On the way to autonomous navigation

Capa

Citar

Texto integral

Resumo

The national aspects of readiness and the tasks of introducing autonomous (unmanned) navigation in the near future are considered. The purpose of the study - identification of economic benefits and risks, problem areas of implementation of autonomous navigation technologies. The economic benefit is based on a reduction in the costs of paying the crew of the ship, living on board it, reducing losses from accidents. If the question “what?” has already been answered - the installation of autonomous navigation systems is available for naval vessels today, then the question “why?” has not yet been resolved. If the main benefit is expected from a reduction in crew, then a noticeable reduction in crew is possible only for newly built and relatively modern vessels with an auto- mation level of at least AUT2, the share of which under the flag of the Russian Navy is about 15%. At the same time, the modernization of existing inland navigation vessels into autonomous vessels is now available for less than 2% of the river transport fleet (vessels with an automation level of A1), which suggests that autonomous inland water transport only has to be built. The risks also include the slow pace of construction of new ships, as well as retraining and further employment with a massive reduction in the crew of ships. Foreign and domestic experience of the initial stage of autonomous navigation implementation is considered.

Sobre autores

Alexey Volodin

Russian University of Transport

Email: ab.volodin@mail.ru
ORCID ID: 0000-0001-5202-7035

PhD, Associate Professor, Director of the Academy of Water Transport

9 Obraztsova St, bldg 9, Moscow, 127994, Russian Federation

Sergey Presnov

Russian University of Transport

Email: presnov@rivreg.ru
ORCID ID: 0000-0001-7945-3931

PhD, Deputy Director of the Scientific and Educational Center for Maritime, Inland Waterway Transport and Autonomous Navigation Technologies

9 Obraztsova St, bldg 9, Moscow, 127994, Russian Federation

Vladimir Yakunchikov

Russian University of Transport

Autor responsável pela correspondência
Email: shneider1969@mail.ru
Código SPIN: 6396-4917

PhD, Associate Professor, Head of the Department of Port Lifting and Transport Machines and Robotics

9 Obraztsova St, bldg 9, Moscow, 127994, Russian Federation

Bibliografia

  1. Fan C, Wróbel K, Montewka J, Gil M, Wan C, Zhang D. A framework to identify factors influencing navigational risk for maritime autonomous surface ships. Ocean Eng. 2020;202:107188. https://doi.org/10.1016/j.oceaneng.2020.107188
  2. Kooij C, Hekkenberg R. Identification of a task-based implementation path for unmanned autonomous ships. Maritime Policy & Management. 2021;1914878. https://doi.org/10.1080/03088839.2021.1914878
  3. Vojković G, Milenković M. Autonomous ships and legal authorities of the ship master. Case Stud. Transp. Policy. 2020;8:333-340.
  4. Kooij C, Colling AP, Benson CL. When will autonomous ships arrive? A technological forecasting perspective. Proceedings of the International Naval Engineering Conference and Exhibition, Glasgow, UK, 2-4 October 2018. Glasgow; 2018.
  5. Thieme CA, Utne IB, Haugen S. Assessing ship risk model applicability to marine autonomous surface ships. Ocean Eng. 2018;165:140-154.
  6. Chaal M, Banda OAV, Glomsrud JA, Basnet S, Hirdaris S, Kujala P. A framework to model the STPA hierarchical control structure of an autonomous ship. Saf. Sci. 2020;132:104939.
  7. Akbar A, Aasen AK, Msakni M, Fagerholt K, Lindstad E, Meisel F. An economic analysis of introducing autonomous ships in a short-sea liner shipping network. Int. Trans. Oper. Res. 2020;28:1740-1764.
  8. Lyu H, Yin Y. Fast path planning for autonomous ships in restricted waters. Appl. Sci. 2018;8:2592.
  9. Zhang M, Montewka J, Manderbacka T, Kujala P, Hirdaris S. A big data analytics method for evaluation of ship-ship collision risk reflecting real operational conditions. Reliab. Eng. Syst. Saf. 2021;213:107674.
  10. Meersman H, Moschouli E, Sys C, Van der Voorde E, Vanelslander T, Van Hassel E, Friedhoff B, Hekkenberg R, Hoyer K, Tenzer M. Developing performance indicators for a logistics model for vessel platooning. Elsevier: Amsterdam; 2020.
  11. Solyakov OV, Uvarova LA, Yakunchikov VV, Nadykto NB. The model of plane-parallel ship movement based on a semi-linear system of differential equations using the perturbation method. IOP Conf. Ser.: Earth Environ. Sci. 2021; 666:052087. https://doi.org/10.1088/1755-1315/666/5/052087
  12. Kooij C, Hekkenberg R. The effect of autonomous systems on the crew size of ships - a case study. Maritime Policy & Management. 2021;48(6):860-876. https://doi.org/10.1080/03088839.2020.1805645
  13. Ziajka-Poznańska E, Montewka J. Costs and benefits of autonomous shipping - a literature review. Appl. Sci. 2021;11(10):45-53. https://doi.org/10.3390/app11104553
  14. Li S, Fung KS. Maritime autonomous surface ships (MASS): implementation and legal issues. Maritime Business Review. 2019;4(4):330-339. https://doi.org/10.1108/mabr-01-2019-0006
  15. Shimizu E. Recent trends and issues for practical application of MASS. ClassNK Technical Journal. 2021;(3):1-11. Available from: https://www.classnk.or.jp/hp/pdf/research/rd/giho03e_2021.pdf (accessed: 12.04.2021).

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».