Phương pháp đánh giá khả năng va chạm tàu thuyền dựa trên hệ thống tự động nhận dạng tàu thủy

KHOA HỌC - CÔNG NGHỆ 
TẠP CHÍ ISSN: 1859-316X 
KHOA HỌC CÔNG NGHỆ HÀNG HẢI 
JOURNAL OF MARINE SCIENCE AND TECHNOLOGY 
31 SỐ 64 (11-2020) 
PHƯƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ KHẢ NĂNG VA CHẠM TÀU THUYỀN 
DỰA TRÊN HỆ THỐNG TỰ ĐỘNG NHẬN DẠNG TÀU THỦY 
THE METHOD FOR ASSESSMENT PROBABILITY SHIP COLLISION 
BASED ON AUTOMATIC IDENTIFICATION SYSTEM 
NGUYỄN MẠNH CƯỜNG*, TRƯƠNG THANH BÌNH 
Khoa Điện - Điện tử, Trường Đại học Hàng hải Việt Nam 
*Email liên hệ: nguyenmanhcuong@vimaru.edu.vn 
Tóm tắt 
Việc xác định khả năng va chạm tàu thuyền trên 
biển là nội dung quan trọng trong quản lý và an 
toàn hàng hải. Các thuật toán đánh giá khả năng 
va chạm là cơ sở của một hệ thống phát hiện và 
ngăn ngừa sự cố, là trọng tâm trong công nghệ 
điều hướng tàu. Hệ thống nhận dạng tự động 
(AIS) từ khi ra đời đã được sử dụng để hỗ trợ điều 
hướng, ước tính tuyến đường, dự đoán va chạm và 
phát hiện giao thông bất thường. Bài viết này xem 
xét các yếu tố chính của va chạm tàu, phát triển 
một mô hình toán học để đánh giá khả năng và mô 
phỏng đánh giá va chạm tàu dựa trên thông tin 
AIS, từ đó đưa ra cảnh báo cần thiết cho thủy thủ 
đoàn để phòng tránh đâm va. 
Từ khóa: Tránh va chạm, Chỉ số rủi ro va chạm, 
Đánh giá rủi ro va chạm, AIS. 
Abstract 
Determining the possibility of ship collision at sea 
is an important content in maritime management 
and safety. The assessment for ship collision by 
algorithmics is the basis of an incident detection 
and prevention system, which is a focus ofship 
navigation technology. The automatic 
identification system (AIS) has been used since its 
inception to assist with navigation, route 
estimation, collision prediction, and unusual 
traffic detection. This paper examines the key 
elements of ship collision, developing a 
mathematical model to assess the ability and 
simulating ship collision assessment based on AIS 
information, thereby issuing warnings for the 
crew to prevent collisions. 
Keywords: Collision avoidance, Collision risk 
index, Assessment collision, AIS. 
1. Giới thiệu 
Ngày nay, việc quản lý an toàn hàng hải và phòng 
chống ô nhiễm môi trường biển là nhiệm vụ quan 
trọng của ngành hàng hải quốc tế. Mỗi vụ va chạm 
không chỉ gây thiệt hại về vật chất mà còn đe dọa đến 
tính mạng con người và là một mối đe dọa lớn đối với 
môi trường biển [1]. Do đó, Quy ước quốc tế về phòng 
ngừa va chạm trên biển (COLREGS) đã được đề ra và 
tuân thủ đầy đủ, cùng với đó là sự kết hợp các hệ thống 
hỗ trợ hàng hải để giảm thiểu sự cố, chẳng hạn như 
khuyến nghị sử dụng thiết bị AIS và Radar ARPA 
trong thực tế [2].Tuy nhiên, nhiều cuộc điều tra tai nạn 
hàng hải cho thấy 75% - 96% các vụ tai nạn hàng hải 
là do lỗi của con người và va chạm trên biển liên quan 
đến sự không chính xác của các quy tắc COLREGS 
trong quá trình thực hiện [3].Trong thực tế, tàu nhỏ và 
tàu cá không được trang bị hệ thống ARPA, do đó cần 
thiết phải sử dụng hiệu quả những thông tin của hệ 
thống AIS để đánh giá khả năng va chạm. 
Các thuật toán khác nhau đã được phát triển và sử 
dụng trong điều hướng, dẫn đường và điều khiển, 
trong đó trọng tâm là đánh giá khả năng va chạm, đây 
là cơ sở của một hệ thống phát hiện và ngăn ngừa sự 
cố. Các thuật toán này rất quan trọng bởi việc phát 
hiện và cảnh báo tức thời về nguy cơ va chạm, từ đó 
có thể đảm bảo an toàn hàng hải và tránh thương vong. 
