Wyszukiwarka
Abstrakt
To assess the risk of collision in radar navigation distance-based safety measures such as Distance at the Closest Point of Approach and Time to the Closest Point of Approach are most commonly used. Also Bow Crossing Range and Bow Crossing Time measures are good complement to the picture of the meeting situation. When ship safety domain is considered then Degree of Domain Violation and Time to Domain Violation can be applied. This manuscript provides a description of a ship encounter simulation software tool written in Python accompanied by a case study, implementing all the measures mentioned above. It offers a radar-like Graphical User Interface (GUI), is able to track AIS-based traffic or encounter scenarios stored in local files. The tool features several additional functions e.g. Variable Range Marker (VRM) or Electronic Bearing Line (EBL). The simulator might be a test sandbox for advanced collision avoidance algorithms.
Cytowania
-
0
CrossRef
-
0
Web of Science
-
0
Scopus
Autorzy (2)
-
Łukasz Stolzmann (dawniej: Lukasz Stolzmann)
Cytuj jako
Pełna treść
- Wersja publikacji
- Accepted albo Published Version
- DOI:
- Cyfrowy identyfikator dokumentu elektronicznego (otwiera się w nowej karcie) 10.12716/1001.17.04.22
- Licencja
-
otwiera się w nowej karcie
Słowa kluczowe
Informacje szczegółowe
- Kategoria:
- Publikacja w czasopiśmie
- Typ:
- artykuły w czasopismach
- Opublikowano w:
-
TransNav - The International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation
nr 17,
strony 953 - 962,
ISSN: 2083-6473 - Język:
- angielski
- Rok wydania:
- 2023
- Opis bibliograficzny:
- Stolzmann L., Szłapczyńska J.: Simulation Environment in Python for Ship Encounter Situations// TransNav - The International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation -Vol. 17,iss. 4 (2023), s.953-962
- DOI:
- Cyfrowy identyfikator dokumentu elektronicznego (otwiera się w nowej karcie) 10.12716/1001.17.04.22
- Źródła finansowania:
-
- COST_FREE
- Weryfikacja:
- Politechnika Gdańska
wyświetlono 84 razy