[14] Lai, Z.; Zhao, S.; Zhao, J.; Huang, L. (2022), Signed distance field framework for unified DEM modeling of granular media with arbitrary particle shapes, Computational Mechanics, 70, tr.763–783.
[15] Wang, N.; Gao, Y.; Zheng, Z.; Zhao, H.; Yin, J. (2018), A hybrid path-planning scheme for an unmanned surface vehicle, 2018 Eighth International Conference on Information Science and Technology, Cordoba, SPAIN, tr. 231–236.
[16] Xia, G.; Han, Z.; Zhao, B., Wang, X. (2020), Local path planning for unmanned surface vehicle collision avoidance based on modified quantum particle swarm optimization, Complexity 2020, 1–15.
[17] Han, S.; Wang, L.; Wang, Y.; He, H. (2022), A dynamically hybrid path planning for unmanned surface vehicles based on non-uniform Theta* and improved dynamic windows approach, Ocean Engineering 257, 111655.
[18] Liu, S; Wang, X.; Wu, Y.; Yan, J.; Levin, E. (2024), Path planning method for USVs based on improved DWA and COLREGs, Intelligence & Robotics 4(4), tr. 385–405.

Các bài báo được đọc nhiều nhất của cùng tác giả