Collision avoidance starts with the

Collision avoidance starts with the assessment of collision risk and there are several ways to define it. The concept of a ship domain proposed by Fujii may be used to assess collision risk. This concept is succeeded by Goodwin [2] in several shapes but none of them contain time-related information.

Ship collision risk calculation is one of the most important parts in the ship navigation system [3-4]. The first one is the traffic flow theory which uses ship collision rate and collision probability to evaluate the collision risk for special water area. The secon

d is ship domain and arena which is based on human praxeology and psychology. In [5-7] the author uses different approaches to calculate collision risk. In the third stage, people have considered the distance of closest point approach (DCPA) and the time of closest point approach (TCPA) in calculation, as discussed in [4]. In the fourth stage, combine DCPA and TCPA, adopt weighting method to calculate collision risk at the beginning [8-10]. This method bears obvious disadvantage that DCPA and TCPA are two different variables. Thus adopting fuzzy theory to combine DCPA and TCPA seems a good alternative. At present the research in this field is mostly based on the artificial intelligent technologies such as fuzzy theory, expert systems and neural networks to calculate the collision risk [11-15].

In this paper, we present a new collision risk calculation technique which calculates the collision risk between ships at current time using fuzzy algorithm. The rest of this paper is organized as follows: In Section 2, ship collision risk calculation method is introduced. In Section 3, we describe the collision risk calculation using fuzzy algorithm. In Section 4, we describe the proposed hybrid collision risk calculation using Fuzzy algorithm and finally, we make a conclusion in Section
5.

Kết quả (Việt) 1:

Tránh va chạm bắt đầu với việc đánh giá nguy cơ va chạm và có một số cách để xác định nó. Khái niệm về một tên miền con tàu được đề xuất bởi Fujii có thể được sử dụng để đánh giá nguy cơ va chạm. Khái niệm này thành công bởi Goodwin [2] trong một số hình dạng nhưng không ai trong số họ có chứa thông tin liên quan đến thời gian.

Tính toán nguy cơ va chạm tàu là một trong những phần quan trọng nhất trong hệ thống định vị tàu [3-4]. Người đầu tiên là lý thuyết dòng chảy giao thông sử dụng tàu va chạm tốc độ và va chạm xác suất để đánh giá nguy cơ va chạm cho nước đặc biệt khu vực. Secon

d là tàu miền và đấu trường mà dựa trên praxeology của con người và tâm lý học. Trong [5-7] tác giả sử dụng phương pháp tiếp cận khác nhau để tính toán rủi ro va chạm. Trong giai đoạn thứ ba, người đã xem xét cách tiếp cận điểm gần nhất (DCPA) và khi tiếp cận điểm gần nhất (TCPA) trong tính toán, như được thảo luận trong [4]. Trong giai đoạn thứ tư, kết hợp DCPA và TCPA, áp dụng nặng phương pháp để tính toán rủi ro va chạm đầu [8-10]. Phương pháp này mang bất lợi rõ ràng rằng DCPA và TCPA là hai biến khác nhau. Vì vậy việc áp dụng các lý thuyết mờ để kết hợp DCPA và TCPA có vẻ như một lựa chọn tốt. Hiện nay các nghiên cứu trong lĩnh vực này chủ yếu dựa vào công nghệ thông minh nhân tạo như lý thuyết mờ, chuyên gia hệ thống và mạng nơron để tính toán sự va chạm nguy cơ [11-15].

trong bài báo này, chúng tôi trình bày một vụ va chạm nguy cơ tính toán kỹ thuật mới mà sẽ tính toán nguy cơ va chạm giữa tàu tại tất cả thời gian bằng cách sử dụng thuật toán mờ. Phần còn lại của bài báo này được tổ chức như sau: trong phần 2, phương pháp tính toán nguy cơ va chạm tàu được giới thiệu. Trong phần 3, chúng tôi mô tả việc tính toán rủi ro va chạm bằng cách sử dụng thuật toán mờ. Trong phần 4, chúng tôi mô tả va chạm đề xuất kết hợp tính toán rủi ro bằng cách sử dụng thuật toán mờ và cuối cùng, chúng tôi làm cho một kết luận trong phần
5.

Kết quả (Việt) 2:

Tránh va chạm bắt đầu với việc đánh giá nguy cơ va chạm và có một số cách để xác định nó. Khái niệm về một miền tàu bởi Fujii đề xuất có thể được sử dụng để đánh giá nguy cơ va chạm. Khái niệm này được kế tục bởi Goodwin [2] trong nhiều hình dạng nhưng không ai trong số họ có những thông tin liên quan đến thời gian. tàu tính toán nguy cơ va chạm là một trong những phần quan trọng nhất trong hệ thống điều khiển tàu [3-4]. Người đầu tiên là lý thuyết lưu lượng giao thông trong đó sử dụng tỷ lệ va chạm tàu và va chạm xác suất để đánh giá nguy cơ va chạm với diện tích mặt nước đặc biệt. Secon d là miền tàu và đấu trường mà là dựa trên praxeology con người và tâm lý học. Trong [5-7] tác giả sử dụng phương pháp tiếp cận khác nhau để tính toán nguy cơ va chạm. Trong giai đoạn thứ ba, người ta đã xem xét khoảng cách của phương pháp tiếp cận điểm gần nhất (DCPA) và thời gian của phương pháp điểm gần nhất (TCPA) trong tính toán, như được thảo luận trong [4]. Trong giai đoạn thứ tư, kết hợp DCPA và TCPA, áp dụng phương pháp trọng số để tính toán nguy cơ va chạm vào đầu [8-10]. Phương pháp này mang bất lợi rõ ràng rằng DCPA và TCPA là hai biến khác nhau. Do đó việc áp dụng lý thuyết mờ kết hợp DCPA và TCPA có vẻ như một lựa chọn tốt. Hiện nay các nghiên cứu trong lĩnh vực này chủ yếu dựa trên các công nghệ thông minh nhân tạo như lý thuyết mờ, hệ thống chuyên gia và các mạng thần kinh để tính toán nguy cơ va chạm [11-15]. Trong bài báo này, chúng tôi trình bày một kỹ thuật tính toán nguy cơ va chạm mới mà tính toán nguy cơ va chạm giữa tàu tại thời điểm hiện tại bằng cách sử dụng thuật toán mờ. Phần còn lại của bài báo này được tổ chức như sau: Trong phần 2, phương pháp tính toán nguy cơ va chạm tàu được giới thiệu. Trong phần 3, chúng tôi mô tả các tính toán nguy cơ va chạm sử dụng thuật toán mờ. Trong phần 4, chúng tôi mô tả các tính toán nguy cơ va chạm lai đề nghị sử dụng thuật toán mờ và cuối cùng, chúng tôi đưa ra kết luận trong phần 5.