Випуск №39

Збільшення кількості, розмірів і швидкості суден, впровадження в судноплавство нових інформаційних технологій,  розвиток автономних суден і все більша присутність цих суден на водних шляхах разом зі звичайними суднами призвели до змін в управлінні суднами і зумовили необхідність відображення цих змін у Міжнародних правилах запобігання зіткненню суден (МПЗЗС). У першій частині статті відзначено відмінності інтерпретації Правил та їх приведення до рівня сучасності. У розділі «Інтерпретація МПЗЗС» представлений пропонований метод визначення відповідних умовам плавання значень параметрів доменів небезпеки кругової форми і з формою, що складається з півеліпса і півкола, який заснований на наявних результатах статистичного аналізу використовуваних на суднах значень параметрів маневрів розходження. Розроблено новий спосіб для визначення етапу своєчасних дій суден. У розділі «Оновлення МПЗЗС-72» наведено результати критичного аналізу Правил плавання і маневрування Частини В МПЗЗС-72, відзначається ряд недоліків у цих Правилах, обґрунтовуються і подаються пропозиції щодо зміни та доповнення положень МПЗЗС-72. Звертається увага на необхідність дотримання принципів класифікації при поділі ситуацій зближення двох суден на окремі види. У розділі «Врахування особливостей MASS» представлені обговорювані питання, пов’язані з розробкою доповнень до МПЗЗС-72 для вирішення цього завдання.

Ключові слова: попередження зіткнень, ризик зіткнення, ситуації зближення суден, автономні судна, інтерпретація МПЗЗС, оновлення правил.

[1] Ahmed Y.A., Hannan M.A., Oraby M.Y., Maimun A. COLREGs Compliant Fuzzy-Based Collision Avoidance System for Multiple Ship Encounters. J. Mar. Sci. Eng. 9, 2021. pp. 790-804. doi.org/10.3390/jmse9080790.
[2] Akdağ M., Solnшr P., Johansen T.A. Collaborative collision avoidance for Maritime Autonomous Surface Ships: A Review. Ocean Engineering 250, 110920, 2022. pp. 1-17. doi.org/10.1016/j.oceaneng.2022.110920.
[3] Alptekin B., Kahraman N. Fuzzy Logic-Based Safe Speed Calculation Method for Maritime Autonomous Surface Ship. 2024 International Congress on Human-Computer Interaction, Optimization and Robotic Applications (HORA). 2024. doi:10.1109/HORA61326 .2024.10550736.
[4] Bakdi A. and Vanem E. Fullest МПЗЗС Evaluation Using Fuzzy Logic for Collaborative Decision-Making Analysis of Autonomous Ships in Complex Situations, in IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, vol. 23, no. 10, 2022. pp. 18433-18445, doi: 10.1109/TITS. 2022.3151826.
[5] Burmaka I., Burmaka A., Buzhbetskiy R. Urgent strategy of divergence at excessive rapprochement of vessels. LAP LAMBERT Academic Publishing. 2014. P. 202.
[6] Chauvin C., Lardjane S. Decision making and strategies in an interaction situation: Collision avoidance at sea. Transportation Research Part F 11. 2008. pp. 259–269. doi:10.1016/j.trf.2008.01.001.
[7] Demirel E., Bayer D. The Further Studies On The COLREGs (Collision Regulations). TransNav, the International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation, Vol. 9, No. 1, 2015. pp. 17-22, doi:10.12716/ 1001.09.01.02.
[8] Dreyer L.O. Safe Speed for Maritime Autonomous Surface Ships – The Use of Automatic Identification System Data. Proceedings of the 31st European Safety and Reliability Conference. 2021. pp. 1126-1133. doi:10.3850/978-981-18-2016-8 200-cd.
[9] Fang M.C., Tsai K.Y., Fang C.C. A Simplified Simulation Model of Ship Navigation for Safety and Collision Avoidance in Heavy Traffic Areas. J. Navig. 71, 2017, pp. 837–860.
[10] Hagen I.B., Knutsen K.S., Johansen T.A., Brekke E.F. Exploration of COLREG-relevant parameters from historical AIS-data. The Journal of Navigation, 76:6. 2023. pp. 731–749. doi:10.1017/S0373463324000109
[11] Hagen I.B., Vassbotn O., Skogvold M., Johansen T.A., Brekke E.F. Safety and COLREG evaluation for marine collision avoidance algorithms. Ocean Engineering 288. 2023. pp. 1–13. doi.org/10.1016/j.oceaneng.2023.115991.
[12] Hannaford E., Maes P., Van Hassel E. Autonomous ships and the collision avoidance regulations: a licensed deck officer survey. WMU J Marit Affairs 21, 2022. pp. 233–266. doi.org/10.1007/s13437-022-00269-z.
[13] Hansen P.N., Papageorgiou D., Galeazzi R, Stochastic COLREGs Evaluation for Safe Navigation under Uncertainty. License: CC BY-NC-ND 4.0. arXiv:2402.05662v1 [eess.SY] 08. 2024. pp. 1-14.
[14] Hu L., Hu H, Naeem W., Wang Z. A review on COLREGs-compliant navigation of autonomous surface vehicles: From traditional to learning-based approaches, Journal of Automation and Intelligence 1. 2022. pp. 1–11. doi.org/10.1016/j.jai.2022.100003.
[15] Huang, Y., Chen, L., Chen, P., Negenborn R. R., van Gelder P. H. A. J. M. Ship collision avoidance methods: State-of-the-art. Safety Science, 121, 2020. pp. 451–473. doi.org/ 10.1016/j.ssci.2019.09.018.
[16] Hwang, T., Youn I.H., Collision Risk Situation Clustering to Design Collision Avoidance Algorithms for Maritime Autonomous Surface Ships. J. Mar. Sci. Eng. 10, 2022. 1381. doi.org/10.3390/jmse10101381
[17] Hyo-Gon Kim, Sung-Jo Yun, Young-Ho Choi, Jae-Kwan Ryu, Jin-Ho Suh. Collision Avoidance Algorithm Based on COLREGs for Unmanned Surface Vehicle. J. Mar. Sci. Eng. 9(8), 2021. 863. doi.org/10.3390/jmse9080863.
[18] Jo M., Choi W., Lim M., Seo S., Jiyeon Shin J. A study on improving the international regulations for preventing collisions at sea (COLREG) for the introduction of maritime autonomous surface ships (MASS), Journal of International Maritime Safety, Environmental Affairs, and Shipping, 8:4, 2428006, 2024. pp. 1–9. doi:10.1080/25725084.2024.2428006
[19] Kim J.K., Park D.J. Determining the Proper Times and Sufficient Actions for the Collision Avoidance of Navigator-Centered Ships in the Open Sea Using Artificial Neural Networks. J. Mar. Sci. Eng. 2023, 11, 1384. doi.org/ 10.3390/jmse11071384
[20] Kalinichenko G., Kalinichenko Y. Calculation of safe speed and minimally admissible distance of closing of ships during radar information usage. Mechanical engineering. Technology transfer: fundamental principles and innovative technical solutions. 2018. pp. 58-60.
[21] Miyoshi T., Fujimoto S., Rooks M. Study of Principles in COLREGs and Interpretations and Amendments of COLREGs for Maritime Autonomous Surface Ships (MASS). Transactions of Navigation. Vol. 6, No.1. 2021. pp. 11–18. doi:10.18949/jintransnavi.6.1_11.
[22] Namgung H., Kim J.S. Collision Risk Inference System for MASSs Using COLREGs Rules Compliant Collision Avoidance. IEEE Access. VOLUME 9. 2021, pp. 7823–7835. doi: 10.1109/ACCESS.2021.3049238.
[23] Perera L.P., Batalden B-M.. Possible COLREGs Failures under Digital Helmsman of Autonomous Ships. In Proceedings of the MTS/IEEE OCEANS ’19, Marseille, France. 2019.
[24] Pietrzykowski Z., Malujda R. Applicability of fuzzy logic to the COLREG rules interpretation. Scientific Journals. Maritime University of Szczecin. 30(102). 2012. pp. 109–114.
[25] Porathe T. Maritime Autonomous Surface Ships (MASS) and the COLREGS: Do We Need Quantified Rules Or Is “the Ordinary Practice of Seamen” Specific Enough? TransNav. the International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation. Volume 13. Number 3. 2019. pp. 511-517. doi: 10.12716/1001.13.03.04
[26] Przywarty M., Bo´c R., Brcko T., Perkoviˇc M. Factors Influencing the Action Point of the Collision Avoidance Manoeuvre. Appl. Sci. 11, 7299. 2021. doi.org/ 10.3390/app11167299.
[27] Rizwan M.A., Siddiqui A.A. The Role of AI in Enhancing Safety Standards in Autonomous Shipping: A Review of Collision Avoidance Systems. International Journal of Scientific Research & Engineering Trends Volume 11, Issue 1. 2025. pp. 665-671.
[28] Rutkowski G. Determining Ship’s Safe Speed and Best Possible Speed for Sea Voyage Legs. TransNav, the International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation, Vol. 10, No. 3, 2016, pp. 425-430. doi:10.12716/1001.10.03.07.
[29] Stępień B. Towards a New Horizon: 1972 COLREG in the Era of Autonomous Ships, Ocean Development & International Law, 55:1-2, 2024, pp. 170-184, doi:10.1080/00908320. 2024.2359908.
[30] Szlapczynski R, Szlapczynska J. A method of determining and visualizing safe motion parameters of a ship navigating in restricted waters. Ocean Engineering. Vol. 129, 2017. pp. 363-373. doi.org/10.1016/j.oceaneng.2016.11.044.
[31] Vagale A., Oucheikh R., Bye R.T., Osen O.L., Fossen T.I. Path planning and collision avoidance for autonomous surface vehicles I: a review. Journal of Marine Science and Technology. 2021. pp. 1-15. doi.org/10.1007/s00773-020-00787-6.
[32] Vagushchenko L.L., Vagushchenko A.L. Prevention of collision at excessive approach. NU OMA. Shipping & Navigation. No 27, 2017. pp. 53-61. doi: 10.31653/2306-5761.27.2017.53-60.
[33] Vujičić S., Mohović Đ., Mohović R.: A Model of Determining the Closest Point of Approach Between Ships on the Open Sea. Traffic&Transportation, Vol. 29, No. 2, 2017. pp. 225-232.
[34] Wróbel K., Gil M., Huang Y., Wawruch R. The Vagueness of COLREG versus Collision Avoidance Techniques—A Discussion on the Current State and Future Challenges Concerning the Operation of Autonomous Ships. Sustainability. 14, 16516. 2022. pp. 1–20. doi.org/10.3390/ su142416516.
[35] MSC 102/5/3. Summary of results of the second step and conclusion of the RSE for COLREGs concerning maritime autonomous surface ships (MASS). International Maritime Organization (IMO). 2020.
[36] MSC.1/Circ.1638. Results of the regulatory scoping exercise (RSE) on maritime autonomous surface ships (MASS). International Maritime Organization (IMO). 2021.
[37] MSC 107/22. Report of the maritime safety committee on 107th session. International Maritime Organization (IMO). 2023.
[38] MSC 108/4/11. Comments on the proposal for a regulatory framework for maritime autonomous surface ships (MASS). International Maritime Organization (IMO). 2024.
[39] MSC 108/4/7. Steering and sailing rules: Comments on proposed amendments. International Maritime Organization (IMO). 2024.

