Repository - Scientific Journals of the Maritime University of Szczecin - Navigational knowledge base

Maritime University of Szczecin

Akademia Morska w Szczecinie

2008, 13(85) pp. 92‐98 2008, 13(85) s. 92‐98

Baza wiedzy nawigacyjnej

Navigational knowledge base

Janusz Uriasz

Akademia Morska w Szczecinie, Instytut Nawigacji Morskiej

70-500 Szczecin, ul. Wały Chrobrego 1–2, tel. 091 48 09 398, e-mail: lubat@am.szczecin.pl

Słowa kluczowe: baza, reprezentacja wiedzy, wspomaganie decyzji, nawigacja Abstrakt

Na statkach morskich i w ośrodkach kontroli ruchu coraz częściej instalowane są systemy wspomagające pra-ce nawigatorów. Do niedawna działania systemów obejmowały zadania wykonywane uprzednio manualnie, np. akwizycji, śledzenia, odbioru informacji itd. Obecnie wspomaganie systemów może dotyczyć o wiele większego obszaru, obszaru dla którego wymagane jest posiadanie wiedzy dotyczącej np. pracy, zasad za-chowania, przepisów itd. Przykładem jest prototyp systemu wspomagania decyzji nawigacyjnej budowanego w Akademii Morskiej w Szczecinie. Praca tego systemu opiera się o bazę wiedzy nawigacyjnej. W artykule przedstawiono definicję wiedzy nawigacyjnej, jej prezentację oraz funkcje w systemie wspomagania decyzji nawigacyjnej.

Key words: base, knowledge representation, decision support, navigation Abstract

Navigators’ support systems have been introduced on the sea going ships and in the vessel traffic centers. Those systems had been until recently used for manually performed tasks like: equiring, monitoring, informa-tion recepinforma-tion etc. Nowadays, supporting systems may concern much wider areas, especially areas in which knowledge about work, behaviour, regulations etc. is required. An example of such a system could be a prototype of navigational decision support system being built at the Maritime University of Szczecin. The article presents a definition of navigational knowledge, its representation and function in navigational decision support system.

Wiedza nawigacyjna

Zadaniem nawigacji morskiej jest bezpieczne przeprowadzenie statku pomiędzy punktami drogi. Zadanie to realizuje nawigator morski w oparciu o posiadaną wiedzę. Formalnie jej adekwatnym wyznacznikiem są kompetencje potwierdzone od-powiednimi certyfikatami. Międzynarodowa Orga-nizacja Morska (IMO), mając na celu zapewnienie globalnego poziomu bezpieczeństwa nawigacji, określa minimalne standardy kompetencji zawodo-wych. Zostały one zawarte w Konwencji i Kodzie STCW. Stanowią precyzyjne wymagania kompe-tencji odnoszących się do rzeczywistej wiedzy i umiejętności marynarzy oraz wykonywania przez nich zadań. W konwencji zostały szczegółowo

zde-finiowane obszary wiedzy, sposoby ich demon-strowania oraz metody oceny. Wymagania te (zapi-sy) podlegają okresowym aktualizacjom. Zdefinio-wane obszary kompetencji nawigatora stanowią jej sformalizowany opis, tzn. zawiera informację nt. wiedzy, jej zakresu (przenikanie funkcji w kierunku horyzontalnym oraz wertykalnym kompetencji), przeznaczenia (czemu ma służyć), wykorzystania (sposób realizacji zadań) oraz metod jej oceny [1].

Czym jest wiedza, wiedza nawigacyjna? Należy rozróżnić kilka kolejnych elementów, które w cało-ści ją utworzą:

pierwszą z nich są dane, fakty. Stanowią one podstawową jednostkę informacji;

drugą stanowi informacja, która jest zbiorem danych tego samego typu;

trzecią jest wiedza jako uporządkowany i dający się interpretować zbiór informacji. Wiedzę tę możemy z kolei podzielić na dwie grupy, tj.: 1) Poznaną (znaną, zdefiniowaną,

„skatalogo-waną”), jest to wiedza na temat danej dzie-dziny składająca się:

− z wiedzy proceduralnej (reguły, strategie, procedury);

