На пути к автономному судоходству

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Рассматриваются национальные аспекты готовности и задачи внедрения автономного (беспилотного) судоходства в ближайшей перспективе. Цель исследования - определить экономические выгоды и риски, проблемные места внедрения технологий автономного судоходства. Экономическая выгода базируется на снижении затрат на оплату экипажа судна, его проживания на борту, сокращения убытков от аварий. Если на вопрос «что?» уже дан ответ - установка систем автономного судовождения доступна для морских судов уже сегодня, то вопрос «зачем?» пока не решен. При условии, что основная выгода предполагается от сокращения экипажа, заметное сокращение возможно только для вновь строящихся и относительно современных судов с уровнем автоматизации не ниже АUT2, доля которых под флагом морского коммерческого флота РФ составляет около 15 %. Вместе с тем модернизация существующих судов внутреннего водного плавания в автономные доступна сегодня для менее чем 2 % речного транспортного флота (суда с уровнем автоматизации А1), следовательно, автономный внутренний водный транспорт лишь предстоит построить. К рискам стоит отнести медленный темп постройки новых судов, а также переучивание и дальнейшее трудоустройство при массовом сокращении экипажей судов. Проанализирован зарубежный и отечественный опыт начального этапа внедрения автономного судоходства.

Об авторах

Алексей Борисович Володин

Российский университет транспорта

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

кандидат технических наук, доцент, директор Академии водного транспорта

Российская Федерация, 127994, Москва, ул. Образцова, д. 9, стр. 9

Сергей Вячеславович Преснов

Российский университет транспорта

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

кандидат технических наук, заместитель директора научно-образовательного центра морского, внутреннего водного транспорта и технологий автономного судоходства

Российская Федерация, 127994, Москва, ул. Образцова, д. 9, стр. 9

Владимир Владимирович Якунчиков

Российский университет транспорта

Автор, ответственный за переписку.
Email: shneider1969@mail.ru
SPIN-код: 6396-4917

кандидат технических наук, доцент, заведующий кафедрой портовых подъемно-транспортных машин и робототехники

Российская Федерация, 127994, Москва, ул. Образцова, д. 9, стр. 9

Список литературы

  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).

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

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».