У статті досліджено залежність точності визначення місцеположення судна від методу оцінювання його координат за результатами навігаційних вимірювань. Традиційний підхід ґрунтується на припущенні, що випадкові похибки вимірювань підпорядковуються нормальному закону розподілу, що обумовлює широке застосування методу найменших квадратів. Водночас аналіз сучасних статистичних даних свідчить, що похибки навігаційних вимірювань нерідко відхиляються від нормального розподілу. У зв’язку з цим у роботі обґрунтовано доцільність опису таких похибок змішаними законами розподілу першого та другого типів. Теоретичне обґрунтування їх застосування базується на особливостях формування вибірок випадкових похибок, а перевагою цих законів є можливість аналітичного подання їх щільностей і функцій розподілу в елементарних функціях. Висунуту гіпотезу перевірено за результатами натурних спостережень, виконаних під час шестимісячного рейсу судна. Установлено, що похибки вимірювання пеленга та дистанції на коротких часових інтервалах тривалістю до 8 годин адекватно описуються нормальним законом розподілу. Натомість для триваліших інтервалів спостереження, зокрема від однієї доби і більше, ці похибки підпорядковуються змішаним законам розподілу, причому ступінь їх відхилення від нормального закону зростає зі збільшенням тривалості інтервалу вимірювань. Для оцінювання ефективності визначення координат судна за надлишковими лініями положення, обробленими методом найменших квадратів, виконано імітаційне комп’ютерне моделювання для випадків, коли похибки ліній положення підпорядковуються змішаним законам розподілу першого та другого типів. Отримані результати засвідчили близьку узгодженість теоретичних і модельних оцінок ефективності для всіх значень істотного параметра, що підтверджує залежність точності визначення місцеположення судна від обраного методу оцінювання координат.

Ключові слова: навігаційна безпека, ефективність визначення координат, лінії положення, нормальні рівняння, надлишкові вимірювання.

[1] D. A. Hsu, “An analysis of error distribu-tion in navigation”, The Journal of Navi-gation, Vol. 32, no. 3. pp. 426 – 429, 2003.
[2] В.Т. Кондрашихін, Визначення місця судна. Транспорт, 1989.
[3] M. Džunda, S. Čikovský and L. Melniko-vá. “Model of the Signal of the Galileo Satellite Navigation System”, TransNav, International journal on marine naviga-tion and safety of sea transportation, vol. 17, no. 1, doi: 10.12716/1001.17.01.04, pp. 51-59, 2023.
[4] I. Vorokhobin, O. Haichenia, V. Sikirin and I. Fusar, “Application of Orthogonal Decomposition of Mixed Laws’ Density Distribution of Navigational Measure-ment Errors”, In the 25th International Scientific Conference Transport Means 2021 Sustainability: Research and Solu-tions, 06.10, 2021, pp. 477-481.
[5] Luis Monteiro, “What is the accuracy of DGPS?”, J. Navig. vol. 58, no. 2, pp. 207-225, 2005.
[6] I. Vorokhobin, O. Haichenia, V. Sikirin and V. Severin, “Determination of the Law of Probability Distribution of Navi-gation Measurements”, In the 24th Inter-national Scientific Conference Transport Means 2020 Sustainability: Research and Solutions, 30.09,2020, pp. 707-711.
[7] D. Astaykin, A. Golikov, A. Bondarenko, O. Bulgakov, “The Effectiveness of Ship’s Position Using the Laws of Distribution of Errors in Navigation Measurements”, In the 24th International Scientific Con-ference Transport Means 2020 Sustaina-bility: Research and Solutions, 30.09,2020, pp. 662-666.
[8] E. Malić, N. Sikirica, D.Špoljar and R Filjar. “A Method and a Model for Risk Assessment of GNSS Utilisation with a Proof-of-Principle Demonstration for Po-lar GNSS Maritime Applications”, TransNav, International journal on ma-rine navigation and safety of sea transpor-tation, vol. 17, no. 1, doi:10.12716/ 1001.17.01.03, pp. 43-50, 2023.
[9] В.Е. Сікірін, “Опис навігаційних похи-бок за допомогою узагальненого роз-поділу Пуассона”, Судноводіння, Вип. 26. cc. 152 – 156,. 2016.
[10] Д.В Астайкін, В.Є Сикірін, І.І Ворохо-бін та Б.М Олексійчук, Оцінка точності координат судна при надмірних вимі-рах. Saarbrucken, Deutschland:: LAP LAMBERT Academic Publishing, 2017.
[11] І.О. Бурмака, Б.М Алєксєйчук, “Точ-ність координат визначення місця суд-на, розрахованих методом найменших квадратів, у разі надмірних вимірів”, Судноводіння, Вип. 35, DOI: 10.31653/2306-5761.35.2023.10-21, С. 10-21, 2023.
[12] M. Džunda. “Model of the Motion of a Navigation Object in a Geocentric Coordinate System”, TransNav, International journal on marine navigation and safety of sea transportation, vol. 15, no. 4, doi:10.12716/ 1001.15.04.10, pp. 791-794, 2021.
[13] Б.М. Алєксєйчук, “Залежність точності обсервації від суттєвих чинників та шляхи її покращання”, Судноводіння, Вип. 36, DOI: 10.31653/2306-5761.36.2024.10-19, С. 10-19, 2024.
[14] I. Pavić, J. Mišković, J. Kasum and D. Alujević. “Analysis of Crowdsourced Bathymetry Concept and It’s Potential Implications on Safety of Navigation”, TransNav, International journal on marine navigation and safety of sea transportation, vol. 14, no. 3, doi:10.12716/1001.14.03.21, pp. 681-686, 2020.
[15] В.М. Мудров, В.Л. Кушко, Методи об-робки вимірів, Радянське радіо, 1976.
[16] В.В. Степаненко. ” Ефективність оцін-ки параметрів ситуації небезпечного зближення суден “, Судноводіння, Вип. 2, С. 201 – 209, 2000.
[17] M. Džunda, S. Čikovský and L. Melniková. “Model of the Random Phase of Signal E6 of the Galileo Satellite Navigation System”, TransNav, International journal on marine navigation and safety of sea transportation, vol. 17, no. 1, doi:10.12716/ 1001.17.01.05, pp. 61-68, 2023.
[18] R. Bober, P. Grodzicki, Z. Kozlowski and A. Wolski, “The DGPS system improve safety of navigation within the port of Szczecin”, In the 12 International Conference on Integrated Navigation Systems, 23.05, 2005, pp. 192-194.
[19] W. Filipowicz. “Position Fixing and Uncertainty”, TransNav, the International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation, vol. 17, no. 4, doi:10.12716/ 1001.17.04.15, pp. 887-893, 2023.
[20] Kubo Masayoshi, Sakakibara Shigeki, Hasegawa Yoshimi and Nagaoka Tadao. “Research of method of calculation of probability of collision of ship with the rectangular bull of bridge at tearing down by wind and flow”, Jap. Inst. Navig. no. 104, pp. 225-233, 2001.
[21] B. Szykuła, J. Furtak. “Dead Reckoning Method for an Unmanned Aerial Vehicle in Conditions of Limited GPS Signal”, TransNav, the International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation, Vol. 19, No. 4, doi:10.12716/1001.19.04.01, pp. 1063-1068, 2025
[22] Y. He, B.Xu. “Enhancing ranging preci-sion in OFDM-based LEO navigation: Signal design and receiver implementa-tion”. NAVIGATION: Journal of the In-stitute of Navigation, January 2026, 73 navi.741 DOI: https://doi.org/ 10.33012/navi.741.
[23] Zixi Liu, Sherman Lo, Juan Blanch, Yu-Hsuan Chen and Todd Walter. “Locating GNSS Interference Sources using ADS-B with Non-linear Least Squares “, NAVI-GATION: Journal of the Institute of Nav-igation, September 2025, 72(3) navi.716, DOI: https://doi.org/10.33012/ navi.716.
[24] А.І.Сорокін, Гідрографічні досліджен-ня Світового океану: Гідрометіздат, 1980.

У статті розглянуто розроблення та впровадження інтелектуальної системи аналізу комерційних ризиків в операціях з агентування морських суден на основі гібридного поєднання методів глибокого навчання. Актуальність дослідження зумовлена ускладненням комерційних відносин у морській галузі, високим рівнем невизначеності, гетерогенністю даних і обмеженою ефективністю класичних підходів до оцінювання багатовимірних ризиків. Метою дослідження є розроблення інтелектуальної системи, здатної інтегрувати фінансові та операційні часові ряди, табличні дані про контрагентів і текстову інформацію для формування узгоджених прогнозних оцінок комерційних ризиків. Запропонований підхід формалізує загальний комерційний ризик як агреговану нелінійну функцію кредитно-контрагентського, ліквідного, операційно-фінансового та ринково-макроекономічного компонентів ризику. Конвеєр оброблення даних системи охоплює збирання даних, попередню обробку, інтелектуальне моделювання, інтеграцію та інтерпретацію результатів. Аналітичне ядро системи поєднує рекурентні нейронні мережі, глибокі моделі для табличних даних і трансформерні архітектури в єдиному модулі гібридизації. Експериментальні результати демонструють перевагу гібридної моделі над окремими підходами за точністю прогнозування та класифікації ризикових станів, що відображено у нижчих значеннях MAE і RMSE та вищій площі під ROC-кривою. Отримані результати підтверджують синергетичний ефект інтеграції моделей глибокого навчання та обґрунтовують доцільність застосування системи для підтримки проактивного управлінського прийняття рішень у компаніях з агентування морських суден.

Ключові слова: ансамблеве машинне навчання, морське агентування, система підтримки рішень, lightgbm, градієнтне підвищення, зменшення операційних ризиків, сервісні ергатичні системи, узагальнення стекування, прогнозна аналітика, портова логістика.