− z wiedzy deklaratywnej (koncepcje, obiekty, fakty);

− z wiedzy heurystycznej (intuicja, reguły zdroworozsądkowe);

− z wiedzy strukturalnej (związki między koncepcjami, reguły);

− z metawiedzy (wiedza o typach i sposo-bach użycia);

2) Asocjację empiryczną (doświadczenie zawo-dowe, dobra praktyka morska);

wiedza nawigacyjna, którą należy rozumieć jako zdolność do używania, modyfikowania, zmiany interpretacji zbiorów informacji z dziedziny na-wigacji. Jest zdolnością do wyciągania prawi-dłowych wniosków na podstawie informacji niepełnej, niespójnej, nieprecyzyjnej.

W systemie nawigacyjnym wspomagania decy-zji nawigatora znajdziemy wszystkie powyższe elementy tworzące wiedzę nawigacyjną. Będą one zapisane i reprezentowane w różnych formach.

Formy reprezentacji wiedzy nawigacyjnej

Struktury baz danych

Zestawy danych oraz informacji są gromadzone od stuleci w wielu formach. W przypadku informa-cji nawigacyjnej znamy liczne, budowane i aktuali-zowane od wielu lat publikacje stanowiące źródło informacji. Można wymienić tutaj locje, spisy róż-nego rodzaju i w końcu podstawowe źródło wiedzy nawigacyjnej, tj. mapę. Postęp technologiczny umożliwia wykorzystanie w tym celu narzędzi in-formatycznych. Dlatego też powstają formy elek-troniczne powyższych publikacji nautycznych. Obejmują one swym zakresem nie tylko ich prze-chowywanie, prezentację, archiwizację, ale także aktualizacje i dystrybucję.

Należy przytoczyć tutaj koncepcję budowy ogólnoświatowej bazy nawigacyjnych map elektro-nicznych, tj. WEND (Worldwide Electronic

Navi-gational Chart Database) [2]. Koncepcja budowy

takiej bazy została rozwinięta 13 lat temu przez IHO. Ma ona zapewnić w skali globalnej zapotrze-bowanie shippingu na jednolitą, dostępną podstawę kartograficzną. Pokrycie obszarów wodnych przez mapy ENC znacznie zwiększyło się w ostatnich latach. Mimo wszystko ciągle istnieją jeszcze

rejo-ny, gdzie takich map nie ma. Ostanie opracowania DNV szacują, iż do 2010 roku wszystkie trasy obsługiwane przez jednostki morskie o pojemności powyżej 10 000 ton będą pokryte mapami ENC. Mapa morska jest podstawowym źródłem informa-cji i wiedzy nt. środowiska, w którym znajduje się statek. Podstawowe informacje stanowiące o bez-pieczeństwie żeglugi obejmują dane o przebiegu izobat głębokości, o położeniu przeszkód (niebez-pieczeństw nawigacyjnych), położeniu znaków nawigacyjnych, dróg wodnych itd. Wiedza ta ma podstawowe znaczenie przy planowaniu podróży, a także podczas jej realizacji przy planowaniu i wykonywaniu manewrów antykolizyjnych. Nawi-gator lub system wspomagania decyzji nawigacyj-nych musi mieć pełny i ciągły dostęp do tego źródła wiedzy. Jest on w dzisiejszej dobie w miarę prosty, gdyż treści kartograficzne zapisane są w bazie danowych. Istniejące standardy IHO, bazy danych i ich zapis pozwalają uzyskać dostęp do wybranych informacji kartograficznych – tych niezbędnych w procesie wspomagania decyzji. Możliwe jest dowolne skalowanie (bez utraty istotnych faktów). Ostatecznie w czasie rzeczywistym można uwz-ględnić w prezentacji i skalowaniu danych wekto-rowych (obiektów kartograficznych) niepewność określania pozycji.