Việc cảnh báo nguy cơ va chạm dựa trên chỉ số rủi ro 
va chạm (CRI) [4]. Giá trị của CRI bị ảnh hưởng bởi 
nhiều yếu tố, bao gồm thời gian đến điểm tiếp cận gần 
nhất (TCPA), khoảng cách tới điểm tiếp cận gần nhất 
(DCPA), khoảng cách từ tàu mục tiêu và góc tiếp cận 
giữa hai tàu là những yếu tố ảnh hưởng quan trọng 
nhất. Phương pháp tính CRI thông qua mạng nơ ron 
và lý thuyết mờ có độ chính xác cao nhất. Tuy nhiên 
đối với những phương pháp này rất khó để thiết lập 
các hàm chức năng và xác định các điều kiện ban đầu, 
dẫn đến những hạn chế trong việc áp dụng các phương 
pháp này trong thực tế [5]. 
Thiết bị AIS trên tàu sử dụng thông số DCPA và 
TCPA để đánh giá va chạm nhưng cho kết quả không 
thật chính xác trong một số tình huống đặc biệt như 
đối đầu hoặc vượt tàu. Do đó, bài báo này đã đề cập 
KHOA HỌC - CÔNG NGHỆ 
32 SỐ 64 (11-2020) 
TẠP CHÍ ISSN: 1859-316X 
KHOA HỌC CÔNG NGHỆ HÀNG HẢI 
JOURNAL OF MARINE SCIENCE AND TECHNOLOGY 
đến một cách tiếp cận tổng quát hơn để tính toán CRI, 
xem xét các yêu cầu thực tế để tránh va chạm và dựa 
trên thông tin bao gồm DCPA, TCPA, khoảng cách và 
góc giữa hai tàu, bao gồm tất cả các tình huống khi tàu 
di chuyển trên biển với các yếu tố điều kiện thời tiết 
và sóng biển được ước tính thông qua hệ số an toàn 
được đặt ở mức cao nhất. Sau khi xây dựng mô hình 
thuật toán sẽ tiến hành mô phỏng để tính toán xác suất 
va chạm cho các tàu trên biển để đưa ra cảnh báo kịp 
thời theo các mức độ khác nhau. Đóng góp chính của 
bài viết này là xây dựng mô hình tính toán CRI với 
mỗi trọng số được chỉ định theo mức độ nguy hiểm 
liên quan đến tình huống va chạm bằng thuật toán 
phân tích trọng số (AHP) [4]. Bài báo cũng nhấn mạnh 
rằng yếu tố con người là quan trọng nhất, vì vậy không 
tích hợp các quy tắc COLREGS vào mô hình, khi 
nguy cơ va chạm cao hệ thống sẽ cảnh báo thủy thủ 
đoàn chú ý và hành động. Mô hình thuật toán này đặc 
biệt có hiệu quả cho các tàu nhỏ tàu cá vốn có thiết bị 
hạn chế, thường không được trang bị đầy đủ Radar 
ARPA và ECDIS. 
Bài báo này được thiết kế như sau: Phần 2 trình 
bày mô hình thuật toán tính toán khả năng va chạm 
CRI; Phần 3 xây dựng chương trình mô phỏng và các 
kết quả đạt được; Kết luận và khả năng ứng dụng được 
trình bày trong phần 4. 
2. Mô hình tính toán khả năng va chạm 
Khu vực va chạm được quyết định bởi kích thước 
của hai con tàu, vị trí chính xác, độ lệch của chuyển 
động trong không gian hoạt động của mỗi con tàu. Sự 
va chạm sẽ xảy ra khi khoảng cách giữa hai con tàu 
nhỏ hơn bán kính của khu vực va chạm được xác định 
bằng cách lấy một con tàu làm trung tâm. 
Trong thuật toán tránh va chạm, điều quan trọng là 
xác định được các thông số chuyển động của tàu so 
với tàu mục tiêu để làm cơ sở tính toán và phân loại 
các trường hợp. Trên mặt biển mở, hai con tàu sẽ được 
coi là hai điểm chuyển động với vectơ vận tốc đã biết. 
Hình 1 mô tả vị trí và vector chuyển động của hai tàu 
trên hệ tọa độ Decac. 
CoCt
Vt
RX X(E)
Vt
RY
Vo
Vot
Cot
Bot
Bt
Y(N)
ΔC
R
Hình 1. Vector chuyển động của hai tàu 
Vị trí xác định theo GPS của con tàu là (
0 , 0 ). 