[1] Wang, M. Advancements in Deep Learn-ing Techniques for Time Series Forecast-ing in Maritime Applications: A Compre-hensive Review [Text]/ M. Wang, X. Guo, Y. She, Y. Zhou, M. Liang, Z. S. Chen // Information. – 2024. – Vol. 15(8). – P. 507-517. doi:10.3390/info 15080507.
[2] Balas, E. A Hybrid Maritime Risk As-sessment Model Integrating Automated Machine Learning and Deep Learning with Hydrodynamic and Monte Carlo Simulations [Text]/ E. A. Balas, C. E. Balas // Journal of Marine Science and Engineering. – 2025. – Vol. 13(5). – P. 939-948. doi:10.3390/jmse13050939.
[3] Zilci, R. Forecast to Probability of Risk Sea Accident With Machine Learning [Text]/ R. Zilci, H. Akyol // Researcher. – 2022. – Vol. 02(02). – P. 73–80, doi:10.5281/zenodo.10223 097.
[4] Li, F. A Machine Learning-Based Data-Driven Method for Risk Analysis of Ma-rine Accidents [Text]/ Y. Feng, H. Wang, G. Xia, W. Cao, T. Li, X. Wang, Z. Liu // Journal of Marine Engineering & Tech-nology. – 2024. – Vol. 24(2). – P. 147–158. doi:10.1080/20464177.2024. 2368914
[5] Cui, J. Machine Learning for Risk As-sessment in Financial Market Forecasting [Text]/ J. Cui, Y. Tan, Y. Liu // Journal of Computing and Electronic Information Management. – 2025. – Vol. (Issue un-known). – (Article). doi:10.54097/ 0i9ppln6.
[6] Dobryk, L. Artificial Intelligence as a Tool for Assessing Creditworthiness of Enterprises: New Horizons of Financial Strategies [Text]/ L. Dobryk, M. Ruden-ko, V. Kucherenko, Y. Shelest // Review of Transport Economics and Manage-ment. – 2025. – P. (Article). doi:10.15802/ rtem2025/333474.
[7] Almasria, N. Role of FinTech in Trans-forming Risk Management and Financial Services: Systematic Review and Meta-Analysis [Text] / N. Almasria, D. Ershaid, Y. Jalgum, A. Almadjali // Financial and Credit Activity Problems of Theory and Practice. – 2025. – Vol. 2(61). – P. 409–429. doi:10.55643/fcaptp. 2.61.2025.4698.
[8] Sokolov, A. Assessment of Uncertainty as a Tool to Strengthen Financial–Economic Security of Maritime Logistics Enterprises [Text]/ A. Sokolov // Eco-nomics and Society. – 2024. – Vol. 70. – P. 131–146. doi:10.32782/2524-0072/2024-70-131.
[9] Zhang, W. Deep Learning-Based Ship Fi-nancial Risk Early Warning and Man-agement [Text] / W. Zhang, X. Liu // Journal of Coastal Research. – 2020. – Vol. 103(sp1). – P. 1021–1025. doi:10.2112/JCR-SI103-212.1.
[10] Li, H. Evaluation of Marine Engineering Financial Risk Based on Deep Neural Network [Text]/ H. Li // Journal of Coastal Research. – 2020. – Vol. 103(sp1). – P. 363–367. doi:10.2112/JCR-SI103-075.1.
[11] Nguyen, S. A hybrid deep learning model for predicting ship maintenance costs in maritime logistics [Text] / S. Nguyen, P. S. L. Chen, Y. Du // Maritime Policy & Management. – 2023. Vol. 50(2). – P. 215-234. doi:10.1080/03088839 .2021.1991585.
[12] Kavussanos, M. G. Deep Learning in Maritime Economics: Freight Rate Fore-casting using Long Short-Term Memory Networks [Text]/ M. G. Kavussanos, D. Tsouknidis // Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Re-view. – 2021. – Vol. 145. – P. 102-119. doi:10.1016/j.tre.2020.102189.
[13] Wang, Y. Port Risk Assessment Based on a Deep Learning Hybrid Model [Text]/ Y. Wang, Q. Zhang // Journal of Marine Sci-ence and Engineering. – 2022. – Vol. 10(12). – P. 1856-1872. doi:10.3390/jmse10121856.
[14] Zhu, M. Credit Risk Assessment of Ship-ping Companies Based on a Deep Belief Network [Text]/ M. Zhu, J. Wang // Journal of Navigation. – 2021. – Vol. 74(4). – P. 891-905. doi:10.1017/S037346332100012X.
[15] Liu, P. Intelligent Financial Fraud Detec-tion in Maritime Trade Using Convolu-tional Neural Networks / P. Liu, J. Sun // Ocean & Coastal Management. – 2023. Vol. 231. – P. 106-118, doi:10.1016/j.ocecoaman.2022.106412.
[16] Yan, R. Visualizing the Knowledge Do-main of Maritime Risk Assessment: A Deep Learning Perspective [Text]/ R. Yan, S. Wang, K. F. Yuen // Reliability Engineering & System Safety. – 2021. – Vol. 209. – P. 107-124. doi:10.1016/j.ress.2021.107470.
[17] Chen, J. Financial Risk Early Warning of Listed Shipping Companies Based on GA-BP Neural Network [Text]/ J. Chen, L. Wu // Journal of Physics: Conference Series. – 2021. – Vol. 1852(4). – P. 042-051. doi:10.1088/1742-6596/1852/4/042051.
[18] Balas, E. A Hybrid Maritime Risk As-sessment Model Integrating Automated Machine Learning and Deep Learning with Hydrodynamic and Monte Carlo Simulations [Text]/ E. A. Balas, C. E. Balas // Journal of Marine Science and Engineering. – 2025. – Vol. 13(5). – P. 939-948. doi:10.3390/jmse13050939.
[19] Petrov І.M. Service Ergatic System of Marine Vehicles Coordination Navigation Information Control Processes / I.M. Pe-trov, N.D Rudnichenko, N.O. Shybaieva, Y.A. Gunchenko // 2018 IEEE 5th Inter-national Conference of Methods and Sys-tems of Navigation and Motion Control (MSNMC), 16-18 Oct. 2018. Kiev, 2018. pp. 49-53. (DOI: 10.1109/ MSNMC.2018.8576313).
[20] Petrov І.M. Іnformatsіine zab-ezpechennya dіyalnostі morskogo agenta v servіsnіi yergatichnіi sistemі / І.M. Pe-trov, M.D. Rudnіchenko, N.O. Shibaєva, D.S. Shibaєv // Komp’yuternі nauki, іn-formatsіinі tekhnologії ta sistemi uprav-lіnnya: materіali Mіzhnarodnoї naukovo-tekhnіchnoї konferentsії studentіv, aspіrantіv ta molodikh vchenikh, m. Іvano-Frankіvsk, 28-30 listopada 2018 roku / nauk. red. L.B. Petrishin, P. Lebkovskii. – Yelektron. danі. – Іvano-Frankіvsk: Prikarpatskii natsіonalnii unіversitet іmenі Vasilya Stefanika, 2018. – S. 88-90. – Yelektron.opt. disk (CD-ROM); 12 sm. – Nazva z tit. yekrana. ISBN 978-966-640-448-3. [in Ukrainian]
[21] Rudnichenko N. Decision Support System for the Machine Learning Methods Selec-tion in Big Data Mining / N. Rudnichen-ko, V. Vychuzhanin, I. Petrov, D. Shibaev // Proceedings 0f The Third International Workshop on Computer Modelling and Intelligent Systems (CMIS-2020): session 6 “Intelligent Information Technologies” April 27-May 1, 2020. – Zaporizhzhia: NU “Zaporizhzhia Polytechnic” (edited by S. Subbotin), 2020. − P. 872-) 885.

В роботі представлено експериментальну оцінку моделі комп’ютерного зору на базі YOLOv8n для розпізнавання ракурсу суден у реальних умовах морських спостережень, з акцентом на її застосування у контексті COLREG (Міжнародні правила запобігання зіткненням на морі). З навігаційної точки зору ракурс судна відносно спостерігача є більш критичним, ніж його тип, оскільки він безпосередньо впливає на оцінку ситуацій зустрічі та ризику зіткнення. На відміну від більшості існуючих досліджень, що зосереджені на виявленні суден за допомогою підготовлених наборів зображень, ця робота розглядає складніше завдання визначення орієнтації судна та оцінює роботу моделі на реальних відеоданих, зібраних за різних умов дистанції, освітлення та погоди. Модель була навчена на анотованому наборі зображень, що включав вісім класів ракурсів та приклади навколишнього середовища, і протестована на відеопослідовностях, отриманих під час попередньої зйомки. Застосовано структуровану методологію оцінки, що розрізняє правильну локалізацію судна та правильну класифікацію його ракурсу. Результати показують, що надійне виявлення досягається на коротких та середніх відстанях, з оптимальною продуктивністю до приблизно 0,85 морських миль у денний час. Продуктивність знижується зі збільшенням відстані та за умов низької освітленості. Основним джерелом хибних спрацьовувань є структурні елементи судна-спостерігача, які не представлені у навчальному наборі даних. Дослідження демонструє можливість використання легких моделей глибокого навчання для ситуаційної обізнаності, що відповідає вимогам COLREG, одночасно підкреслюючи існуючі обмеження та необхідність розширення набору даних і цілеспрямованої аугментації для підвищення стійкості моделі.

Ключові слова: YOLOv8n, виявлення об’єктів, локалізація об’єктів,  класифікація об’єктів, впевненість моделі.

[1] A. Daniel et al., “GPS Jamming is Now a Mainstream Maritime Threat,” Windward Maritime AI, Oct. 23, 2025. [Online]. Available: https://windward.ai/blog/gps-jamming-is-now-a-mainstream-maritime-threat/
[2] Kpler, “AIS Spoofing: The Fast Track to Sanctions,” Kpler Blog, Nov. 10, 2025. [Online]. Available: https://www.kpler.com/blog/ais-spoofing-fast-track-to-sanctions
[3] H. Deng et al., “YOLO-SEA: An En-hanced Detection Framework for Multi-Scale Maritime Targets in Complex Sea States and Adverse Weather,” Entropy, vol. 27, no. 7, p. 667, Jun. 2025, doi: 10.3390/e27070667.
[4] Y. Li, L. Song, R. Luo, and C. Chen, “Deep learning for object detection in maritime surveillance: A survey,” IEEE Access, vol. 8, pp. 102199–102220, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.2998900.
[5] J. Redmon, S. Divvala, R. Girshick, and A. Farhadi, “You Only Look Once: Uni-fied, Real-Time Object Detection,” in Proc. IEEE Conf. Comput. Vis. Pattern Recognit. (CVPR), Las Vegas, NV, USA, Jun. 2016, pp. 779–788, doi: 10.1109/CVPR.2016.91.
[6] J. Redmon and A. Farhadi, “YOLOv3: An Incremental Improvement,” arXiv pre-print arXiv:1804.02767, Apr. 2018. [Online]. Available: https://arxiv.org/abs/1804.02767
[7] G. Jocher, A. Chaurasia, and J. Qiu, “YO-LO by Ultralytics,” 2023. [Online]. Available: https://github.com/ultralytics/ ultralytics, (YOLOv8 implementation and architecture; official Ultralytics reposito-ry, 2023–2025 updates).
[8] P. Liu, “A high-accuracy YOLOv8-ResAttNet framework for maritime object recognition,” IET Image Processing, vol. 19, no. 3, pp. 145–157, Mar. 2025, doi: 10.1049/ipr2.70085.
[9] J. Di, L. Sun, R. Zhang, and Q. Wu, “An enhanced YOLOv8 model for accurate detection of solid floating waste,” Scien-tific Reports, vol. 15, no. 1, p. 1632, Jan. 2025, doi: https://doi.org/10.1038/s41598-025-10163-2.
[10] B. Zhao, H. Chen, X. Liu, and J. Huang, “Modular YOLOv8 optimization for real-time UAV maritime rescue object detec-tion,” Scientific Reports, vol. 14, no. 1, p. 1158, Jan. 2024, doi: https://doi.org/10.1038/s41598-024-75807-1.
[11] M. Kristan et al., “The Visual Object Tracking VOT2016 Challenge Results,” in Proc. Eur. Conf. Comput. Vis. (ECCV) Workshops, Amsterdam, The Nether-lands, Oct. 2016, pp. 777–823, doi: 10.1007/978-3-319-48881-3_54.
[12] A. Urs and C. Nagaraju, “Object Motion Direction Detection and Tracking for Au-tomatic Video Surveillance,” Internation-al Journal of Education and Management Engineering, vol. 11, no. 2, pp. 32–39, Apr. 2021, doi: 10.5815/ijeme.2021.02.04.
[13] Y. Zhang, J. Zheng, C. Zhang, and B. Li, “An effective motion object detection method using optical flow estimation un-der a moving camera,” Journal of Visual Communication and Image Representa-tion, vol. 55, pp. 215–228, Aug. 2018, doi: 10.1016/j.jvcir.2018.06.006.
[14] O. Pashenko and O. D. Pipchenko, “De-sign of a yolo-based computer vision model for ships’aspect angle detection,” Shipping & Navigation, no. 38, pp. 10–21, Dec. 2025, doi: 10.31653/2306-5761.38.2025.10-21.
[15] O. L. Pashenko, “Impact of data augmen-tation on training computer vision model for shipsʼ aspect angle detection,” Nau-kovyi visnyk Khersonskoi derzhavnoi morskoi akademii, no. 2 (31), pp. 52–63, 2025, doi: 10.33815/2313-4763.2025.2.31.052-063.
[16] Ultralytics, “Train mode – YOLOv8 Doc-umentation,” Ultralytics Docs. [Online]. Available: https://docs.ultralytics.com/modes/train/ #musgd-optimizer. [Accessed: Mar. 17, 2026].