Algorytmy

Algorytm (łac. algorithmus) jest ścisłym prze-pisem realizacji działań w określonym porządku. Algorytmy wyznaczają w postaci kolejnych faz (etapów) tok (sposób) postępowania w określonych sytuacjach. W nawigacji postępowanie to jest czę-sto normalizowane odpowiednimi przepisami. Tak jest w przypadku zasad ruchu na morzu. Obowiązu-jące w tej kwestii prawo – międzynarodowe prawo drogi morskiej nakłada na statki wzajemne prze-strzeganie ustalonych zasad w określonych sytu-acjach, np. spotkań, wystawiania odpowiednich znaków dziennych, pokazywania świateł nawiga-cyjnych, nadawania sygnałów mgłowych lub ma-newrowych itd. Przepisy COLREG’s (w całości lub niektórej ich części – prawidła) mogą być przed-stawiane w formie algorytmów. One powodują, że możliwa jest właściwa interpretacja sytuacji nawi-gacyjnej i przypisania jej do odpowiedniego prawi-dła (rys. 1).

Bardzo skuteczną metodą zapisu wiedzy doty-czącej rozwiązania zagadnienia jest jej zdefiniowa-nie w formie algorytmu rekurencyjnego. Algorytm rekurencyjny lub wzór rekurencyjny (1) jest zapi-sem rozwiązania lub realizacji zadania w bardzo naturalnej i bliskiej nawigatorowi formie. Algorytm w trakcie działania odwołuje się sam do siebie

i pozwala na podstawie znajomości jednego lub kilku elementów zadania wyliczyć i rozwiązać cały problem. W nawigacji morskiej algorytmy rekuren-cyjne są stosowane w rozwiązywaniu zagadnień, np. (rys. 2): – planowania podróży, – realizacji podróży, – nawigacji zliczeniowej, – operacji przeładunkowych, – akcji SAR. Stosuj dodatkowo MPDM prawidła części B sekcja II Start Stosuj MPDM część C, D, E Jesteś w drodze? Stosuj dodatkowo MPDM prawidła części B sekcja I Jest ograniczona widzialność? Koniec Stosuj dodatkowo MPDM prawidła części B sekcja III

Tak Nie

Tak Nie

Rys. 1. Stosowanie przepisów MPDM w nawigacji Fig. 1. Compliance with collision regulations in navigation

(

)

(

)

(

)

(

)

n – numer porządkowy punktu drogi,

k – numer punktu końcowego drogi,

P – planowanie,

f – nawigacyjna funkcja planowania okre-ślona następująco: f (S, A, Wh, C, In) = D:{d, KDd, V} gdzie: S – statek, A – akwen, Wh – warunki pogodowe, C – ładunek, In – interwał planowania, In:{WP, WF, Wachta,...,}.

Opcjonalnie funkcja planowania może dotyczyć interwałów według punktu zwrotu, prognozy pogo-dy, wachty nawigacyjnej, akwizycji echa, raportu itd.

d – droga,

KDd – kąt drogi nad dnem, V – prędkości statku.

Rys. 2. Rekurencyjne planowanie podróży Fig. 2. Recurrent voyage planning

Struktury abstrakcyjne

Dane oraz ich interpretacja możliwe są do zapi-su/prezentacji za pomocą narzędzi sztucznej inte-ligencji. Wiedza na temat interpretacji zbiorów danych jest często wynoszona z praktyki zawodo-wej. Jest to tzw. asocjacja empiryczna, która jest wiedzą często nieformalną i jest bardzo trudna w oficjalnym zapisie. Jest ona najczęściej przekazy-wana w formie uwag, sądów czy opisów. Często niejasne są jej reguły i powiązania faktów prowa-dzących do właściwych wniosków. Ekspert dyspo-nujący tą wiedzą jest zdolny rozwiązywać za-gadnienia nawigacyjne, dysponując często niepew-ną i probabilistyczniepew-ną informacją. Stosuje przy tym heurystyczne wnioskowanie. Nawigator, wykorzy-stując pamięć autoasocjacyjną (autoskojarzeniową), jest w stanie odtwarzać całość informacji na pod-stawie informacji niepełnej. Posiada więc zdolność prawidłowego interpretowania danych zniekształ-conych lub niekompletnych. Wiedza tego typu jest nieodzowna do prowadzenia bezpiecznej nawigacji. Wiedzę tę można zapisać (reprezentować), wyko-rzystując narzędzia i metody sztucznej inteligencji. Mogą to być np. struktury sieci neuronowych czy też sieci neurorozmytych (rys. 3).

