RH Marine bereikt belangrijke volgende stap op de weg naar veilig autonoom varen
Een langere versie van dit artikel verscheen eerder op rhmarine.com
Het Nederlandse RH Marine heeft de eerste mijlpaal bereikt in het Safer Autonomous Systems (SAS) project, een Europees onderzoeksproject waarin de veiligheid van verschillende autonome systemen wordt onderzocht. Na een proefvaart op zee is met succes een speciaal ontwikkeld algoritme getest dat de verzamelde data van de radar en het Automatic Identification System (AIS) van het schip aan elkaar koppelt. Daardoor worden objecten automatisch gedetecteerd en kunnen aanvaringen worden voorkomen.
Project Safer Autonomous Systems (SAS)
Het Safer Autonomous Systems (SAS) project is een onderzoek dat wordt gesteund door European Union’s EU Framework Programme for Research and Innovation Horizon 2020. De KU Leuven leidt het onderzoek waarin een aantal Europese universiteiten, instituten en bedrijven hun krachten bundelen.
Algoritme als basis voor veilig autonoom varen
De eerste stap om schepen op een veilige manier autonoom van A naar B te laten varen is het detecteren van objecten en andere schepen. Daarvoor moeten de gegevens van verschillende sensoren aan elkaar worden gekoppeld. Het algoritme dat met de verzamelde gegevens van de proefvaart op zee is getest, heeft de data van radar en AIS in real-time verzameld en samengevoegd, zodat objecten direct zichtbaar zijn en botsingen voorkomen kunnen worden. ,,Het belangrijkste van de test was om aan te tonen dat het algoritme alle data snel genoeg kon ontvangen en verwerken, zodat het detecteren van schepen real-time gebeurt. Anders krijg je aanvaringen. En dat is gelukt!”, legt El Amam uit.
Volgende stap: situaties herkennen en inschatten
De volgens stap is om meer sensoren aan het systeem te koppelen, bijvoorbeeld camera’s, LiDAR laser scanning of sonar. ,,Het probleem is dat radar en AIS niet alle objecten detecteren, vooral kleinere niet. Door meer verschillende sensoren te gebruiken en hun data slim samen te voegen ontstaat een completer beeld”, legt Tianlei Miao uit. Als het algoritme alle benodigde data kan samenvoegen en analyseren is de volgende stap dat het situaties leert herkennen, inschatten en voorspellen (‘situational awareness’). Als dat gecombineerd wordt met een algoritme dat aanvaringen vermijdt en andere obstakels ontwijkt, komt het einddoel in zicht: het zorgeloos veilig autonoom varen van A naar B tegen lagere operationele kosten. MARIN is ook bij het project betrokken, het Dutch maritiem researchinstituut beschikt over simulatoren en een incident database waarmee het algoritme getest en geverifieerd wordt.
Belangrijke stap ontwikkelingsprogramma ‘Autonoom varen’
De mijlpaal binnen de onderzoekstudie is een belangrijke stap vooruit in het interne ontwikkelingsprogramma van RH Marine. Naast deze studie focust RH Marine zich op het ontwikkelen van automatiseringsprogramma’s voor autonoom varen. Het bedrijf wil klanten breed kunnen adviseren als de eerste onbemande zelf varende schepen binnen tien jaar grootschalig hun intrede zullen doen. Om dat mogelijk te maken moet er volgens consultant Ehab El Amam van RH Marine verder worden gekeken dan alleen naar de navigatie- en besturingssystemen. ,,De machinekamer moet bijvoorbeeld ook volledig geautomatiseerd worden. Alles moet gemonitord kunnen worden op afstand en problemen moeten verholpen kunnen worden vanaf de wal. Uiteraard heeft dit gevolgen voor het ontwerp van een schip. Ook deze aspecten worden door RH Marine meegenomen in het ontwikkelingsprogramma ‘Autonoom varen”, zegt hij.
