Es geht um Experten-Kontroll-Systeme (ECS) in der Kollisionsverhütung und die Erläuterung und Abwägung von dessen Nutzen und Gefahren. Die Nutzeranforderungen an ein ECS sind die Basis von der E-Navigation-Strategie der IMO. Der fehlbare Mensch und die Aufmerksamkeit sind messbare Faktoren. Die Entscheidungstypen, Wissensbasen und Hilfsmittel habe ich auf den Wachdienst projiziert. Der Anwendung der Spieltheorie als Differential Games folgen Controllertypen. Die Hilfsmittel für den Brückenaufbau geben das zukünftigen Interface für Algorithmen, Sensoren vor. Es ist kein Klausurlöser, aber mit MATLAB habe ich den Simulator von Loe um das Risiko-Modell von Hilgert verbessert. Die KVR-Regeln von R13 bis R19 kann das Modell automatisch ausführen und assistierende Hinweise geben.
Inhaltsverzeichnis
1. Titelblatt
2. Eidesstattliche Erklärung
3. Inhaltsverzeichnis
4. Abkürzungsverzeichnis
5. Tabellenverzeichnis
6. Abbildungsverzeichnis
7. Abstrakt
8. Einleitung: Die Nutzer-Anforderungen an ein Expert Control System
9. Ursachen und Wirkungen von ECS Funktionen
10. Beschreibung der gesetzlichen Anforderungen aus E-Navigation
11. Differenzen zwischen Realität und Betriebskonzept
12. Faktor Mensch
13. Menschlichen Fehler
14. Situation Awareness
15. Problemfelder der Situation Awareness
16. Teamwork und Situation Awareness
17. Situation Awareness Messmethoden
18. Modelle zur zeitkritischen Entscheidungsunterstützung
19. Innere Welt-Modelle
20. Entscheidungsbaum
21. Entscheidung unter Sicherheit
22. Entscheidung unter Risiko
23. Entscheidung unter Ungewissheit
24. Rechnergestützte Entscheidungsfindung
25. Risiko-Modelle
26. Analyse von Verkehrssituationen durch spieltheoretische Methoden
27. Differential Games
28. Schiffscontroller
29. Evolutionäre Kollisionsvermeidung
30. Vector Field Histogram (VFH)
31. Dynamic Window
32. Dynamic Window und Hilgert
33. Experten Systeme
34. Ecological Interface Design
35. Die Grenzen durch die Brückenkonstruktion
36. AIT
37. Vernetzte Führungsstrukturen
38. Ansätze und Algorithmen für ein Expert Control System
39. Neuronalen Netzwerke
40. Agenten Systeme
41. Agenten-Verhandlungs-System
42. Fuzzy-Logik
43. Interval Programming (IvP)
44. Windows of opportunity (WOO)
45. Sensoren
46. LIDAR
47. Synthetisches Blenden Radar(SAR)
48. Optical Phased Array (OPA)
49. Relaxed Optical Tolerance Imaging
50. Automatic Target Recognition (ATR)
51. Concavity-Convexity-Scale-Space (CCSS)
52. Zusammenfassung
53. Quellenverzeichnis
Zielsetzung & Themen
Die Arbeit untersucht die Entwicklung und Implementierung eines technischen Experten-Kontroll-Systems (ECS) zur Kollisionsverhütung in der Seeschifffahrt. Im Fokus steht die Verbesserung der Sicherheit durch automatisierte Unterstützung des Wachoffiziers bei der Entscheidungsfindung, unter Berücksichtigung menschlicher kognitiver Grenzen und internationaler Seeverkehrsregeln.
- Analyse der Nutzeranforderungen an moderne Schiffsführungs-Expertensysteme.
- Untersuchung menschlicher Fehler und der Rolle der "Situation Awareness" bei Kollisionen.
- Evaluierung mathematischer und spieltheoretischer Methoden zur Kollisionsvermeidung.
- Technologische Bewertung von Sensoren und Algorithmen (z. B. Neural Networks, Fuzzy Logic, LIDAR).
- Konzeptentwicklung für eine verbesserte Mensch-Maschine-Schnittstelle auf der Schiffsbrücke.
