Key points are not available for this paper at this time.
경험적 데이터를 활용하는 것은 자율 선박 기술의 발전과 항만 작업 최적화를 위한 정확하고 신뢰할 수 있는 가상 모델 개발에 있어 매우 중요합니다. 본 연구는 다양한 인프라 및 환경 조건에서 전규모 선박의 운행을 포함하는 포괄적인 데이터 세트를 활용하여 선박의 접안 및 이탈 조종 특성에 대한 심층 분석을 제시합니다. 다양한 통계 기법 및 시계열 분석이 운영 데이터를 처리하고 해석하기 위해 사용되었습니다. 접근 속도, 드리프트 각도, 회전 움직임, 장애물 거리, 액추에이터 활용도 등 주요 성과 변수를 체계적으로 분석하였습니다. 결과는 경험적 데이터와 확립된 조종 특성 간의 상당한 불일치를 보여줍니다. 이러한 발견은 수학적 모델링 그룹(MMG) 모델과 같은 기존의 조종 모델의 정확성과 신뢰성을 크게 향상시킬 가능성을 가지고 있으며, 조종 모델 매개변수 식별을 위한 포획 모델 테스트에서 사용되는 조건을 개선할 수 있습니다. 나아가 이러한 발견은 더 견고한 자율 접안 및 이탈 알고리즘 및 디지털 트윈 개발에 기여할 수 있습니다.
Mwange et al. (Sat,)가 이 질문을 연구했습니다.