Tốc độ của tàu với mặt đất (SOG) và hướng hành trình 
(COG) lần lượt là Vo và Co. Vị trí xác định theo GPS 
của tàu mục tiêu là ( T , T ). SOG và COG của tàu 
mục tiêu lần lượt làVt và Ct. Chúng ta có các thông số 
sau: R là khoảng cách tương đối giữa hai tàu,Votlà 
vector tốc độ giữa hai tàu, Bot là góc phương vị giữa 
hai tàu 00≤ Bot≤ 1800. 
 Tốc độ của tàu và tàu mục tiêu trên các trục tọa 
độ là [6]: 
0
0
0 0
0 0
sin
cos
x
y
v v
v v
T
T
T T
T T
sin
cos
x
y
v v
v v
 (1) 
Trong đó tàu chủ có tọa độ 
0 0( , )x y , vận tốc là 
0v và hướng 0 . Tàu mục tiêu có tọa độ T T( , )x y , 
vận tốc là Tv và hướng T . 
Vận tốc tương đối của hai tàu trên trục x và y được 
xác định bởi: 
R T 0
R T 0
x x x
y y y
v v v
v v v
 (2) 
Giá trị độ lớn của vận tốc tương đối và hướng 
tương đối giữa hai tàu là [6]: 
R R
R
R
2 2
R
R arctan
x y
x
y
v v v
v
v
(3) 
Trong đó: 
R R
R R
R R
R R
0 0, 0
π 0, 0
π 0, 0
2π 0, 0
x y
x y
x y
x y
v v
v v
v v
v v
(4) 
Khoảng cách tương đối giữa hai tàu là: 
2 2
T 0 T 0( ) ( )R x x y y (5) 
Góc mạn giữa tàu với tàu mục tiêu là [6]: 
0 T
0
0 T
arctan
x x
y y
(6) 
Khi đó, DCPA và TCPA giữa hai tàu là [6,7]: 
R T
R T
R
sin( π)
cos( π)
DCPA R
R
TCPA
v
(7) 
KHOA HỌC - CÔNG NGHỆ 
33 SỐ 64 (11-2020) 
TẠP CHÍ ISSN: 1859-316X 
KHOA HỌC CÔNG NGHỆ HÀNG HẢI 
JOURNAL OF MARINE SCIENCE AND TECHNOLOGY 
Mối quan hệ giữa góc phương vị tàu và tàu mục 
tiêu như sau [6,7]: 
t oB B B (8) 
Trong đó B0 = C0. 
Hệ số tốc độ Kđược xác định bởi [6,7]: 
o tK V V (9) 
Khi TCPA nhỏ hơn hoặc bằng 0, có nghĩa là hai 
tàu đã vượt qua điểm tiếp cận gần nhất. DCPA, TCPA, 
R, ∆B và K là các thành phần của mô hình đánh giá 
khả năng va chạm. R và DCPA đại diện cho không 
gian va chạm, TCPA đại diện cho thời gian va chạm, 
∆B và K đại diện cho độ khó của việc tránh va chạm, 
tùy theo giá trị của ∆B và K mà nó ảnh hưởng đến 
hành vi tránh va của tàu. Các tham số trong mô hình 
toán học và chương trình mô phỏng khả năng va chạm 
được gọi là các hàm chức năng [8]. 
Hàm chức năng của DCPA là [8]:
1
1 2
1 2
2 1
2
1
1 1 π
sin[ ( )]
2 2 2
0
DCPA
DCPA d
d d
U DCPA d DCPA d
d d
d DCPA
Trong đó d1 là khoảng cách xảy ra va chạm và d2 
là khoảng cách an toàn. d1 và d2 có thể được thể hiện 
dưới dạng [8]: 
1
2 1
d SDA N
d K d
 (11) 
Trong đó SDA khoảng cách tiếp cận an toàn của 
tàu, được tính theo mô hình Goodwin [6]. N là giá trị 
tương đối đại diện cho khả năng hiển thị tức thời của 
hệ thống, đối với hệ thống AIS thì N = 1. 