Наявність шару води, який рухається разом із судном при виконанні будь яких маневрів, призводить до виникнення приєднаних мас і моментів на корпусі судна, які суттєво впливають на значення складових інерційних сил і моментів. Цей вплив стає особливо помітним при невеликій глибині і становиться критичним на мілководді. При плоскому русі симетричного судна не нульовими вважаються чотири гідродинамічні характеристики корпусу: повздовжні і поперечні приєднані маси, приєднаний момент навколо осі обертання судна і статичний момент, викликаний зсувом поперечних приєднаних мас навколо осі обертання судна. При побудові математичних моделей руху судна переходять до безрозмірних величин, які називають коефіцієнтами відповідних приєднаних мас і моментів, вплив мілководдя описують за допомогою функції впливу, яка визначається як відношення значень вказаних коефіцієнтів на мілководді і глибокій воді. Побудові математичних моделей функцій впливу присвячено багато робіт, які спираються на теоретичні і експериментальні дослідження. Для порівняння існуючих математичних моделей для функцій впливу в даній роботі проведений їх аналіз, який виявив значні розбіжності результатів, отриманих із використанням цих моделей. Аналіз існуючих результатів також дозволив за допомогою методів регресійного аналізу отримати нові адекватні математичні моделі для функції впливу і проаналізувати вплив відносної глибини і геометричних характеристик корпусу судна на приєднані маси і моменти.

Ключові слова: корпус судна, приєднані маси і моменти, коефіцієнти приєднаних мас,  вплив мілководдя, математичні моделі.

[1] Першиц Р. Я., Керованість і управління судном.: Суднобудування, 1983.
[2] Соболев Г. В., Керованість корабля і автоматизація судноводіння.: Судно-будування, 1976.
[3] Гофман А. Д., Гребний-рульовий ком-плекс і маневрування судна: довідник.: Суднобудування, 1988.
[4] Васильєв А. В., Керованість суден: на-вчальний посібник.: Суднобудування, 1989.
[5] Ремез Ю. В., Хитавиця корабля.: Суд-нобудування, 1983, 328 с.
[6] Павленко В.Г., Хідкість і керованість суден. Транспорт, 1991, 397 с.
[7] Міюсов М. В., Режими роботи і авто-матизація пропульсивного комплексу теплохода з вітродвигунами. Одеса: ОГМА, ОКФА, 1996.
[8] Кривий О. Ф., Методи математичного моделювання в задачах судноводіння. Одеса: ОНМА, 2015.
[9] Ogawa A., Koyama T., Kijima K., “MMG report-I: on the mathematical model of ship manoeuvring,” Bull. Soc. Naval Archit. Jpn., no. 575, pp. 22–28, 1977. [in Japanese].
[10] Ogawa A., Kasai H., “On the mathematical method of manoeuvring motion of ships,” Int. Shipbuild. Prog., vol. 25, no. 292, pp. 306–319, 1978.
[11] Matsumoto K., Suemitsu K., “The prediction of manoeuvring performances by captive model tests,” J. Kansai Soc. Naval Archit. Jpn., no. 176, pp. 11–22, 1980. [in Japanese].
[12] Inoue S, Hirano M., Kijima K., Takashina J., “A practical calculation method of ship maneuvering motion,” Int. Shipbuild. Prog., vol. 28, no. 325, pp. 207–222, 1981.
[13] Inoue S, Hirano M., Kijima K., “Hydrodynamic derivatives on ship manoeuvring,” Int. Shipbuild. Prog., vol. 28, no. 321, p. 67, 1981.
[14] Yoshimura Y., Masumoto Y., “Hydrodynamic database and manoeuvring prediction method with medium high-speed merchant ships and fishing vessels,” in Proc. Int. Conf. Marine Simulation and Ship Manoeuvrability (MARSIM 2012), 2012, pp. 494–504
[15] Yoshimura Y., Ma N., “Manoeuvring prediction of fishing vessels,” in Proc. MARSIM ’03, 2003, pp. RC-29-1–RS-29-10.
[16] Yoshimura Y., Masumoto Y., “Hydrodynamic force database with medium high speed merchant ships including fishing vessels and investigation into a manoeuvring prediction method,” J. Japan Soc. Naval Architects Ocean Eng., vol. 14, pp. 63–73, 2011, doi: 10.2534/jjasnaoe.14.6
[17] Yasukawa H., Yoshimura Y., “Introduction of MMG standard method for ship maneuvering predictions,” J. Mar. Sci. Technol., vol. 20, pp. 37–52, 2015, doi: 10.1007/s00773-014-0293-y
[18] Yasukawa H., Sakuno R., “Application of the MMG method for the prediction of steady sailing condition and course stability of a ship under external disturbances,” J. Mar. Sci. Technol., vol. 25, pp. 196–220, 2020, doi: 10.1007/s00773-019-00641-4
[19] Ayub F.A., Furukawa Y., “Comparison between cubic and quadratic models of hydrodynamic derivatives to the ship course stability index,” Int. J. Technol., vol. 15, no. 5, pp. 1502–1523, 2024, doi: 10.14716/ijtech.v15i5.7036
[20] Kривий О. Ф., Міюсов M. В., “Матема-тична модель плаского руху судна за наявності вітрорушіїв”, Судноводіння, № 26, с. 110–119, 2016.
[21] Kryvyi O. F., Miyusov M. V., “Construction and analysis of mathematical models of hydrodynamic forces and moment on the ship’s hull using multivariate regression analysis,” TransNav, Int. J. Marine Navigation Saf. Sea Transp., vol. 15, no. 4, pp. 853–864, 2021, doi: 10.12716/1001.15.04.18
[22] Kryvyi O. F., Miyusov M. V., “Mathematical model of hydrodynamic characteristics on the ship’s hull for any drift angles,” in Advances in Marine Navigation and Safety of Sea Transportation. Boca Raton, FL, USA: CRC Press, 2019, pp. 111–117, doi: 10.1201/9780429341939
[23] Kryvyi O., Miyusov M. V., Kryvyi M., “Construction and analysis of new mathematical models of the operation of ship propellers in different maneuvering modes,” TransNav, Int. J. Marine Navigation Saf. Sea Transp., vol. 17, no. 1, pp. 853–864, 2023, doi: 10.12716/1001.17.01.09
[24] Kryvyi O., Miyusov M. V., Kryvyi M., “Analysis of known and construction of new mathematical models of forces on a ship’s rudder in an unbounded flow analysis,” TransNav, Int. J. Marine Navigation Saf. Sea Transp., vol. 17, no. 4, pp. 831–839, 2023, doi: 10.12716/1001.17.04.09
[25] Yoshimura Y., Nakamura M., Taniguchi T., and Yasukawa H., “Empirical formulas of hydrodynamic parameters for predicting ship maneuvering based on the MMG-model,” Ocean Eng., vol. 337, p. 121831, 2025, doi: 10.1016/j.oceaneng.2025.121831
[26] Wendel K., “Hydrodynamische Massen und hydrodynamische Massenträgheitsmomente,” Jahrb. Schiffbautechn. Ges., vol. 44, pp. 207–255, 1950. [in German].
[27] Korotkin A. I., Added Masses of Ship Structures. Dordrecht, The Netherlands: Springer, 2009, doi: 10.1007/978-1-4020-9432-3
[28] Motora S., “On the measurement of added mass and added moment of inertia of ships in steering motion,” in Proc. 1st Symp. Ship Manoeuvrability, David Taylor Model Basin Rep. 1461, Washington, DC, USA, 1960.
[29] Motora S., “On the measurement of added mass and added moment of inertia for ship motions,” J. Zosen Kiokai, no. 105, pp. 83–92, 1959. [in Japanese].
[30] Motora S., “On the measurement of added mass and added moment of inertia for ship motions: part 2. Added mass for the longitudinal motions,” J. Zosen Kiokai, no. 106, pp. 59–62, 1960. [in Japanese].
[31] Clarke D. et al., “The application of manoeuvring criteria in hull design using linear theory,” in Spring Meeting of the Royal Institution of Naval Architects, 1982.
[32] Hooft J.P., Pieffer J.B.M., “Manoeuvrability of frigates in waves,” Mar. Technol., vol. 25, 1988.
[33] Zhou Z., Yan S., Feng W., “Maneuvering prediction of multiple-purpose cargo ships,” Ship Eng., vol. 6, pp. 21–36, 1983. [in Chinese].
[34] Schneekluth H., and Bertram V., Ship Design for Efficiency and Economy, 2nd ed. Oxford, U.K.: Butterworth-Heinemann, 1998
[35] Sadakane H., Toda Y., Lee Y.-S., “The simplified formulas to predict the coefficients of added mass and yaw added moment of inertia of a ship in shallow water,” J. Japan Inst. Navigation, pp. 11–20, 2001.
[36] M. Li and X. Wu, “Simulation calculation and comprehensive assessment on ship maneuverabilities in wind, wave, current and shallow water,” in Proc. MARSIM & ICSM ’90, Tokyo, Japan, 1990, pp. 403–411, 459–465.
[37] ITTC, “Appendix A: Manoeuvring in shallow and confined waters,” in Proc. 23rd Int. Towing Tank Conf., vol. 1, Venice, Italy, 2002, pp. 201–234. [Online]. Available: https://ittc.info/media/8142/23-01.pdf.
[38] Amin, O.M., Hasegawa, K., 2010. Generalised mathematical model for ship manoeuvrability considering shallow water effect. In: Conference Proc, v. 10. of Japan Society of Naval Architects and Ocean Engineers, pp. 531–534. https://www.researchgate.net/publication/281175574_
[39] Кривий О., Міюсов М., Ворохобін М. Визначення приєднаних мас і моментів для плоского руху судна. Судноводін-ня, випуск. 38, pp. 157 -172, 2025. DOI: 10.31653/2306-5761.38.2025.157-172
[40] O. el Moctar, U. Lantermann, and G. Chillcce, “An efficient and accurate approach for zero-frequency added mass for maneuvering simulations in deep and shallow water,” Appl. Ocean Res., vol. 126, Art. no. 103259, 2022, doi: 10.1016/j.apor.2022.103259.

