Coastal path planning algorithm using quadtree and visibility graph

학위논문(박사) -- 서울대학교대학원 : 공과대학 조선해양공학과, 2021.8. 김태완.With the introduction of e-Navigation technology by the International Maritime Organization, it has been recommended for ships to exchange data with maritime centers. For this purpose, the necessary information for ships is electronically exchanged for information exchange, and this information includes route information. Therefore, the vessel must make a voyage plan and transmit it to the maritime center. Maritime center must check that there is no problem in the voyage plan and send the voyage plan to the vessel. Since weather routing system is established for ships sailing the ocean, it is easy to exchange route data between ships and maritime center. However, it is difficult to exchange route data for coastal ships because the navigator decide the route manually using their professional knowledge. In order to compensate the manual route planning along with the digitalization of the route, the demand for an automatic route system in the coast has increased. Coastal ships include passenger ships, fishing boats, and yachts for various purposes. Vessels must calculate the route to their destination to achieve their objectives. The purpose of this study is to compute a safe and efficient route within a coast with a complex environment. It is necessary to secure the safety of the vessel by providing a route plan in consideration of the changing marine environment to the vessel in operation before departure or in real time. In order to determine a route, information such as shoreline, water depth, weather, and tide is required. Based on this information, many studies on route planning of ships sailing the ocean have been developed, but most of them are focused on reducing fuel consumption and sailing time in open sea. Because the coastline is complex and there are many obstacles in the coast, it is difficult to apply the existing research in coastal environment. In addition, since there are many areas with a large tide difference in Korea, the environment changes frequently during navigation. Therefore, it is necessary to calculate the route within a short time to consider frequent environment change. In this paper, we propose a novel route planning algorithm for complex offshore environments by integrating the advantages of quadtree and visibility graph. A quadtree is used to improve the inefficient environment representation method such as the uniform grid. The graph is constructed using quadtree and the shortest path is computed on the quadtree based graph. Using the waypoints of the previously computed route, a visibility graph is generated to calculate the optimal route. To find the optimal path, Dijkstra algorithm is used at this time. The proposed algorithm can perform route planning from any angle and establishes a safe route plan by maintaining a certain distance from the coastline. In addition, the fuel consumption is computed in consideration of the weather information according to the departure time of the vessel, and the route with the minimum fuel consumption is planned. To calculate the fuel consumption, the braking power must be computed. The braking power can be calculated from the effective power, which is composed of the ship's resistance and speed. The resistance of the vessel is composed of resistance in still water, additional wind resistance, and additional wave resistance, and the net speed of the vessel. At this time, the additional resistance and the speed of the ship are computed based on ISO 15016. For validation of proposed algorithm, the minimum fuel consumption route and the shortest distance route were compared and evaluated. For performance evaluation, the algorithm proposed in this study was applied to the west and south sea of Korea. It was confirmed that the topology of the minimum fuel consumption route was different from the shortest route due to the influence of the weather information. Overall, it was confirmed that the proposed algorithm can generate the optimal route in complex environment with a short time.