ОБЗОР ИССЛЕДОВАНИЙ, ПОСВЯЩЁННЫХ ИСПОЛЬЗОВАНИЮ НЕЙРОСЕТЕВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В СУДОВОЖДЕНИИ
Аннотация
Приводится обзор исследований российских и зарубежных учёных, посвящённый использованию нейронных сетей, а также гибридных нейро-нечётких систем при моделировании динамики судна, для определения его маневренных элементов, обработки навигационной информации, построения систем управления его движением. В связи с тем, что важной задачей судовождения является получение координат места судна в режиме счисления, обзор проводится именно с позиции возможности использования нейросетевых алгоритмов для решения данной задачи. Общей чертой рассмотренных в статье публикаций является то, что нейросетевые системы не учитывают волнение в качестве существенного для счисления внешнего фактора. Более того, в рассматриваемых исследованиях отсутствуют методики полноценного тестирования нейросетевых систем в различных навигационных ситуациях. Отмечается, что путь к созданию работоспособной системы нейросетевого счисления должен лежать в области разработки методик, уменьшающих влияние указанных недостатков.
Ключевые слова
нейронная сеть, нейро-нечёткая система, судовождение, счисление пути судна, адаптивное управление
Читать полный текст статьи: PDF
Список литературы
Числов К. А. Нейроподобный алгоритм коррекции безгироскопной инерциально-спутниковой гравиметрической системы / К. А. Числов // Информатика и системы управления. - 2013. - № 4 (38). - С. 093-099.
Jwo D. J. Neural network aided adaptive Kalman filter for GPS / INS navigation system design / D. J. Jwo, J. J. Chen // Proceedings of 9th IFAC Workshop «Adaptation and learning in control and signal processing» (ALCOSP’07). - 2007. - 7 p.
Nguyen-H. M. Improving GPS / INS Integration through Neural Networks / M. Nguyen-H., C. Zhou // Journal of Telecommunications. - 2010. - Vol. 2 (2). - Pp. 1-6.
Kaygisiz B. H. GPS / INS Enhancement for Land Navigation using Neural Network / B. H. Kaygisiz, I. Erkmen, A. M. Erkmen // Journal of Navigation. - 2004. - V. 57. - № 2. - Pp. 297-310.doi: 10.1017/ S037346330400267X.
Сазонов А. Е. Прогнозирование траектории движения судна при помощи нейронной сети /А. Е. Сазонов, В. В. Дерябин // Вестник Государственного университета морского и речного флота имени адмирала С. О. Макарова. - 2013. - № 3 (22). - С. 6-13.
Lainiotis D. G. Neural network application to ship position estimation / D. G. Lainiotis, K. N. Plataniotis, Dinesh Menon, C. J. Charalampous // Proceedingsof Conference «OCEANS’93. Engineering in Harmonywith Ocean». - 1993. - Vol.1. - Pp. 1384-1389.
Болодурина И. П. Применение и адаптация нейросетевых технологий в задаче идентификации динамических объектов / И. П. Болодурина, В. Н. Решетников, М. Г. Таспаева // Программные продукты, системы и алгоритмы. - 2012. - № 1. - С. 1-5.
Xu T. A Novel Approach for Ship Trajectory Online Prediction Using BP Neural Network Algorithm / T. Xu, X. Liu, X. Yang // Advances in information Sciences and Service Sciences (AISS). - 2012. - Vol. 4. - № 11. - Pp. 271-277.doi: 10.4156/AISS.vol4.issue11.33
Степанов О. А. Нейросетевые алгоритмы в задаче нелинейного оценивания. Взаимосвязь с байесовским подходом / О. А. Степанов // Материалы докладов XI конференции молодых учёных «Навигация и управление движением». - 2009. - С. 39-65.
Деева А. С. Методы контроля и диагностики информационных нарушений инерциальных навигационных систем / А. С. Деева, А. Г. Щипицин // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника. - 2010. - № 2 (178). - С. 21-25.
Zak B. Modelling of ship’s motion using artificial neural networks / B. Zak, J. Malecki, Z. Kitowski// Advancesin Neural Networks and Applications, World Scientific and Engineering Society Press. - 2001. - Pp. 298-303.
Moreira L. Dynamic model of maneuverability using recursive neural networks / L. Moreira, C. Guedes Soares // Ocean Engineering. - 2003. - Vol. 30. - № 13. - Pp. 1669-1697.doi:10.1016/S0029-8018(02)00147-6
Ebada A. Intelligent techniques-based approach for ship maneuvering simulations and analysis (Artificial Neural Networks Application): Doktor-Ing. genehmigte Dissertation, Institute of Ship Technology und Transport Systems / A. Ebada, Germany. - 2007. - 156 p.