Стаття присвячена дослідженню методу автоматичного визначення координат власного судна і формування речень цифрового інтерфейсу приладів навігації і радіозв’язку за стандартом IEC 61162-1 (NMEA-0183) в умовах деградації або повної втрати сигналів глобальних навігаційних супутникових систем (ГНСС). Запропонований альтернативний підхід базується на сумісному використанні даних автоматичної ідентифікаційної системи (АІС) інших суден, які не потрапили в зону ураження ГНСС, та вимірювань власної суднової радіолокаційної станції (РЛС). Досліджено дві математичні моделі обчислення координат: з використанням вимірів дальності й пеленгу (Range+Bearing) та лише дальності методом трилатерації (Range only). Моделювання проводилось у середовищі MATLAB за методом Монте-Карло з урахуванням нормативних похибок РЛС та АІС, а також асинхронності їх вимірювань. Встановлено, що синхронізація даних АІС і РЛС шляхом екстраполяції координат цілей є принципово необхідним елементом алгоритму, оскільки забезпечує суттєве зменшення середньоквадратичної похибки визначення місця судна. Модель Range+Bearing демонструє вищу точність за більшості умов, проте модель Range only може бути переважніша за низьких показників виміру пеленга. Статистичний розподіл похибок координат апроксимується законом Райса. Результати підтверджують перспективність запропонованого підходу як надійного резервного методу навігації в умовах радіоелектронної боротьби для протидії кібератакам «глушіння» (jamming) або «підміна» (spoofing).

Ключові слова: Глобальні навігаційні супутникові системи (ГНСС), радіоелектронна боротьба, цифровий інтерфейс, трилатерація, екстраполяція координат, синхронізація даних.

[1] IMO Resolution MSC-FAL.1/Circ.3/Rev.3. Guidelines on Mari-time Cyber Risk Management. April 2025. https://wwwcdn.imo.org/localresources/en/OurWork/Security/Documents/MSC-FAL.1-Circ.3-Rev.3.pdf
[2] Westbrook T., ”Lethal empowerment and electronic crime: A focus on radio-frequency interference capabilities”, Se-curity and Defence Quarterly, 2025. DOI: 10.35467/sdq/196515
[3] Алєксєйчук Б. М., Мельник О. М., “Ви-значення ефективних координат судна по пеленгам та дистанціям декількох орієнтирів”, Судноводіння, № 38, С. 64 – 75, 2025. DOI: 10.31653/2306-5761.38.2025.64-75
[4] Бурмака І. О., Алєксєйчук Б. М., “Точ-ність координат визначення місця суд-на, розрахованих методом найменших квадратів, у разі надмірних вимірів”, Судноводіння, Вип. 35, С. 10 – 21, 2023. DOI: 10.31653/2306-5761.35.2023.10-21
[5] Перникоза В. В., Піпченко О. Д., Бур-чак А. І., Казак Ю. В., “Моделювання інцидентів при підготовці та перевірці компетентності моряків: відмова сис-теми GPS”, Судноводіння, Вип. 31, С. 53 – 59, 2021. DOI: 10.31653/2306-5761.31.2021.53-59
[6] Kazimierski W. and Stateczny A., “Radar and Automatic Identification System Track Fusion in an Electronic Chart Display and Information System”, THE JOURNAL OF NAVIGATION, N 68, 1141–1154, 2015. doi:10.1017/S037346331500040
[7] Kazimierski W., “Proposal of neural approach to maritime radar and automatic identification system tracks association,” IET Radar, Sonar & Navigation, vol. 11, no. 5, pp. 729–735, 2017. https://doi.org/10.1049/iet-rsn.2016.0409
[8] Yang Y., Yang F., Sun L., Xiang T., and Lv P., “Multi-target association algorithm of AIS-radar tracks using graph matching-based deep neural network,” Ocean Engineering, vol. 266, Art. no. 112208, 2022. https://doi.org/10.1016/j.oceaneng.2022.112208
[9] Jin B., Tang Y., Zhang Z., Lian Z., and Wang B., “Radar and AIS Track Associa-tion Integrated Track and Scene Features through Deep Learning,” IEEE Sensors Journal, vol. 23, pp. 8001–8009, 2023. DOI:10.1109/JSEN.2023.3245647
[10] Liu W., Liu Y., Gunawan B. A., and Bucknall R., “Practical Moving Target Detection in Maritime Environments Us-ing Fuzzy Multi-sensor Data Fusion,” In-ternational Journal of Fuzzy Systems, vol. 23, pp. 1860–1878, 2021. https://link.springer.com/article/10.1007/s40815-020-00963-1
[11] T. Miao, E. El Amam, P. Slaets, and D. Pissoort, “Multi-Target Tracking and De-tection, fusing RADAR and AIS Signals using Poisson Multi-Bernoulli Mixture Tracking, in support of Autonomous Sail-ing,” Proc. International Naval Engineer-ing Conference & Exhibition (INEC), 2020. https://zenodo.org/records/4498560
[12] Wang C. M., Li Y., Min L., et al., “Intel-ligent marine area supervision based on AIS and radar fusion,” Ocean Engineer-ing, vol. 285(4), Art. no. 115373, 2023. DOI:10.1016/j.oceaneng.2023.115373
[13] Naus K., Wąż M., Szymak P., Gucma L., and Gucma M., “Assessment of ship posi-tion estimation accuracy based on radar navigation mark echoes identified in an Electronic Navigational Chart,” Meas-urement, vol. 169(6), Art. no. 108630, 2020. DOI:10.1016/j.measurement.2020.108630
[14] Hargreaves C., Grant A., and Hyde L., “Radar Absolute Positioning,” Engineer-ing Proceedings, vol. 54, no. 1, 2023. https:// doi.org/10.3390/ENC2023-15419
[15] Lazarowska A., “Review of Collision Avoidance and Path Planning Methods for Ships Utilizing Radar Remote Sens-ing”, Remote Sens., 13, 3265, 2021. https://doi.org/ 10.3390/rs13163265
[16] Lei J., Sun Y., Wu Y., Zheng F., He W., and Liu X., “Association of AIS and Ra-dar Data in Intelligent Navigation in In-land Waterways Based on Trajectory Characteristics,” Journal of Marine Sci-ence and Engineering, vol. 12, no. 6, Art. no. 890, 2024. https://www.mdpi.com/2077-1312/12/6/890
[17] Sun S., Lyu H., Yang X., and Yang Y., “Utilizing radar landmarks for self-localization in GNSS-restricted marine environments,” Expanding Navigation Application and Empowering the Future of Humanity, pp. 126–132, 2025. DOI: 10.1201/9781003624424-14
[18] Recommendation ITU-R M.1371–5 (2014) Technical characteristics for an automatic identification system using time division multiple access in the VHF maritime mobile frequency band. https://www.itu.int/rec/R-REC-M.1371
[19] IMO Resolution MSC.192(79) Adoption of the revised performance standards for radar equipment, 2004.
[20] IEC 62388 INTERNATIONAL STAND-ARD Maritime navigation and radio-communication equipment and systems – Shipborne radar – Performance require-ments, methods of testing and required test results, 2007
[21] IEC 61162-1 INTERNATIONAL STANDARD, Maritime navigation and radiocommunication equipment and sys-tems – Digital interfaces – Part 1: Single talker and multiple listeners, Edition 6.0, 2024.
[22] Shyshkin O. V., Konovets V. I., Ko-shevyy V.M., “AIS R-Mode Trilateration for GPS Positioning and Timing Insur-ance”, TransNav, International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation. Vol. 18, Num. 2, June 2024, pp. 369 – 374. DOI: 10.12716/1001.18.02.13 ISSN:2083-6473
[23] Korban D., Melnyk O., Onishchenko O., Kurdiuk S., Shevchenko V., Obniavko T., “Radar based detection and recognition methodology of autonomous surface ve-hicles in challenging marine environ-ment”, Scientific Journal of Silesian Uni-versity of Technology. Series Transport, 122, 111 – 127, 2024. ISSN: 0209-3324. DOI: https://doi.org/10.20858/sjsutst.2024.122.7

У статті розглянуто удосконалення методичного забезпечення лабораторних робіт з навчальної дисципліни, присвяченої морехідним якостям судна. Лабораторні роботи виконуються з використанням експериментальної установки на основі масштабної моделі судна та спрямовані на формування у студентів розуміння взаємозв’язку між умовами завантаження й остійністю судна, зіставлення теоретичних розрахунків із результатами модельних експериментів, а також практичне застосування критеріїв остійності. Оброблення експериментальних даних потребує точних гідростатичних характеристик корпусу моделі. У зв’язку з цим розширення та уточнення наявних гідростатичних даних дає змогу істотно вдосконалити лабораторні роботи без внесення змін до експериментальної установки. Геометрію корпусу моделі було відтворено із застосуванням технологій реверс-інжинірингу. На основі лазерного сканування зовнішньої поверхні масштабної моделі судна побудовано CAD-модель, яку надалі використано для розрахунку гідростатичних елементів і пантокарен остійності. Отримані гідростатичні таблиці є більш деталізованими порівняно з тими, що використовувалися раніше, і забезпечують зручнішу основу для виконання точних розрахунків. Пантокарени остійності, які були відсутні в наявних методичних матеріалах, можуть бути використані для суттєвого вдосконалення лабораторної роботи, присвяченої побудові кривих статичної остійності, та забезпечують можливість самостійного виконання розрахунків для різних варіантів завантаження моделі. Запропонований підхід було апробовано для кількох станів завантаження моделі. Крім того, проведено комплексний аналіз методів оцінювання похибок вимірювань. За результатами цього аналізу рекомендовано виконувати додаткову перевірку випадковості малих вибірок, а також оцінювати невизначеність вимірювань із використанням розподілу Стьюдента. Отримані результати можуть бути використані для вдосконалення як експериментальної, так і розрахункової складових лабораторних робіт.

Ключові слова: експериментальне дослідження остійності судна, масштабні моделі для вивчення остійності, зворотна розробка у суднобудуванні, статистична обробка похибок вимірювань, лабораторні роботи у морській освіті.