Sieci neurorozmyte stanowią uniwersalny aparat aproksymujący, odwzorowujący wiedzę uformo-waną z wielomianowych zbiorów danych. Pozwala-ją podczas procesu uczenia na utrwalenie wiedzy, reguł i zależności jej wybranej funkcji (np. oceny sytuacji nawigacyjnej). Główną zaletą struktur sieci jest możliwość ekstrakcji utrwalonej w nich wiedzy i wykorzystanie jej np. w procesach decyzyjnych w sterowaniu ruchem statku (rys. 4) [3].

µ1 (1) µ2 (1) µ3 (1) µ1 (27) µ2 (27) µ3 (27) x1 x3 x2 f(x) f1 f2 f1/f2 Warstwa 1 Warstwa 2 Warstwa 3

W1

..

..

W27

Rys. 3. Struktura sieci neuronowej o logice rozmytej oceny sytuacji nawigacyjnej

Fig. 3. Structure of neural network with fuzzy logic for the evaluation of a navigational situation

Rys. 4. Ocena sytuacji nawigacyjnej przez sieć neurorozmytą

Fig. 4. Evaluation of a navigational situation by a neural fuzzy network

Warstwa 1 _{Warstwa 2 Warstwa 3}

Ocena s

ytuacji nawigacyjnej

∆KDd

Tablice decyzji

Wygodną formą zapisu wiedzy jest zdefiniowa-nie jej w formie logicznych tablic decyzji. Stanowi ona opis sytuacji decyzyjnej (SD), która zdefinio-wana jest jako zbiór uporządkowanych trójek:

(

)

gdzie,

Udz – jest zbiorem możliwych do podjęcia

dzia-łań,

H – jest zbiorem możliwych wyników działań, fu – funkcja użyteczności określona na

iloczy-nie kartezjańskim Udz × H.

Przekaz zasad dobrej praktyki morskiej, gdzie opis obejmuje sposób postępowania wraz z rezulta-tem, definiowany jest właśnie w formie tablic. Zawarta w tablicach wiedza jest łatwa w aplikacji. Sprowadza się ona do wyboru działania, co jest o tyle ułatwione, iż tablica podaje wyniki wyboru. Możliwe jest więc dopasowanie odpowiedniego działania dla oczekiwanego wyniku.

Drzewa decyzyjne

Wiedza niezbędna do podejmowana decyzji mo-że być zapisywana w formie drzew decyzyjnych. Polega ona na prezentowaniu sekwencji warunków wpływających na decyzję końcową przez ścieżki prowadzące od korzeni drzewa, poprzez węzły (warunki), wzdłuż krawędzi (wynik sprawdzenia) do liści (kategorie). Zobrazowano to na rysunku 5.

0 Namiar Odległość do obiektu 1 Nawigacja 0 1 Akwen otwarty Rośnie Maleje Mała zmiana/stały Zmiana Akwen ograniczony

Rys. 5. Drzewo decyzyjne dla dziedziny stan nawigacji (0 – bezpiecznie, 1 – niebezpiecznie)

Fig. 5. Decision tree for the domain of navigational situation (0 – safely, 1 – dangerously)

Przyjmując dla powyżej zaprezentowanego przykładu notację:

N – dziedzina (przestrzeń) nawigacyjna; W – zbiór wartości, Wt = {w1, w2,... wm}; t – jest sprawdzeniem postaci, t : N → Wt;

k – kategoria oceny bezpieczeństwa, k = {0, 1}.