Auszug aus dem Buch
8. Einleitung: Nutzeranforderungen an ein Expert Control System
Die Routine Aufgaben können und werden heute oft durch einen Automaten ersetzt. Die unwahrscheinlichen (Not-)Fälle und unerwarteten Bedingungen müssen dann vom WO beherrscht werden. In Routinen ist der Rechner bestens geeignet die menschliche Performance ohne Aufmerksamkeitslücken zu übertreffen. Allerdings hat dies den Nachteil, dass der Einstieg in die Situation schwieriger wird, weil der Mensch dazu neigt, dem Rechner bei erfolgreicher Schiffsführung keine Überwachung oder kein "Misstrauen" (Kapt. Speer. 2006) entgegen zu bringen und die Kontrolle ohne Zweifel an den Automaten delegiert. Das Verständnis der plötzlichen Nicht-Routine-Situation durch den Computer ist unmöglich. Dem Menschen fällt das Verstehen ad hoc wegen der unbekannten Parameter wie ARPA-Daten schwerer.
Die Manöver des letzten Augenblicks ließen sich theoretisch auch durch das ECS feststellen, so dass immer nach SB ausgewichen wird, die wirksamstes Trajektorie genutzt wird oder immer gestoppt wird. Aber es ist mit mehr Flexibilität das Ausweichen in beiden Drehsinnen notwendig, um ein R17 b) Manöver bei falscher Bb Kursänderung des Gegners zu schaffen. Der Rechner oder zumindest der WO müssten wissen, wann er die Kontrolle verloren hat und die Wahrscheinlichkeit für ein erfolgreiches Manöver zu gering ist. Bei konstanter CPA und TCPA und verschiedener Distanz hat die Kollision durch unterschiedliche Geschwindigkeiten auch unterschiedliche Schäden zur Folge. In den letzten Minuten vor einer Kollision wird wie aus Unfallberichten ersichtlich meistens der Kapitän auf die Brücke gerufen und ihm bleibt wegen zu kleiner Distanz, CPA und TCPA nicht mehr übrig als ein kurzer Ton, RV, Ruder hart-SB und Generalalarm zu befehlen bevor die Kollision passiert. Je höher die relative Geschwindigkeit desto höher der Schaden. Dann sollte die Kapitän-Routine aufgerufen werden, um wahrscheinlichen regelkonformes Kollidieren zu erzeugen, errechnet aus Kamera-Bilddaten, und Fahrzeug-Parametern aus den physikalischen Schiffsmodellen. Das CAS sollte den Nutzer bei der KVR-konformen Manöverentscheidung beraten und dies mit Hinweisen begründen.
Zusammenfassung der Kapitel
8. Einleitung: Nutzeranforderungen an ein Expert Control System: Erläutert die Problematik menschlicher Überwachung bei Automatisierung und definiert die Anforderungen an ein Assistenzsystem.
9. Ursachen und Wirkungen von ECS Funktionen: Analysiert menschliches Fehlverhalten als Hauptursache für Kollisionen und setzt dies in Bezug zu ökonomischen Schadensfaktoren.
10. Beschreibung der gesetzlichen Anforderungen aus E-Navigation: Beschreibt das E-Navigation-Konzept der IMO und dessen Ziel, durch vernetzte, benutzerfreundliche Werkzeuge die Sicherheit zu erhöhen.
11. Differenzen zwischen Realität und Betriebskonzept: Diskutiert Diskrepanzen zwischen theoretischen Anforderungen und der praktischen Anwendung an Bord, etwa bei der Nutzung von ECDIS und Sensordaten.
12. Faktor Mensch: Kategorisiert menschliches Verhalten in wissensbasiertes, regelbasiertes und fertigkeitenbasiertes Handeln.
13. Menschlichen Fehler: Klassifiziert Fehlertypen in einer hierarchischen Struktur und untersucht Einflussfaktoren wie Fatigue oder Stress.
14. Situation Awareness: Definiert Situation Awareness als mentales Abbild zur Prognose von Ereignissen zur Kollisionsvermeidung.