Abramowski T. Application of artificial neural networks to assessment of ship manoeuvrability qualities / T. Abramowski // Polish Maritime Research. - 2008. - Vol. 15. - № 2. - Pp. 15-21.doi: 10.2478/v10012-007- 0059-0
Martins P. T. Estimating Maneuvering and Seakeeping Characteristics with Neural Networks / P. T. Martins, V. Lobo // OCEANS 2007-Europe. - IEEE, 2007. - Pp. 1-5.
Ning W. A Novel Vessel Maneuvering Model via GEBF Based Fuzzy Neural Networks / W. Ning, W. Dan, L. Tieshan // Control Conference (CCC), 2012. 31st Chinese. - IEEE, 2012. - Pp. 7026-7031.
Valcic M. Anfis Based Model for Ship Speed Prediction / M. Valcic, R. Antonic, V. Tomas // Brodo Gradnja. - 2011. - Vol. 62. - № 4. - Pp. 373-382.
Дерябин В. В. Применение нейронной сети в модели счисления пути судна / В. В. Дерябин// Эксплуатация морского транспорта. - 2011. - № 3. - С. 20-27.
Константинова Е. А. Системы управления движением морских судов на основе рекуррентных нейросетевых моделей: автореф. дис. … канд. техн. наук: 05.22.19 / Е. А. Константинова. - Владивосток, 2012. - 21 с.
Waclawek P. A neural network to identify ship hydrodynamics coefficients / P. Waclawek // Marine Simulation and Ship Manoeuvrability: Proceedings of the international conference, MARSIM ‘96, Copenhagen, Denmark, 9-13 September 1996, Rotterdam. - 1996. - Pp. 509-513.
Седова Н. А. Интеллектуальная система автоматического управления судном по курсу: автореф. дис. … канд. техн. наук: 05.22.19 / Н. А. Седова. - Владивосток, 2009. - 22 с.
Ведякова А. О. Идентификация в условиях внешнего возмущения с использованием нейронных сетей / А. О. Ведякова // International Journal of Open Information Technologies. - 2014. - Vol. 2. - № 3. - Pp. 18-22.
Salmalian K. ANFIS and Neural Network for Modeling and Prediction of Ship Squat in Shallow Waters / K. Salmalian, M. Soleimani // International journal of mathematical models and methods in applied sciences. - 2011. - Vol. 5. - № 4. - Pp. 848-856.
Виткалов Я. Л. Исследование проблем синтеза нейросетевого контроллера в задаче управления курсом судна: автореф. дис. … канд. техн. наук: 05.22.19 / Я. Л. Виткалов. - Владивосток, 2006. - 25 с.
Yang X. J. Self-Organizing Neural-Net Control of Ship’s Horizontal Motion / X. J. Yang, X. R. Zhao // Journal of Physics: Conference Series 48. - 2006. - Pp. 1284-1288.
Пипченко А. Д. Разработка робастного регулятора курса судна на базе теории искусственных нейронных сетей / А. Д. Пипченко // Проблемы техники. - 2013. - № 1. - С. 137-142.
Подпорин С. А. Использование нейро-нечётких контроллеров в системах управления движением морских судов / С.А. Подпорин // Збірник наукових праць Харківського університету Повітряних Сил. - 2012. - Вип. 4 (33). - С. 181-187.
Pathan D. M. Neural Network Steering Controller For A Ship / D. M. Pathan, T. Hussain, J. Daudpoto, I. A. Memon // Sindh. Univ. Jour. (Sci. Ser.). - 2012. - Vol. 44. - № 3. - Pp. 399-404.
Khizer A.N. Design of Heading Controller for Cargo Ship using Feed Forward Artificial Neural Network / A. N. Khizer, D. Yaping, M. A. Unar // International Journal of Advancements in Computing Technology (IJACT). - 2013. - Vol. 5. - № 9. - Pp. 556-566.doi:10.4156/ijact.vol5.issue9.66
Minghui W. Adaptive Neural-Based Fuzzy Inference System Approach Applied to Steering Control /W. Minghui, Y. Yongquan, L. Wei // Advances in Neural Networks. - ISNN 2009. - Springer Berlin Heidelberg, 2009. - Pp. 1189-1196.
Yongqiang Z. Ship intelligent autopilot in narrow water / Z. Yongqiang, G. E. Hearn // Control Conference (CCC), 2008. 27th Chinese. - IEEE, 2008. - Pp. 243-248.
Zhang X. Anfis Applied to a Ship Autopilot Design / Xian-Ku Zhang, Yi-Cheng Jin, Ge Guo // Machine Learning and Cybernetics, 2006. International Conference on. - IEEE, 2006. - Pp. 2233-2236.
Lee S. Ship Steering Autopilot Based on ANFIS Framework and Conditional Tuning Scheme / Sin-Der Lee, Ching-Yaw Tzeng, Wen-Wei Huang // Marine Engineering Frontiers (MEF). - 2013. - Vol. 1. - № 3. - Pp. 53-62.
Об авторах
Дерябин Виктор Владимирович - кандидат технических наук
ФГБОУ ВО «ГУМРФ имени адмирала С. О. Макарова»