1 2( )SDA D B K K (12) 
Trong đó K1 là độ nhạy hệ thống tác động lên SDA, 
đối với AIS thì K1 = 0. K2 là ảnh hưởng của khu vực 
hành hải đến SDA, trong trường hợp hai tàu di chuyển 
trong vùng biển mở, điều kiện thời tiết tốt thì K2 được 
coi là bằng 0. D(∆B) là giá trị mô hình miền tàu như 
sau [8]: 
Hàm chức năng của R là [8]: 
Trong đó r1 là khoảng cách tương ứng với hành 
động muộn nhất (DLA) trước khi va chạm. Khoảng 
cách này không cố định, phụ thuộc vào kích cỡ, tốc 
độ, loại tàu, điều kiện thời tiết, khả năng điều khiển 
của sĩ quan,... Trong thực tế, khoảng cách này thường 
trong phạm vi 0,4 đến 1 hải lý. Trong tính toán mô 
phỏng, bài viết chọn r1 = 1.r2 là bán kính vùng nguy 
hiểm giữa tàu và tàu mục tiêu, r2 = r1 + d2. 
Hàm chức năng của TCPA [8]: 
1
2
1 2
2
2
1
0
TCPA
TCPA t
t TCPA
U t TCPA t
t
t TCPA
 (15) 
Trong đó t1 là thời gian tới điểm va chạm. t2 là thời 
gian để vượt qua điểm va chạm một cách an toàn. 
Thông thường, khoảng cách 6-8 hải lý được coi là 
khoảng cách lý tưởng để tàu đạt thái lái tự động bằng 
Autopilot. Để đảm bảo an toàn, bài viết này lấy giá trị 
8 hải lý khi khoảng cách giữa các tàu bắt đầu hình 
thành một tình huống va chạm. Hàm chức năng TCPA 
được tính toán với các giá trị t1, t2 [8]: 
(16) 
(17) 
Hàm chức năng chức năng của ∆B là [4,8]: 
Chỉ số rủi ro va chạm (CRI), được tính toán như sau: 
(19)DCPA DCPA TCPA TCPA R R B BCRI U U U U 
Trong đó UDCPA, UTCPA, UR và U∆B, là các hàm 
thành phần đại diện tương ứng cho khoảng cách đến 
điểm tiếp cận gần nhất, thời gian đến điểm tiếp cận 
gần nhất, khoảng cách và góc phương vị của tàu và 
tàu mục tiêu, mỗi yếu tố có tác động khác nhau đến 
nguy cơ va chạm. Các hệ số αDCPA , αTCPA, αR, α B là 
các trọng số từ 0 đến 1, có tổng bằng 1, cho biết trọng 
số ảnh hưởng đến khả năng va chạm của mỗi yếu tố. 
0 0
0
0 0
0
0
0 0
0
0
0 0
0
1.1 0.2 0 112.5
180
1.0 0.4 112.5 180
180
( ) (13)
360
1.0 0.4 180 247.5
180
360
1.1 0.4 247.5 360
180
B
B
B
B
D B
B
B
B
B
1
1 2
1 2
2 1
2
1
1 1 π
sin[ ( )] (14)
2 2 2
0
R
R r
r r
U R r R r
r r
R r
2 2
1
ot
ot
DLA DCPA
DCPA DLA
V
t
DCPA DLA
DCPA DLA
V
2 2
2
8
ot
DCPA
t
V
0 2 01 440 5[cos( 19 ) cos ( 19 )] (18)
2 289 17
BU B B 
KHOA HỌC - CÔNG NGHỆ 
34 SỐ 64 (11-2020) 
TẠP CHÍ ISSN: 1859-316X 
KHOA HỌC CÔNG NGHỆ HÀNG HẢI 
JOURNAL OF MARINE SCIENCE AND TECHNOLOGY 
3. Xây dựng chương trình mô phỏng 
Dữ liệu đầu vào chương trình mô phỏng giả định 
rằng con tàu có chiều dài lớn hơn 50m, Anten AIS 
được đặt có chiều cao không quá 50m so với mặt nước 
biển, dữ liệu trích xuất từ thiết bị AIS, con tàu đang di 
chuyển ở vùng biển mở, tầm nhìn tốt, tốc độ gió, 
cường độ sóng bình thường. 
Trọng số cho mỗi tham số đã được phân tích theo 
thuật toán AHP trong trường hợp xếp hạng định lượng 
không có sẵn. Trong các yếu tố ảnh hưởng đến va 
chạm, TCPA là quan trọng nhất vì vậy đặt αTCPA = 0,5. 
Khoảng cách giữa hai tàu cũng là một yếu tố ảnh 
hưởng lớn, đặc biệt là trong khu vực có một mật độ 
tàu thuyền cao, do đó, đặt αR = 0,3. DCPA bị ảnh 
hưởng bởi kích cỡ của con tàu, vì vậy đặt αDCPA = 0,1. 
