MODEL OF ATTENTION DISTRIBUTION OF THE NAVIGATOR WHILE KEEPING A NAVIGATIONAL WATCH
https://doi.org/10.33815/2313-4763.2019.2.21.026-034
Анотація
Метою статті є розробка формальної моделі і її геометричної апроксимації, що дозволяє описати логіку розподілу уваги старшим помічникам капітана під час виконання маневрів з можливістю дискретного прогнозування. Аналіз експериментальних та статистичних навігаційних даний дозволяє стверджувати що існує ряд факторів що негативно впливає на результативність виконання маневрів судноводієм у складних умовах. Втрата контролю судноводія визначено фактом як випадковою зміною керуючих впливів при управлінні судном так і траєкторією виконання складних маневрів. Таким чином у статті розглянуто особливості поведінки судноводія із врахуванням макрорівня що відображає індивідуальні стратегії формування його моделі.
Для побудови даної моделі проведено аналіз міжнародних морських правил та ситуацій, що дозволило визначити формальну структуру і логічні принципи моделі, що наближені до реальних ситуацій при вирішенні навігаційних завдань. Зазначено ряд навігаційного обладнання у якості джерел інформації які дозволяють визначити геометричну метрику запропонованої моделі.
Наводяться формальні підходи, що враховують чинники індивідуальної схильності судноводія до сприйняття навігаційних ситуацій і пов’язаних з ними небезпек. Запропоновано просторову апроксимацію моделі у вигляді декартового куба розділеного на вісім квадрантів з локальними системами координат що дозволило об’єднати дані з розподілу уваги щодо восьми об’єктів згідно ПДМНВ-78. Таким чином з’являється можливість визначення центру уваги та частки уваги судноводія відповідно до кожного з квадрантів що значно спростить аналіз його поведінки експертом під час аналізу складних навігаційних обставин на морському транспорті.
Також, розроблені формально-логічні конструкції дозволяють відокремити стани моделі розподілу уваги в залежності від етапу виконання навігаційного завдання в рамках циклу. У зв’язку з цим, запропоновані підходи для прогнозування станів моделі за допомогою Марковських дискретних ланцюгів в умовах безперервного часу. Автоматизація прогнозу дозволила в режимі реального часу отримувати дані про швидкість сприйняття і обробки навігаційних даних для переходу у наступні стани з метою максимального зменшення можливості виникнення катастрофічних ситуацій на морському транспорті.
Посилання
Nosov P. S., Ben A. P., Matejchuk V. N., Safonov M. S. (2018) Identification of “Human error” negative manifestation in maritime transport. Radio Electronics, Computer Science, Control. Zaporizhzhia National Technical University, № 4 (47), 204–213. DOI: 10.15588/1607-3274-2018-4-20.
Popovych, I. S. & Blynova, O. Ye. (2019). The Structure, Variables and Interdependence of the Factors of Mental States of Expectations in Students’ Academic and Professional Activities. The New Educational Review, 55(1), 293–306. DOI:10.15804/tner.2019.55.1.24.
Berg, H. P. (2013). Human Factors and Safety Culture in Maritime Safety he. International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation, Vol. 7, Number 3, 343-352. DOI: 10.12716/1001.07.03.04.
Zinchenko S., Nosov P., Mateichuk V., Mamenko P. & Grosheva O. (2019). Use of navigation simulator for development and testing ship control systems. MNPK pamiati profesoriv Fomina Yu. Ya. i Semenova V. S. (FS-2019), 24 – 28 kvitnia 2019, Odesa – Stambul – Odesa,
350–355.
Nosov, P. S., Palamarchuk, I. V., Safonov, M. S., Novikov, V. I. (2018). Modeling the manifestation of the human factor of the maritime crew. Dnipropetrovsk National University of Railway Transport named after Academician V. Lazaryan, N. 5 (77), 82–92. doi: 10.15802/stp2018/ 147937.
Rolf, J., Bye, Asbjørn & L. Aalberg (2018). Maritime navigation accidents and risk indicators: An exploratory statistical analysis using AIS data and accident reports. Reliability Engineering & System Safety, Vol. 176, 174–186, DOI: 10.1016/j.ress.2018.03.033.
Popovych, I. S. (2014). Social expectations – a basic component of the system of adjusting of social conduct of a person. Australian Journal of Scientific Research, 2(6), 393–398. Retrieved from http://ekhsuir.kspu.edu/ handle/123456789/3281
Guidance notes on safety culture and leading indicators of safety (2012). American Bureau of Shipping (ABS), Houston, 74.
Nosov, P., Ben, A., Safonova, A. & Palamarchuk, I. (2019). Formal going approaches to determination periods of intuitional behavior of navigator during supernumerary situations. Radio Electronics, Computer Science, Control, Vol. 2 (49), 140–150. doi: 10.15588/1607-3274-2019-2-15.
Krisilov, V. A. (2004). Informacionnaya tekhnologiya prinyatiya resheniyj v zadachakh ASU na baze kolichestvennoyj integraljnoyj ocenki slozhnihkh objhektov. Candidate’s thesis. Odessa : Odesskiyj nacionaljnihyj politekhnicheskiyj un-t.
Albert Einstein. (1916). Die Grundlage der allgemeinen Relativitätstheorie. Annalen der Physik. Vol. 354, N. 7. 769–822. DOI:10.1002/andp.19163540702.
Landau, L. D., Lifshic, E. M. (1967). Teoriya polya. Moskva : Nauka.
Tanguiane, A. S. (1990). A model of collective representation of a council type. Math. modeling, 2: 5, 60–103.
Jech, T. (1997). Set theory corr. ed. – Berlin; Heidelberg; New York; Barcelona; Budapest; Hong Kong; London; Milan; Paris; Santa Clara; Singapore; Tokyo; Springer. 243. DOI: 10.1007/3-540-44761-X.
Jaynes, E. T. (2003). Probability theory the logic of science / edited by G. Larry Bretthorst. Published in the United States by Cambridge University Press, New York.
Keljbert, M. Ya., Sukhov, Yu. M. (2010). Veroyatnostj i statistika v primerakh i zadachakh : Markovskie cepi kak otpravnaya tochka teorii sluchayjnihkh processov i ikh prilozheniya. Moskva : MCNMO.
Kolmogorov, A. N. (1974). Osnovnihe ponyatiya teorii veroyatnosteyj. Teoriya veroyatnosteyj i matematicheskaya statistika. Moskva