[1] Lee D.-K., Park B.-Y., “A case study for 3D scanning-based quantitative quality control during key stages of composite small craft production”, Int. journal of naval architecture and ocean engineering, No. 15, doi: 10.1016/j.ijnaoe.2023.100534, 2023.
[2] Deja M., Dobrzyński M., Rymkiewicz M., “Application of reverse engineering technology in part design for shipbuilding industry”, Polish maritime research, No. 2 (102), doi: 10.2478/pomr-2019-0032, pp. 126-133, 2019.
[3] Pechenyuk A.V., “The method of optimum foreship transformation in the problem of total resistance decreasing in the still water”, Collection of Scientific Papers of Admiral Makarov National University of Shipbuilding, No. 2, doi: 10.15589/jnn20160206, pp. 40-45, 2016.
[4] Hordiienko O.L., Pechenyuk A.V., “Development of propulsion solutions for river-sea ships of the northern Black Sea”, Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part M: Journal of Engineering for the Maritime Environment, No. 238 (2), doi: 10.1177/14750902231203443, pp. 325-335, 2024.
[5] Власенко Є.А., Печенюк А.В., Стецюк Т.Г., “Концепт суховантажного судна для гирлових ділянок європейських річок на основі вітчизняного досвіду проектування суден обмеженого району плавання”, Судноводіння, № 37, doi: 10.31653/2306-5761.37.2025.127-143, с. 127-143, 2025.
[6] Дулгеру М.І., Печенюк А.В., “Підготовка даних для вдосконалення лабораторної роботи з експериментального визначення діаграми статичної остійності судна”, У мат. наук.-техн. конф. НУОМА “Судноводіння, морські перевезення та технології” NST-2025, с. 74–78, ’11, 2025.
[7] Mironiuk W., Łosiewicz Z., “Experimental Studies of Pitching Training Ship model in terms of maritime transport security”, Logistyka, No. 6, pp. 7531-7539, 2014.
[8] Armfield, “NA8 Ships Stability Apparatus Datasheet”, Armfield, 2019. [Online]. Available: https://armfield.co.uk/wp-content/uploads/2019/10/NA8-DataSheet-v1aWeb.pdf. [Accessed: Feb. 15, 2026].
[9] Kvaerner Masa Marine, “U.S. Coast Guard interactive stability trainer: Operator’s manual for the “S.S. Spade”,” United States Coast Guard, Project 343, 1998. [Online]. Available: https://www.fishsafewest.info/PDFs/StabilityModel.pdf. [Accessed: Feb. 15, 2026].
[10] Gow M., Archimedes: mathematical genius of the ancient world. Berkeley Heights, NJ : Enslow Publishers, 2005.
[11] Бурмака І.О., Давидов І.П., Король А.Я., Кучер Ю.П., Теорія та будова судна. Складання вантажного плану. Перевірка остійності й міцності: методичні вказівки для виконання курсової роботи, Одеса: НУОМА, 2021.
[12] Некрасов В.О. Збірник лабораторних робіт з дослідження плавучості, остійності та непотоплюваності судна на тихій воді. Миколаїв: НУК, 2007.
[13] International Maritime organization, International code on intact stability, 2008 (2008 IS code). London: IMO, 2020.
[14] Регістр Судноплавства України, Правила класифікації та побудови морських суден. Том 2, Київ: Регістр Судноплавства України, 2020.
[15] Lange K.L., Little R.J.A., Taylor J.M.G., “Robust Statistical Modeling Using the t Distribution”, Journal of the American Statistical Association, Vol. 84, Issue 408, doi: 10.1080/01621459.1989.10478852, pp. 881-896, 1989.

У статті запропоновано формалізовану математичну модель побудови ліній окреслення навігаційної небезпеки (Limiting Danger Lines, LDL) на електронних навігаційних картах (Electronic Navigational Charts, ENC) з урахуванням невизначеності гідрографічних даних, представленої категоріями якості CATZOC (Category of Zone of Confidence in Data). Актуальність дослідження зумовлена відсутністю формалізованого підходу до автоматизованої побудови LDL для точкових, лінійних і полігональних батиметричних об’єктів, а також недостатньою інтеграцією показників якості даних у сучасні моделі навігаційної безпеки та перевірки маршруту. У роботі виконано аналіз сучасних підходів до планування маршрутів суден, який показав, що більшість із них базується на дискретних або апроксимованих моделях простору та не забезпечує достатньо точної геометричної інтерпретації навігаційних небезпек. Запропоновано підхід, у межах якого CATZOC інтерпретується як параметр геометричної невизначеності, що дає змогу трансформувати його з описового показника в операційний елемент математичної моделі. При цьому вертикальна складова невизначеності використовується для оцінювання ефективної глибини, безпечної глибини (Safety Depth) та запасу води під кілем судна (Under Keel Clearance, UKC), а горизонтальна — для формування геометричного буфера навколо потенційно небезпечних об’єктів. Модель базується на методах обчислювальної геометрії, зокрема на використанні суми Мінковського та операцій буферизації, що дає змогу формувати безперервну область навігаційної небезпеки для різних типів об’єктів ENC: точкових об’єктів, зокрема глибин, перешкод, затонулих об’єктів та ізольованих небезпек; лінійних об’єктів, зокрема ізобат; а також полігональних об’єктів, зокрема ділянок глибин. Наукова новизна дослідження полягає в поєднанні в межах єдиної математичної моделі геометричної невизначеності CATZOC, глибинної небезпеки, векторної геометрії ENC, операцій буферизації та залежності від маршруту судна через параметр поперечного відхилення від маршруту (Cross Track Distance, XTD) для формування LDL як межі релевантної області небезпеки. Отримані результати можуть бути використані як математична основа для подальшої автоматизації побудови LDL, перевірки маршруту (route check) та формування додаткових навігаційних шарів в ECDIS, особливо в умовах обмеженого навігаційного простору та низької якості гідрографічних даних.

Ключові слова: ECDIS, безпека судноплавства, CATZOC, LDL, Safety Depth, Safety Contour, XTD, сума Мінковського, route check, просторова невизначеність, геометрична буферизація.

[1] Mariners’ Guide to Accuracy of Depth Information in Electronic Navigational Charts (ENC), Edition 1.0.0 – September 2020, International Hydrographic Organization, 2020, P.28 https://iho.int/uploads/user/pubs/standards/S-67/S-67%20Ed%201.0.0%20Mariners%20Guide%20to%20Accuracy%20of%20Depth%20Information%20in%20an%20ENC_EN.pdf
[2] Guidelines and recommendations for hydrographic offices for the allocation of CATZOC/QOBD values from survey data, Edition 1.1.0 – March 2025, International Hydrographic Organization, 2025, P.32 https://iho.int/uploads/user/pubs/standards/S-68/S-68_Guidelines_for_Allocation_of_CATZOC_Ed_1.1.0.pdf
[3] Zis, T., Psaraftis, H., Ding, L. Ship weather routing: A taxonomy and survey. Ocean Engineering, Vol. 213, 2020. DOI: 10.1016/j.oceaneng.2020.107697
[4] Grifoll, M., Borén, C., Castells-Sanabra, M. A comprehensive ship weather routing system using CMEMS products and A* algorithm, Ocean Engineering, Vol 255, 2022. DOI: 10.1016/j.oceaneng.2022.111427
[5] Charalambopoulos, N. et al., Efficient ship weather routing using probabilistic roadmaps. Ocean Engineering, Vol 273, 2023. DOI: 10.1016/j.oceaneng.2023.114031
[6] Szlapczynski, R., Szlapczynska, J., Vettor, R. Ship weather routing featuring w-MOEA/D and uncertainty handling, Applied Soft Computing, Vol 138, 2023. DOI: 10.1016/j.asoc.2023.110142
[7] Li, Y., Cui J., Zhang X., Yang X., A ship route planning method under sailing time constraint. JMSE, Vol. 11(6), 2023. DOI: 10.3390/jmse11061242
[8] Yang, J., Wu L., Zheng J., Multi-Objective Weather Routing Algorithm for Ships: The Perspective of Shipping Company’s Navigation Strategy. JMSE, Vol. 10(9), 2022. DOI: 10.3390/jmse10091212
[9] Sun, W., Tang S., Liu X., Zhou S., An Improved Ship Weather Routing Framework for CII Reduction Accounting for Wind-Assisted Rotors, JMSE, Vol. 10(12), 2022. DOI: 10.3390/jmse10121979
[10] Spyrou-Sioula K., Kontopoulos I., et al, AIS-enabled weather routing for Cargo Loss Prevention,. JMSE, Vol. 10(11), 2022. DOI: 10.3390/jmse10111755
[11] He Y.K., Zhang D., Zhang J.F., Zhang M.Y., Li T.W.: Ship Route Planning Using Historical Trajectories Derived from AIS Data. TransNav, Vol.13(1), 2019, pp.69-76, DOI: 10.12716/1001.13.01.06
[12] Kastrisios, C., Ware, C. (2026). Uncertainty-aware visualization and integration for maritime route safety assessment. Cartography and Geographic Information Science, 1–18. DOI: 10.1080/15230406.2026.2653841
[13] Dudchenko, S., Tymochko O., et al. Application of fuzzy cellular automata to optimize a vessel route considering the forecasted hydrometeorological conditions,. EEJET, Vol.2 3(128), 2024. DOI: 10.15587/1729-4061.2024.302876
[14] Lee, H., Roh M., Kim K., Ship route planning in Arctic Ocean based on POLARIS. Ocean Engineering, Vol. 234, 2021. DOI: 10.1016/j.oceaneng.2021.109297
[15] Chen, C. et al. A knowledge-free path planning approach using reinforcement learning. Ocean Engineering, Vol. 189, 2019. DOI: 10.1016/j.oceaneng.2019.106299
[16] Ma W., Han Y. et al. Ship route planning with intelligent mapping optimization.Vol. 176, 2023, DOI: 10.1016/j.cie.2022.108920
[17] Saravanan T., Rajakumar P., et al. Deep reinforcement learning for autonomous navigation in Unknown Environments, Journal of Information Systems Engineering and Management. Vol 10 22s, 2025, DOI: 10.52783/jisem.v10i22s.3620
[18] Zhao, W., Wang H. et al. Multi-Objective Weather Routing Algorithm for Ships Based on Hybrid Particle Swarm Optimization, Vol. 21, 2022, p.28-38. DOI: 10.1007/s11802-022-4709-8
[19] Ha, J. et al. Quantitative calculation method of the collision risk for collision avoidance in ship navigation using the CPA and ship domain, Journal of Computational Design and Engineering, Vol. 8(3), 2021, p.894-909 DOI:10.1093/jcde/qwab021
[20] Ha, J., Noh, M., Lee, H., Ship route planning for collision avoidance based on the improved isochrone method. IJNAOE, Vol. 16, 2024.
DOI: 10.1016/j.ijnaoe.2024.100613

У статті розглянуто сучасні підходи до забезпечення безпеки мореплавання із застосуванням традиційних та інноваційних засобів навігаційного обладнання морських шляхів. Проведено порівняльний аналіз функціонування фізичних (візуальних) засобів навігації та засобів, що базуються на використанні автоматичної ідентифікаційної системи (AIS AtoN).Визначено основні експлуатаційні характеристики традиційних засобів навігаційного обладнання, таких як маяки, буї та навігаційні знаки, а також проаналізовано їх переваги та обмеження в різних гідрометеорологічних умовах. Особливу увагу приділено аналізу засобів навігаційного обладнання на базі AIS, зокрема фізичних, віртуальних та синтетичних AIS AtoN. Розглянуто принципи їх функціонування, особливості передачі інформації та відображення в суднових навігаційних системах. Встановлено, що AIS-засоби забезпечують високу інформативність та незалежність від погодних умов, а також дозволяють оперативно позначати навігаційні небезпеки. Разом з тим визначено основні ризики використання AIS AtoN, пов’язані з можливими похибками позиціонування, технічними несправностями та впливом радіоелектронних завад. Наголошено на необхідності належної підготовки судноводіїв для ефективного використання таких засобів. Обґрунтовано доцільність комплексного застосування фізичних та AIS-засобів навігаційного обладнання з метою підвищення рівня безпеки судноплавства та запропоновано варіант модернізації за допомогою приймальних антен з контрольованою діаграмою спрямованості (CRPA) для унеможливлення впливу хибних сигналів позиціонування.