Wówczas ekstrakcję wiedzy nawigacyjnej (ścieżkę decyzyjną) możemy wyrazić za pomocą reguły:

( )

( )

( )

t₁ = ₁∧ ₂ = ₂∧...∧ _m = _m →

(3

Baza wiedzy nawigacyjnej w systemie wspomagania decyzji nawigacyjnej na statku morskim

Duża liczba wypadków morskich spowodowana jest błędem ludzkim. Należy rozumieć go jako nie-powodzenie w uzyskaniu zaplanowanego wyniku działania z powodu fizycznego lub intelektualnego zaniedbania. Konsekwencje takich niepowodzeń mogą być bardzo poważne. Najpoważniejszymi są te prowadzące do kolizji, a popełniane są w sie podejmowania decyzji nawigacyjnej. W proce-sie tym możemy wyróżnić kolejno następujące po sobie etapy (rys. 6):

– wystąpienie sytuacji nawigacyjnej (rys. 6–I), – identyfikacja sytuacji nawigacyjnej (rys. 6– II), – ocena sytuacji (porównania obrazu z wzorcem)

(rys. 6–III),

– zaplanowanie działania (rys. 6–IV), – wykonanie planu (rys. 6–V).

Właściwe działanie w poszczególnych etapach zmniejszy prawdopodobieństwo popełnienia błędu. W prostej linii zależeć ono będzie od wiedzy nawi-gatora oraz dostępnego czasu na realizację etapu (np. zbyt krótki czas obserwacji doprowadzi do niepełnego – błędnego obrazu sytuacji nawigacyj-nej) i identyfikację poszczególnych etapów oraz odpowiednie zachowanie się w nich. Błąd popeł-niony na jakimkolwiek etapie, np. początkowym, będzie się „akumulował”. Wpłynie on negatywnie na działanie nawigatora we wszystkich kolejno po sobie następujących etapach podejmowania decyzji. W konsekwencji doprowadzi do niepożądanych skutków (niepowodzenia w osiągnięciu planowa-nych zamierzeń). Skuteczną metodą unikania błę-dów jest praca według ustalonych standarbłę-dów, np. według instrukcji (procedur) albo praca pod nadzorem lub praca zespołowa. Tak bywa np. w zadaniach wykonywanych przez operatorów DP (dynamic positioning), gdzie wachtę pełni nieprze-rwanie dwóch operatorów. W tradycyjnej pracy nawigacyjnej nawigatora prowadzącego samotnie nawigację może wspierać (kontrolować?) system wspomagania decyzji nawigacyjnej. System taki (rys. 7) zapewni wsparcie nawigatorowi na wszyst-kich etapach procesu podejmowania decyzji.

Akwen otwarty

Rys. 6. Zobrazowanie etapów podejmowania decyzji Fig. 6. Illustration of the decision-taking stages

Rys. 7. Przykład architektury systemu wspomagania decyzji nawigacyjnej [4] Fig. 7. Example of the architecture of the navigational decision support system [4]

Działanie systemu oparte jest na bazie wiedzy nawigacyjnej. Jest ona zapisana w poszczególnych modułach systemu i stanowi podstawę do realizacji zadań systemu w poszczególnych etapach podej-mowania decyzji nawigacyjnej.

Etap I – wystąpienie sytuacji nawigacyjnej. Realizacja zadania odbywa się poprzez prezen-tację na ekranie systemu faktów:

– informacji kartograficznej (wiedza zawarta w bazach danych: ENC, WEND),

– informacji pozyskiwanych z sensorów (ARPA, AIS, LRIT, NAVSAT itd.),

– innych informacji uznanych za istotne lub wy-branych przez operatora.

Etap II – identyfikacja sytuacji nawigacyjnej (rozpoznanie obiektów wraz z ich kategoryzacją).

Realizacja etapu odbywa się poprzez interakcję z operatorem. W systemie znajduje się wiedza zapi-sana w formie drzew decyzyjnych. Nawigator od-powiadając na sekwencję warunków, dokonuje identyfikacji sytuacji.

Niezależnie od powyższego system dokonuje także automatycznej identyfikacji sytuacji dla usta-lonych uprzednio warunków. Identyfikacji dokonu-je się na podstawie zdefiniowanych zmiennych globalnych, jak widzialność, odległość bezpieczna, prędkość bezpieczna. Definiowanie odbywa się manualnie z wykorzystaniem wiedzy zawartej w ta-blicach decyzji. W dalszej kolejności system klasy-fikuje sytuacje w oparciu o algorytmy klasyfikacji przepisów prawa drogi morskiej (MPDM).

Etap III – ocena sytuacji nawigacyjnej.