15. Problemfelder der Situation Awareness: Identifiziert Zeitdruck und fehlerhafte subjektive Wahrnehmung als Haupthindernisse für korrekte Entscheidungen.
16. Teamwork und Situation Awareness: Beleuchtet die Teamdynamik und Kommunikation als kritische Faktoren für die SA auf der Brücke.
17. Situation Awareness Messmethoden: Stellt Analysemethoden wie SAGAT vor, um die Effektivität von Anzeige-Modi zu bewerten.
18. Modelle zur zeitkritischen Entscheidungsunterstützung: Untersucht psychologische Entscheidungsmodelle und die Rolle "emotionaler Marker" bei der Gefahrenerkennung.
19. Innere Welt-Modelle: Analysiert, wie interne mentale Repräsentationen bei der Verarbeitung von Umgebungsdaten helfen.
20. Entscheidungsbaum: Erklärt die logische Struktur von Entscheidungsbäumen als Basis für informationsbasierte Steuerungen.
21. Entscheidung unter Sicherheit: Definiert Entscheidungsprozesse bei vollständiger Informationslage und klaren Kriterien.
22. Entscheidung unter Risiko: Betrachtet Entscheidungsprozesse bei bekannten Wahrscheinlichkeiten und deren Risikobewertung.
23. Entscheidung unter Ungewissheit: Untersucht das Handeln bei unbekannten Parametern, in denen qualitative Bewertungen dominieren.
24. Rechnergestützte Entscheidungsfindung: Diskutiert die algorithmische Unterstützung durch Programme bei komplexen Manöversituationen.
25. Risiko-Modelle: Stellt historische und aktuelle Ansätze zur mathematischen Modellierung von Kollisionsrisiken vor.
26. Analyse von Verkehrssituationen durch spieltheoretische Methoden: Wendet Spieltheorie auf die Interaktion mehrerer Schiffe an, um rationale, kollisionsfreie Strategien abzuleiten.
27. Differential Games: Vertieft die mathematische Modellierung von Verfolgung und Ausweichmanövern mittels Differentialgleichungen.
28. Schiffscontroller: Beschreibt die technische Implementierung der Schiffssteuerung auf Basis von Manöverdaten und physikalischen Modellen.
29. Evolutionäre Kollisionsvermeidung: Erläutert den Einsatz evolutionärer Algorithmen zur stetigen Optimierung von Navigationspfaden.
30. Vector Field Histogram (VFH): Beschreibt eine Methode zur Hinderniserkennung und Pfadplanung in Echtzeit.
31. Dynamic Window: Stellt den "Dynamic Window" Ansatz für lokale Navigation unter Berücksichtigung physikalischer Beschränkungen vor.
32. Dynamic Window und Hilgert: Verbindet den Dynamic Window Algorithmus mit dem mathematischen Modell von Hilgert für höhere Sicherheit.
33. Experten Systeme: Diskutiert wissensbasierte Systeme zur Unterstützung der Schiffsführung durch Logikregeln.
34. Ecological Interface Design: Fokussiert auf eine Schnittstellengestaltung, die das operative Verständnis des Systems fördert.
35. Die Grenzen durch die Brückenkonstruktion: Analysiert ergonomische und technische Limitierungen durch physische Brückendesigns.
36. AIT: Stellt den adaptiven, aufgabenorientierten Ansatz von Dr. Kersandt vor.
37. Vernetzte Führungsstrukturen: Untersucht C4ISR-Konzepte für die Integration verteilter Sensordaten.
38. Ansätze und Algorithmen für ein Expert Control System: Fasst algorithmische Strategien für intelligente Unterstützungssysteme zusammen.