Ключові слова: навігаційне обладнання, AIS AtoN, e-Navigation, безпека мореплавання, віртуальні засоби навігації, CRPA.

[1] International Maritime Organization, “E-Navigation Strategy Implementation Plan – Update 1,” Maritime Safety Committee, MSC.1/Circ.1595, May 25, 2018. [Online]. Available: https://wwwcdn.imo.org/localresources/en/OurWork/Safety/Documents/enavigation/MSC.1-Circ.1595%20-%20E-Navigation%20Strategy%20Implementation%20Plan%20-%20Update%201%20%28Secretariat%29%20%282%29.pdf. [Accessed: March 10, 2026].
[2] Wright R. G. and Baldauf M., “Correlation of Virtual Aids to Navigation to the Physical Environment,” TransNav, The International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation, vol. 10, no. 2, pp. 311–316, Jun. 2016, doi: 10.12716/1001.10.02.11
[3] Jurkovič M., Molnárová Baracková A., Kadnár R., Melnyk O., Gorzelanczyk P., and Prabowo A. R., “Operational Research of AIS AtoNs in Inland Waterways: A Case Study of a Selected Stretch on the Danube,” Transactions on Maritime Science, vol. 14, no. 1, 2025, doi: 10.7225/toms.v14.n01.w02
[4] Canadian Coast Guard, “Results of the AIS AtoN International Survey Conducted by the Canadian Coast Guard,” Nov. 2016. [Online]. Available: https://e-navigation.canada.ca/docs/studies/Canada_AIS_AtoN_International_Survey_Results-2016.pdf. [Accessed: March 10, 2026].
[5] Canadian Coast Guard, “Section 2. What is an AIS Aid to Navigation (AIS AtoN)?” [Online]. Available: https://e-navigation.canada.ca/topics/aids/docs/ais-aton/what-is. [Accessed: March 10, 2026].
[6] CESNI/RIS Expert Group, “Information Paper on AIS AtoN,” May 9, 2017. [Online]. Available: https://ris.cesni.eu/docs/File/620/Information_paper_on_AIS_AtoN_edition_1_1.pdf. [Accessed: March 10, 2026].
[7] European Boating Association, “AIS Virtual Aids to Navigation.” [Online]. Available: https://eba.eu.com/technical/ais-virtual-aids-to-navigation/. [Accessed: May 10, 2026].
[8] Коновець В. І., Плешко Е. А. і Шиш-кін О. В., “Забезпечення стійкої роботи супутникової навігації на морі,” Суд-новодіння, вип. 34, с. 66–78, 2023, doi: 10.31653/2306-5761.34.2023.66-78.
[9] Шишкін О. В. і Коновець В. І., “Автен-тифікація повідомлень автоматичної ідентифікаційної системи на основі використання технології цифрових во-дяних знаків,” Судноводіння, вип. 37, с. 109–122, 2025, doi: 10.31653/2306-5761.37.2025.109-122
[10] Шишкін О. В., Пашенко О. Л. і Куп-ровський В. І., “Розвиток морського УКХ радіозв’язку для ефективного та безпечного судноводіння,” Судново-діння, вип. 37, с. 47–62, 2025, doi: 10.31653/2306-5761.37.2025.47-62
[11] Melnyk O., Kuznichenko S., and Onishchenko O., “Impact of AIS Manipulation on Shipping Safety and Strategic Countermeasures,” Lex Portus, vol. 10, no. 4, pp. 31–39, 2024, doi: 10.62821/lp10403
[12] Androjna A., Perkovič M., Pavić I., and Mišković J., “AIS Data Vulnerability Indicated by a Spoofing Case-Study,” Applied Sciences, vol. 11, no. 11, art. 5015, 2021, doi: 10.3390/app11115015
[13] Wimpenny G., Šafář J., Grant A., and Bransby M., “Securing the Automatic Identification System (AIS): Using Public Key Cryptography to Prevent Spoofing Whilst Retaining Backwards Compatibility,” The Journal of Navigation, vol. 75, no. 2, pp. 333–345, 2022, doi: 10.1017/S0373463321000837
[14] Sciancalepore S., Tedeschi P., Aziz A., and Di Pietro R., “Auth-AIS: Secure, Flexible, and Backward-Compatible Authentication of Vessels AIS Broadcasts,” IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing, vol. 19, no. 4, pp. 2709–2726, 2022, doi: 10.1109/TDSC.2021.3069428
[15] Goudosis A. and Katsikas S., “Secure Automatic Identification System (SecAIS): Proof-of-Concept Implementation,” Journal of Marine Science and Engineering, vol. 10, no. 6, art. 805, 2022, doi: 10.3390/jmse10060805
[16] IALA, “VDES Authentication,” Guideline G1192, ed. 1.0, Jun. 13, 2025. [Online]. Available: https://www.iala.int/product/g1192/. [Accessed: May 10, 2026].
[17] Wimpenny G., Lazaro F., Šafář J., and Raulefs R., “A Pragmatic Approach to VDES Authentication,” NAVIGATION: Journal of the Institute of Navigation, vol. 72, no. 1, 2025, doi: 10.33012/navi.681
[18] International Maritime Organization, “Strategy for the Development and Implementation of e-Navigation,” Maritime Safety Committee, MSC 85/26/Add.1, Annex 20, 2008. [Online]. Available: https://wwwcdn.imo.org/localresources/en/OurWork/Safety/Documents/enavigation/MSC%2085%20-%20annex%2020%20-%20Strategy%20for%20the%20development%20and%20implementation%20of%20e-nav.pdf. [Accessed: March 10, 2026].
[19] International Maritime Organization, “Framework for the Implementation Process for the e-Navigation Strategy,” Maritime Safety Committee, MSC 85/26/Add.1, Annex 21, 2008. [Online]. Available: https://wwwcdn.imo.org/localresources/en/OurWork/Safety/Documents/enavigation/MSC%2085%20-%20annex%2021%20-%20Framework%20for%20the%20implementation%20process%20for%20the%20e-nav%20strategy.pdf. [Accessed: March 10, 2026].
[20] IALA, “Provision of Virtual Aids to Navigation,” Guideline G1081, ed. 2.1, Jun. 10, 2021. [Online]. Available: https://www.iala.int/product/g1081/. [Accessed: March 10, 2026].
[21] IALA, “Provision of Virtual Aids to Navigation,” Recommendation R0143, ed. 2.0, Jun. 10, 2021. [Online]. Available: https://www.iala.int/product/r0143/. [Accessed: March 10, 2026].
[22] IALA, “The Use of the Automatic Identification System (AIS) in Marine Aids to Navigation Service,” Recommendation R0126, ed. 2.0, Dec. 17, 2021. [Online]. Available: https://www.iala.int/product/r0126/. [Accessed: March 10, 2026].
[23] ITU, “Assignment and use of identities in the maritime mobile service,” Recommendation ITU-R M.585-9, May 2022. [Online] Available: https://www.itu.int/rec/R-REC-M.585-9-202205-I/en. [Accessed: March 10, 2026].
[24] IALA, “An Overview of AIS,” Guideline G1082, ed. 2.1, Jun. 24, 2016. [Online]. Available: https://www.iala.int/product/g1082/. [Accessed: March 10, 2026].
[25] International Maritime Organization, “Policy on Use of AIS Aids to Navigation,” Maritime Safety Committee, MSC.1/Circ.1473, May 23, 2014. [Online]. Available: https://www.e-navigation.nl/sites/default/files/IMO_SN_Circ1473.pdf. [Accessed: March 10, 2026].
[26] International Maritime Organization, “Guidelines for the Presentation of Navigation-Related Symbols, Terms and Abbreviations,” Maritime Safety Committee, SN.1/Circ.243/Rev.2 + Corr.1, Jun. 14, 2019. [Online]. Available: https://wwwcdn.imo.org/localresources/en/OurWork/Safety/Documents/IMO%20Documents%20related%20to/SN.1-Circ.243-Rev.2%20%2B%20Corr.1.pdf. [Accessed: March 10, 2026].
[27] ITU, “Technical characteristics for VHF automatic identification system using time division multiple access in the maritime mobile service,” Recommendation ITU-R M.1371-6, Feb. 2026. [Online]. Available: https://www.itu.int/rec/R-REC-M.1371-6-202602-I/en. [Accessed: March 10, 2026].
[28] SAFEGNSS, “Що таке технологія CRPA (антена з контрольованою діаграмою випромінювання)?,” 21 верес. 2025. [Електронний ресурс]. Доступно: https://www.safegnss.com/ua/what-is-crpa-controlled-radiation-pattern-antenna-technology/. [Дата звернення: 10 березня 2026].
[29] Inside GNSS, “CRPA for GNSS: Benefits, Challenges and Testing,” Mar. 10, 2022. [Online]. Available: https://insidegnss.com/crpa-for-gnss-benefits-challenges-and-testing/. [Accessed: March 10, 2026].

Стаття присвячена порівняльному аналізу світового досвіду автоматизації морських портів, насамперед повністю та частково автоматизованих контейнерних терміналів. Дослідження систематизує ключові технологічні рішення – автоматизовані штабелюючі крани (ASC), безпілотні транспортні засоби (AGV), операційні системи терміналу та цифрові двійники – і розглядає їх не ізольовано, а у зв’язку з інженерною надійністю, кіберстійкістю та експлуатаційною ефективністю портових комплексів. У роботі виокремлено три домінантні регіональні моделі автоматизації: європейську еволюційну, що спирається на поетапну модернізацію та соціальний компроміс; північноамериканську екологічно орієнтовану, де автоматизація поєднується з електрифікацією та зменшенням викидів; азійську модель прискореної трансформації, представлену насамперед масштабними китайськими FACT-проєктами. Поряд із регіональними відмінностями встановлено чотири універсальні виклики автоматизації: кіберуразливість операційних технологічних систем, високу капіталомісткість і тривалий строк окупності, відсутність єдиних стандартів взаємосумісності обладнання та програмного забезпечення, а також потребу в системній перекваліфікації персоналу. Зроблено висновок, що автоматизація морського порту є не лише впровадженням роботизованого обладнання, а комплексною техніко-організаційною трансформацією, ефективність якої залежить від узгодження інженерних, цифрових, економічних та інституційних рішень.

 Ключові слова: автоматизація порту, контейнерний термінал, FACT, ASC, безпілотні транспортні засоби (AGV), обробка суден, безпека судноводіння, взаємосумісність, цифровий двійник, кібербезпека.