Realizacja odbywa się z wykorzystaniem wie-dzy i kryteriów stosowanych przez nawigatorów. Możliwe są do zastosowania narzędzia sztucznej inteligencji [5]. Sieci neuronowe, sieci neurorozmy-te pozwalają podczas uczenia się zapisać wiedzę praktyczną i kryteria oceny stosowane przez nawi-gatora. Inną możliwością jest zastosowanie obsza-rów jednostopniowych lub wielostopniowych wo-kół statku (domen), które nawigator będzie chciał utrzymać, wolnych od innych obiektów. Mogą to być obszary opisane notacją lingwistyczną, jak:

Detekcja

Wypracowanie manewru Moduł Zarządzający

Baza wiedzy: MPDM; kryteria oceny sytuacji

Statki na akwenie Dane o rejsie

Dane o podróży _{Moduł interakcji z operatorem}

Ocena sytuacji trajektoria dane o sytuacji dane o ruchu statków na akwenie

plan podróży trajektoria zapytanie _{reguły, kryteria}

Plan podróży, preferencje nawigatora, ograniczenia

decyzje informacja o sytuacji

ocena

bardzo bezpiecznie (wymagane działanie: cja), bezpiecznie (wymagane działanie: obserwa-cja), średnio bezpiecznie (wymagane działanie: wzmożona obserwacja) itd.

Etap IV – zaplanowanie działania.

Realizacja odbywa się w module decyzyjnym. System wypracowuje dla danej sytuacji nawigacyj-nej manewr antykolizyjny. Uwzględniane są warto-ści zmiennych globalnych (np. CPA).

Etap V – wykonanie działania.

System sygnalizuje moment rozpoczęcia plano-wanego działania. Możliwe jest także prowadzenie śledzenia zgodności wykonywanych manewrów z proponowanymi. Realizacja odbywa się w modu-le decyzyjnym z wykorzystaniem danych odbiera-nych od sensorów.

Podsumowanie

Prawidłowo funkcjonujący system wspomagania decyzji nawigacyjnej musi opierać się na wiedzy nawigacyjnej. Może być ona reprezentowana w wielu formach. Zależeć to będzie od jej rodzaju oraz funkcji w systemie.

Systemy wspomagające będą znajdować coraz większe zastosowanie w nawigacji morskiej. Doty-czy to zarówno statków, jak i lądowych ośrodków zarządzania i kontroli ruchu. Wynika to z oczeki-wań oraz możliwości technologicznych (rodzaj,

właściwości i wyposażenie jednostek, infrastruktura nawigacyjna), coraz większego zakresu działalności na morzu (np. przemysł przybrzeżny). Zmiany mają także bardziej formalne podłoże. Znajdują one odzwierciedlenie w pracach IMO, Komisji Europej-skiej (EMSA) wdrażających koncepcję e-nawigacji, a nawet szerzej e-morza [6].

Bibliografia

1. KOPACZ Z., MORGAŚ W., URBAŃSKI J.: The Ship's

Naviga-tion FuncNaviga-tion, Ship's NavigaNaviga-tion Processes, and Ship's Navi-gational Information, Journal of Navigation, 2003.

2. HECHT H. AT AL.: The WEND Concept for a Worldwide

ENC Database – Past and Future?, The International Hydro-graphic Review, 2007, 8, 2.

3. PIETRZYKOWSKI Z.: Procesy decyzyjne w sterowaniu ruchem

statku. AM Szczecin 2003.

4. CHOMSKI J. ET AL.: Model systemu wspomagania decyzji nawigacyjnych na statku morskim. Explo-Ship 2008, AM Szczecin 2008.

5. BANACHOWICZ A., URIASZ J.: Ocena sytuacji nawigacyjnej

na torze wodnym z wykorzystaniem metod sztucznej inteli-gencji. Problemy Automatyzacji w Geodezji Inżynieryjnej, VI Konferencja Naukowo-Techniczna, Warszawa 2003. 6. Confederation of European Shipmasters’ Associations.

CESMA newsletter, 2007, 39.

Recenzent: dr hab. inż. Lucjan Gucma, prof. AM Akademia Morska w Szczecinie