39. Neuronalen Netzwerke: Erklärt den Einsatz von Deep Learning zur Klassifizierung von Begegnungssituationen.
40. Agenten Systeme: Beschreibt die Modellierung autonomer Schiffe als kooperierende Agenten.
41. Agenten-Verhandlungs-System: Analysiert Frameworks für automatische Aushandlungsprozesse bei Kollisionskursen.
42. Fuzzy-Logik: Beschreibt die Handhabung unscharfer, menschlicher Entscheidungsregeln mittels Fuzzy-Mengen.
43. Interval Programming (IvP): Erläutert eine robuste Methode zur Optimierung mehrerer konkurrierender Zielsetzungen.
44. Windows of opportunity (WOO): Definiert Zeitfenster für die Ausführung sicherer Manöver.
45. Sensoren: Gibt einen Überblick über notwendige Hardware zur Datenakquise.
46. LIDAR: Beschreibt die Funktionsweise von Laser-gestützter Objekterkennung.
47. Synthetisches Blenden Radar(SAR): Erläutert hochauflösende Radartechnologien für die Schifffahrt.
48. Optical Phased Array (OPA): Beschreibt eine neue Generation von optischen Sensoren mit hoher Präzision.
49. Relaxed Optical Tolerance Imaging: Diskutiert Technologien zur Senkung der Kosten und Komplexität optischer Systeme.
50. Automatic Target Recognition (ATR): Beschreibt die automatische Identifikation und Klassifizierung von Schiffszielen.
51. Concavity-Convexity-Scale-Space (CCSS): Stellt ein Verfahren zur Formerkennung von Schiffszielen basierend auf Krümmungsextrema vor.
52. Zusammenfassung: Fasst die Bedeutung von Assistenzsystemen für die zukünftige Risikobegrenzung auf See zusammen.
53. Quellenverzeichnis: Listet die verwendeten wissenschaftlichen Fachbücher, Artikel und Internetressourcen auf.
Schlüsselwörter
Kollisionsverhütung, Schiffsführung, Situation Awareness, Expert Control System, E-Navigation, Schifffahrtssicherheit, Mensch-Maschine-Schnittstelle, KVR, Navigationsunterstützung, Entscheidungsfindung, Algorithmen, Risikomodellierung, Sensorik, Automatisierung, AIS.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Diplomarbeit?
Die Arbeit befasst sich mit der Entwicklung und dem Entwurf eines technischen Experten-Kontroll-Systems, das Wachoffiziere auf Schiffsbrücken bei der Kollisionsvermeidung unterstützen soll.
Welche Themenfelder werden zentral behandelt?
Zentrale Themen sind die menschlichen kognitiven Fähigkeiten (Situation Awareness), mathematische Entscheidungsmodelle (Spieltheorie, Fuzzy-Logik), moderne Sensorik und die Integration dieser Technologien in ein einheitliches Führungssystem.
Was ist die primäre Forschungsfrage?
Die Forschungsfrage zielt darauf ab, wie moderne IT-gestützte Expertensysteme die Sicherheit in der Schifffahrt erhöhen können, ohne den Menschen durch Datenüberflutung zu überlasten.
Welche wissenschaftlichen Methoden werden verwendet?
Die Arbeit nutzt eine Kombination aus Literaturanalyse bestehender Forschungsansätze, der Modellierung von Entscheidungsalgorithmen (z.B. Dynamic Window, Alpha-Beta-Suche) und der Simulation von Verkehrsszenarien.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in eine theoretische Aufarbeitung von Fehlermodellen bei der Schiffsführung sowie die technische Beschreibung verschiedener Lösungsansätze wie neuronale Netzwerke, Agentensysteme und spezifische Sensortechnologien.
Welche Schlüsselbegriffe charakterisieren die Arbeit?
Schlüsselbegriffe sind Kollisionsverhütungsregeln (KVR), Situation Awareness, E-Navigation und Expertensysteme.
Welche Rolle spielt die "Situation Awareness" konkret für das System?
Die Situation Awareness ist entscheidend, da das System dem menschlichen Offizier nur dann wirklich hilft, wenn es die Informationen so aufbereitet, dass der Mensch die aktuelle Gefahrenlage intuitiv richtig prognostizieren kann.
Was ist das Ziel des "Dynamic Window" Algorithmus?
Dieser Algorithmus dient der Pfadplanung in Echtzeit, indem er physikalische Gegebenheiten und Bewegungsspielräume des Schiffes berücksichtigt, um sicher um Hindernisse zu navigieren.
- Quote paper
- Jan Hauke Dürkop (Author), 2011, Technisches Experten-Kontroll-System für die Kollisionsverhütung, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/272322