[1] Knatz G., Notteboom T., and Pallis A. A., “Container terminal automation: revealing distinctive terminal characteristics and operating parameters,” Maritime Economics & Logistics, vol. 24, no. 3, pp. 537–565, 2022, doi: 10.1057/s41278-022-00240-y
[2] Notteboom T., Pallis A., and Rodrigue J.-P., Port Economics, Management and Policy. New York, NY, USA: Routledge, 2022, doi: 10.4324/9780429318184#TEXT
[3] Majoral G., Reyes A., and Saurí S., “Lessons from reality on automated container terminals: What can be expected from future technological developments?,” Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, vol. 2678, no. 4, pp. 1–15, Apr. 2024, doi: 10.1177/03611981231174422
[4] Naeem D., Gheith M., and Eltawil A., “A comprehensive review and directions for future research on the integrated scheduling of quay cranes and automated guided vehicles and yard cranes in automated container terminals,” Computers & Industrial Engineering, vol. 179, Art. no. 109149, May 2023, doi: 10.1016/j.cie.2023.109149
[5] Zinchenko S., Tovstokoryi O., Ben A., Nosov P., Popovych I., and Nahrybelnyi Y., “Automatic optimal control of a vessel with redundant structure of executive devices,” in Lecture Notes in Computational Intelligence and Decision Making, Babichev S. and Lytvynenko V., Eds. Cham, Switzerland: Springer, 2022, pp. 266–281, doi: 10.1007/978-3-030-82014-5_18
[6] Liu Q., Wang Y., Zhao F., Zheng C., and Xie J., “A review of the research progress of sensor monitoring technology in harsh engineering environments,” Sensors, vol. 25, no. 20, Art. no. 6308, Oct. 2025, doi: 10.3390/s25206308
[7] Atmoko R. A., Arfianto A. Z., Hasin M. K., Rahmat M. B., and Kurniawan L. A., “Cybersecurity in digital maritime infrastructure,” in Maritime Infrastructure for Energy Management and Emission Reduction Using Digital Transformation, Elsisi M., Rinanto N., and Su C.-L., Eds. Singapore: Springer, 2025, pp. 127–183, doi: 10.1007/978-981-96-4438-4_6
[8] IEC, IEC 62443 Series: Security for Industrial Automation and Control Systems. Geneva, Switzerland: IEC.
[9] Drougkas A., Sarri A., Kyranoudi P., and Zisi A., Port Cybersecurity: Good Practices for Cybersecurity in the Maritime Sector, Tech. Rep. Heraklion, Greece: European Union Agency for Cybersecurity (ENISA), 2019. [Online]. Available: https://www.enisa.europa.eu/publications/port-cybersecurity-good-practices-for-cybersecurity-in-the-maritime-sector. Accessed: Jul. 7, 2020.
[10] Wasilewski W., Wolak K., and Zaraś M., “Autonomous shipping. The future of the maritime industry?,” Zeszyty Naukowe Małopolskiej Wyższej Szkoły Ekonomicznej w Tarnowie, vol. 51, no. 3, pp. 155–163, Sep. 2021, doi: https://doi.org/10.25944/znmwse.2021.03.155163
[11] International Transport Forum (ITF), The Economic and Social Impact of Automation in Ports, ITF Research Report. Paris, France: OECD Publishing, 2019.
[12] Danuser Y. and Kendzia M. J., “Technological advances and the changing nature of work: Deriving a future skills set,” Advances in Applied Sociology, vol. 9, no. 10, pp. 463–477, 2019, doi: 10.4236/aasoci.2019.910034
[13] Drewry Maritime Research, Capital Expenditure Benchmarking in Automated Container Terminals, Research Report. London, U.K.: Drewry Publishing, 2022.
[14] P. W. de Langen, R. van den Berg, and A. Willeumier, “A new approach to granting terminal concessions: the case of the Rotterdam World Gateway terminal,” Maritime Policy & Management, vol. 39, no. 1, pp. 79–90, 2012, DOI: 10.1080/03088839.2011.642311
[15] Kim B., Kim G., and Kang M., “Study on comparing the performance of fully automated container terminals during the COVID-19 pandemic,” Sustainability, vol. 14, no. 15, Art. no. 9415, Aug. 2022, doi: https://doi.org/10.3390/su14159415
[16] Rodrigue J.-P. and Notteboom T., “Automation in container port systems and management,” T.R. News, no. 334, pp. 20–26, Jul.–Aug. 2021.
[17] Sha M., Notteboom T., Zhang T., Zhou X., and Qin T., “Simulation model to determine ratios between quay, yard and intra-terminal transfer equipment in an integrated container handling system,” Journal of International Logistics and Trade, vol. 19, no. 1, pp. 1–18, 2021.
[18] Heilig L. and Voß S., “Inter-terminal transportation: an annotated bibliography and research agenda,” Flexible Services and Manufacturing Journal, vol. 29, no. 1, pp. 35–63, 2017, doi: 10.1007/s10696-016-9237-7
[19] Camarero Orive A., Parra Santiago J. I., Esteban-Infantes Corral M. M., and González-Cancelas N., “Strategic analysis of the automation of container port terminals through BOT (Business Observation Tool),” Logistics, vol. 4, no. 1, Art. no. 3, 2020, doi: https://doi.org/10.3390/logistics4010003
[20] Ghiara H. H. and Tei A., “Port activity and technical efficiency: determinants and external factors,” Maritime Policy & Management, vol. 48, no. 5, pp. 711–724, Jan. 2021, doi: https://doi.org/10.1080/03088839.2021.1872807
[21] Notteboom T. T., Pallis T., and Rodrigue J.-P., “Disruptions and resilience in global container shipping and ports: the COVID-19 pandemic versus the 2008–2009 financial crisis,” Maritime Economics & Logistics, vol. 23, no. 2, pp. 179–210, Jun. 2021, doi: https://doi.org/10.1057/s41278-020-00180-5
[22] Castelein B., Geerlings H., and Van Duin R., “The reefer container market and academic research: A review study,” Journal of Cleaner Production, vol. 256, Art. no. 120654, 2020, doi: 10.1016/j.jclepro.2020.120654
[23] Giuliano G. and O’Brien T., “Reducing port-related truck emissions: The terminal gate appointment system at the Ports of Los Angeles and Long Beach,” Transportation Research Part D: Transport and Environment, vol. 12, no. 7, pp. 460–473, Oct. 2007, doi: https://doi.org/10.1016/j.trd.2007.06.004
[24] Li X., “Trends and prospects of port digital transformation,” Highlights in Business, Economics and Management, 2024, doi: https://doi.org/10.54097/fqpgy243
[25] Min H., “Developing a smart port architecture and essential elements in the era of Industry 4.0,” Maritime Economics & Logistics, vol. 24, no. 2, pp. 189–207, Jun. 2022, doi: https://doi.org/10.1057/s41278-022-00211-3
[26] Li F. Y., Chang D., Gao Y., Zou Y., and Bao C., “Automated container terminal production operation and optimization via an AdaBoost-based digital twin framework,” Journal of Advanced Transportation, vol. 2021, Art. no. 1936764, Sep. 2021, doi: https://doi.org/10.1155/2021/1936764
[27] Kaptsov L., “RESTful API design for geospatial logistics platforms using TypeScript and Laravel,” Journal of Information, Technology and Policy, 2025, doi: https://doi.org/10.62836/jitp.2025.515
[28] Bershchanskyi Y., Klym H., and Shevchuk Y., “Containerized Artificial Intelligent System Design in Cloud and Cyber-Physical Systems,” Advances in Cyber-Physical Systems, vol. 9, no. 2, pp. 151–157, 2024, doi: https://doi.org/10.23939/acps2024.02.151
[29] Drozd A., “Intelligent systems for transport logistics optimisation: Algorithms, architecture, and legal aspects,” in Proc. Int. Conf. Economic Sciences and Management in the Changing World 2025 (ICESMCM 2025), no. 5, Nov. 2025, doi: https://doi.org/10.5281/zenodo.17550734
[30] Sagin S., Kuropyatnyk O., and Tkachenko I., “Providing of the sea vessels ecological exploitation,” in Proc. V Int. Maritime Sci. Conf. MPP&O-2024, Odesa, Ukraine, 2024, pp. 145–147.
[31] Pechenyuk A. and Petrychenko O., “Prediction of safe maneuvers in restricted waters as problem of navigation and ship hydrodynamics,” in Transport Means – Proc. Int. Conf., vol. 25, 2021, pp. 239–244.
[32] С. С. Свірідова та Ю. О. Захарченко, “Основні шляхи та резерви потенціалу розвитку морських портів України,” Економіка: реалії часу, № 5(57), с. 91–98, 2021, doi: 10.5281/zenodo.6075998. [Електронний ресурс].
[33] Русанова С. та Перепічко М., “Моделі управління морськими портами: світо-ві практики,” Економіка та суспільст-во, no. 61, p. 102, 2024, doi: https://doi.org/10.32782/2524-0072/2024-61-102
[34] С. Крамський, О. Дарушин, та О. Заха-рченко, “Сталий інноваційний розви-ток морських портів у вимірі безпеко-вих загроз і турбулентності,” Grail of Science, № 57, с. 281–293, 2025, doi: 10.36074/grail-of-science.17.10.2025.026.
[35] Shevchuk Y., “Risk management and compliance strategies for legacy IT infrastructure,” The American Journal of Engineering and Technology, vol. 7, no. 8, pp. 85–91, 2025, doi: https://doi.org/10.37547/tajet/Volume07Issue08-10
[36] Kulishova O. O., Kotenko V. V., and Yakovtsev S. S., “Perspectives of introducing digital technologies into the operational safety management processes of seaports,” Tavryiskyi Naukovyi Visnyk. Seriia: Ekonomika, no. 11, pp. 76–85, Jan. 2022, doi: https://doi.org/10.32851/2708-0366/2022.11.11
[37] Vlasova V. and Yedemskyi Y., “Problems and perspectives of development of sea ports on the Danube,” Ekonomika i Upravlinnia, no. 43–44, pp. 116–122, Dec. 2018. [Online]. Available: https://journals.duit.edu.ua/index.php/economy/article/view/1000
[38] Хаб О., “Аналіз економічного потенці-алу морських портів України в умовах реалізації інноваційних можливостей,” Economic Analysis, vol. 29, pp. 192–199, 2019, doi: https://doi.org/10.35774/econa2019.01.192
[39] Воркунова О., “Використання інфор-маційних технологій у діяльності мор-ських портів,” Development of Management and Entrepreneurship Methods on Transport (ONMU), 2024, doi: https://doi.org/10.31375/2226-1915-2024-4-24-34
[40] Волков О. М., Петриченко О. О. та Власенко Е. А., “Hazards of using autonomous vessels,” Судноводіння, no. 34, pp. 20–32, 2023.
[41] Кириллова О. В., Кириллова В. Ю. та Магамадов О. Р., “Поняття «Smart Port» у контексті глобальних тенденцій інте-грації інтелектуальних транспортних та інформаційних технологій у порто-вій індустрії,” Вчені записки ТНУ ім. В. І. Вернадського. Серія: Технічні на-уки, vol. 35, no. 74, pp. 81–86, 2024, doi: https://doi.org/10.32782/2663-5941/2024.5.2/14
[42] Мурад’ян А. О. та Демидюков О. В., “Перспективи розвитку вантажного об-ладнання та особливості його викорис-тання в умовах автоматизації портових терміналів,” Збірник наукових праць Українського державного університету залізничного транспорту, no. 208, pp. 207–214, 2024, doi: https://doi.org/10.18664/1994-7852.208.2024.308732
[43] Vernadat G. F. B., Molina A., Panetto H., and Weichhart G., “Interoperability Challenges in Collaborative and Automated Systems,” in Interoperability Principles and Standards: Applications to Collaborative and Automated Systems. Cham, Switzerland: Springer, 2025, ch. 2, pp. 19–79, doi: 10.1007/978-3-031-81497-6_2