국제해사기구(International Maritime Organization)가 e-Navigation 기술을 도입하면서 선박이 해상 센터와 데이터를 교환해야 하는 것이 표준이 되었다. 이를 위해 선박이 항해하는데 필요한 정보들이 정보 교환을 위해 전자화되고 있으며, 이러한 정보에는 항로 정보도 포함되어 있다. 따라서 선박은 항해 계획을 세운 뒤 해상 센터에 전송해야 하며, 해상 센터는 항해 계획에 문제가 없는지 확인하고 이를 다시 선박으로 보내야 한다. 대양을 항해하는 선박은 자동으로 항로를 계산하는 시스템이 구축되어 있기 때문에 항로의 데이터 교환이 용이하지만 연안을 항해하는 선박은 선장 및 항해사가 전문적 지식을 이용하여 수작업으로 항로를 결정하기 때문에 항로 데이터 교환이 어렵다. 항로의 전자화와 함께 수작업으로 항로를 계산하는 과정을 보완하기 위해 연안 내 항로를 자동으로 계산하는 시스템에 대한 요구가 증가하였으며, 이와 관련하여 활발한 연구가 진행되고 있다. 연안 선박은 여객선, 어선, 요트 등이 존재하며 다양한 목적을 갖고 있다. 선박은 각각의 목적을 달성하기 위해 목적지까지의 경로를 연안 내에서 계산해야 한다. 본 연구의 목적은 환경이 복잡한 연안 내에서 안전한 항로를 계산하는 것이다. 변화하는 해양환경을 고려한 경로 계획을 출발 전 혹은 실시간으로 운항 중인 선박에게 제공하여 선박의 안전을 확보해야 한다. 항로를 계획하기 위해 해안선, 수심, 기상, 조위 등의 정보가 필요하다. 이러한 정보를 기반으로 대양을 항해하는 선박의 항로 계획 연구가 많이 개발되었으나, 대부분의 연구는 연료 소모량과 항해 시간을 줄이는데 초점을 맞추고 있다. 연안에는 해안선이 복잡하고 장애물이 많기 때문에 기존의 연구를 그대로 적용하기 어렵다. 또한, 한국의 경우에는 조위 차가 큰 영역이 많기 때문에 항해 시 주변 환경이 자주 변하므로 빠른 시간 내에 항로를 계산해야 하는데 기존 연구는 이에 적합하지 않다. 본 논문에서는 쿼드 트리와 가시성 그래프의 장점을 통합하여 연안 내 복잡한 해양 환경을 위한 새로운 경로 계획 알고리즘을 제안한다. 기존의 균일 격자와 같은 비효율적인 환경 표현 방법을 개선하기 위해 쿼드 트리를 사용하였다. 쿼드 트리 위에서 그래프를 구성하고 쿼드 트리의 최단 경로를 계산한다. 앞서 계산한 항로의 웨이포인트를 기반으로 가시성 그래프를 생성하여 최적 경로를 계산하며, 이 때 Dijkstra 알고리즘을 사용한다. 제안한 알고리즘은 모든 각도에서 항로 계획을 수행할 수 있으며, 해안선으로부터 일정 간격을 유지하여 안전한 항로 계획을 수립한다. 또한, 선박의 출항 시간에 따른 기상 정보를 고려하여 연료 소모량을 계산하였으며, 연료 소모량이 최소가 되는 항로를 계획한다. 연료 소모량을 계산하기 위해 제동 동력을 계산해야 하며, 제동 동력은 선박의 저항과 속도의 곱으로 이루어진 유효 동력으로부터 계산할 수 있다. 선박의 저항은 정수 중 저항, 바람 부가저항, 파랑 부가저항으로 구성되며, 선박의 속력은 조류를 반영하여 이루어진다. 이 때 부가저항과 선박의 속력은 ISO 15016을 기반으로 하여 계산된다. 이러한 과정을 수행하여 계산한 최소 연료 소모량 항로와 최단 거리 항로를 비교 및 평가하였다. 성능 평가를 위해 본 연구에서 제안한 알고리즘을 대한민국 서해안과 남해안 영역에 대해 적용하였다. 기상 정보의 영향으로 최소 연료 소모량 항로가 최단 거리 항로와 형상이 다른 것을 확인했다. 전반적으로 제안한 알고리즘이 기존 연구 방법에 비해 빠른 시간 안에 최적 항로를 생성할 수 있음을 확인하였다.1 Introduction 1 1.1 Background 1 1.2 Objective and method 3 1.3 Contributions of this paper 8 1.4 Outline 9 2 Theoretical background 10 2.1 Environment modelling 14 2.1.1 Regular grids 14 2.1.2 Irregular grids 16 2.1.3 Navigation mesh 17 2.1.4 Voronoi diagram 19 2.1.5 Visibility graph 20 2.1.6 Comparison of environment modeling 21 2.2 Path planning methods 24 2.2.1 Graph based methods 24 2.2.2 Sampling based methods 26 2.2.3 Evolutionary methods 29 2.2.4 Comparison of path planning methods 32 3 Related work 33 3.1 Genetic algorithm with navigation mesh 33 3.2 Dijkstra algorithm with Voronoi diagram 34 3.3 A* algorithm with quadtree 35 3.4 Comparison of related works with this thesis 38 4 Data acquisition and preprocess 43 4.1 Topography data 43 4.1.1 Topography and depth 43 4.1.2 Coastline expansion algorithm 46 4.2 Weather data 51 4.2.1 Wave data (KMA) 52 4.2.2 Wind data (KMA) 54 4.2.3 Current data (KMA) 56 4.2.4 Tide data (KHOA) 58 5 Quadtree based graph 60 5.1 Quadtrees 60 5.2 PMR quadtree insertion and split algorithm 67 5.3 Graph construction using PMR quadtree 76 5.4 The shortest path on quadtree based graph 85 6 Visibility graph construction with quadtree 87 6.1 Visibility graph 87 6.2 Visibility graph with quadtree 90 6.3 Improved line of sight algorithm 91 7 Fuel oil consumption estimation 94 7.1 Ship resistance 94 7.2 Ship speed 100 7.3 Fuel oil consumption 101 7.4 Example of fuel oil consumption computation 103 8 Coastal path planning algorithm 107 8.1 Problem definition 107 8.2 Assumptions for route optimization 109 8.3 Procedure of coastal path planning algorithm 109 9 Experimental results 113 9.1 Simulation results in quadtree generation 113 9.2 Simulation results with different draft 115 9.3 Simulation results in south sea of Korea 119 9.4 Simulation results in west sea of Korea 134 9.5 Fuel oil consumption minimization path results 148 9.5.1 First case in west sea of Korea 148 9.5.2 Second case in west sea of Korea 156 9.5.3 Third case in south sea of Korea 161 9.5.4 Second case in south sea of Korea 169 9.6 Long voyage path results 174 10 Conclusion and future works 179 References 181박