Proučavanje manevrisanja broda na moru dugo je bilo centralni fokus brodarske industrije. Sa brzim napretkom daljinskog upravljanja, komunikacionih tehnologija i veštačke inteligencije, koncept pomorskih autonomnih površinskih brodova (MASS) se pojavio kao obećavajuće rešenje za autonomnu pomorsku navigaciju. Ova promena naglašava rastuću potrebu za optimalnim modelima upravljanja za autonomno manevrisanje broda.
Projektovanje sistema upravljanja za vremenski efikasno manevrisanje brodom je jedan od najtežih izazova u autonomnoj kontroli broda. Dok su mnoge studije istraživale ovaj problem i predložile različite metode kontrole, uključujući model prediktivne kontrole (MPC), većina se fokusirala na kontrolu u mirnim vodama, koje ne predstavljaju stvarne uslove rada.
Na moru, brodovi su stalno pod uticajem različitih spoljnih opterećenja, pri čemu su opterećenja od morskih talasa najznačajniji faktor koji utiče na performanse manevrisanja.
Da bi se rešio ovaj jaz, tim istraživača, predvođen docentom Daejeong Kimom iz Odeljenja za studije konvergencije u navigaciji na Korejskom univerzitetu za more i okean u Južnoj Koreji, dizajnirao je novu vremenski optimalnu metodu kontrole za MASS. „Naš model upravljanja uzima u obzir različite sile koje deluju na brod, omogućavajući MASS-u da bolje navigira i prati mete u dinamičnim morskim uslovima“, kaže dr Kim. Njihova studija objavljena je u časopisu Ocean Engineering.
U srcu ovog inovativnog sistema upravljanja je sveobuhvatni matematički model broda koji uzima u obzir različite sile u moru, uključujući talasna opterećenja, koje deluju na ključne delove broda kao što su trup, propeleri i kormila. Međutim, ovaj model se ne može direktno koristiti za optimizaciju vremena manevrisanja.
Za ovo, istraživači su razvili novi model optimizacije vremena koji transformiše matematički model iz vremenske formulacije u prostornu. Ovo uspešno optimizuje vreme manevrisanja.
Ova dva modela su integrisana u nelinearni MPC kontroler da bi se postigla vremenski optimalna kontrola. Oni su testirali ovaj kontroler simulirajući pravi model broda koji plovi u moru sa različitim talasnim opterećenjima.
Pored toga, za efikasno planiranje i praćenje kursa, istraživači su predložili tri strategije kontrole: Strategija A je isključila talasna opterećenja tokom faze planiranja i praćenja, služeći kao referenca; Strategija B je uključivala talasna opterećenja samo u fazi planiranja, a Strategija C je uključivala talasna opterećenja u obe faze, mereći njihov uticaj i na pogon i na upravljanje.
Eksperimenti su otkrili da talasna opterećenja povećavaju očekivano vreme manevrisanja za obe strategije B i C. Upoređujući ove dve strategije, istraživači su otkrili da je strategija B jednostavnija sa nižim performansama od strategije C, pri čemu je poslednja pouzdanija. Međutim, strategija C stavlja dodatno opterećenje na kontroler uključivanjem predviđanja talasnog opterećenja u fazi planiranja.
„Naš metod poboljšava efikasnost i bezbednost rada autonomnih plovila i potencijalno smanjuje troškove transporta i emisije ugljenika, od čega imaju koristi različiti sektori privrede“, primećuje dr Kim, naglašavajući potencijal ove studije. „Sve u svemu, naša studija se bavi kritičnim jazom u autonomnom manevrisanju broda koji bi mogao doprineti razvoju tehnološki naprednije pomorske industrije.