Góc phương vị giữa hai tàu ảnh hưởng đến khả năng 
quay trở và thay đổi hướng của tàu để tránh va, do đó, 
đặt α∆B = 0,1. 
Mô hình đánh giá rủi ro va chạm được áp dụng 
bằng cách mô phỏng các thông số của tàu và các tàu 
mục tiêu, bằng cách sử dụng công cụ C++ và Qt. Các 
tiêu chí để tính toán CRI và đưa ra cảnh báo như sau: 
khi CRI ≥ 0,6667, có khả năng xảy ra va chạm cao, vì 
vậy tàu cần hành động ngay lập tức để tránh va chạm. 
Khi CRI < 0,6667, nó có khả năng va chạm, sỹ quan 
trực ca cần chú ý, với CRI < 0,3333, xác suất va chạm 
thấp, hệ thống sẽ tự động giám sát. 
Lưu đồ thuật toán của chương trình mô phỏng 
được trình bày trong Hình 2. Nếu xác suất va chạm 
của tàu và tàu mục tiêu cao, hệ thống sẽ đưa ra cảnh 
báo và yêu cầu sỹ quan trực ca xem xét tình huống. 
Hình 3 mô tả hình ảnh chương trình mô phỏng tính 
toán khả năng va chạm giữa các tàu khi di chuyển 
xung quanh các tàu khác. Khả năng va chạm phụ 
thuộc vào vị trí, hướng đi về hành trình, tốc độ và 
khoảng cách giữa các tàu với CRI tương ứng. 
Hình 3. Hình ảnh chương trình mô phỏng 
Bảng 1. Mối tương quan giữa hai tàu 
Trường 
hợp 
Hướng 
(o) 
Phương 
vị (o) 
Tốc độ 
(kn) 
Khoảng 
cách 
(NM) 
1 175 3 12 5 
2 180 5 15 5 
3 275 30 15 8 
4 200 25 13 10 
5 162 33 15 12 
6 130 110 6 11 
7 0 356 8 3 
8 280 15 10 5 
Bảng 2. Giá trị các thông số tương ứng 
Trường hợp 
DCPA 
(NM) 
TCPA 
(hr) 
CRI 
1 0,6959 0,4126 0,2925 
2 0,4358 0,3321 0,3286 
3 7,2505 0,2254 0,5325 
4 0,8716 0,7663 0,1968 
5 9,3258 0,5035 0,5395 
6 3,7622 1,7228 0,0001 
7 0,2093 0,3741 0,4266 
8 4,9810 0,0436 0,6077 
Bắt đầu
Trích xuất dữ liệu AIS
Tính toán khả năng va 
chạm
Khả năng
va chạm cao?
Kết thúc
Đúng
Sai
Cảnh báo
Hình 2. Lưu đồ thuật toán chương trình mô phỏng 
KHOA HỌC - CÔNG NGHỆ 
35 SỐ 64 (11-2020) 
TẠP CHÍ ISSN: 1859-316X 
KHOA HỌC CÔNG NGHỆ HÀNG HẢI 
JOURNAL OF MARINE SCIENCE AND TECHNOLOGY 
Bảng 1 mô tả cụ thể mối tương quan giữa tàu và 
tàu mục tiêu theo các trường hợp gặp phải trên biển, 
bao gồm tình huống đối đầu, cắt mạn trái, cắt mạn phải 
và tình huống vượt. Bảng 2 là các thông số DCPA, 
TCPA và CRI tương ứng. 
4. Kết luận 
Bảng 2 cho thấy khả năng va chạm được đánh giá 
qua chỉ số CRI, khả năng va chạm tăng lên khi khoảng 
cách giữa hai tàu giảm xuống hoặc tăng tốc độ giữa 
hai tàu. Khả năng va chạm thường lớn khi hai tàu di 
chuyển trên cùng một làn, và nhỏ hơn trong trường 
hợp giao cắt hai bên mạn tàu. CRI phản ánh khả năng 
va chạm chính xác hơn so với trường hợp chỉ dùng 
TCPA và DCPA. So sánh các trường hợp 3 và 4 trong 
Bảng 2 cho thấy hiệu quả của phương pháp được sử 
dụng trong bài viết này. Trường hợp 4 có vẻ nguy 
hiểm hơn trường hợp 3 vì khoảng cách đến điểm tiếp 
cận gần nhất là 0,8716 hải lý gần hơn so với 7.2505 
hải lý. Tuy nhiên, trong trường hợp 3, khoảng cách 
giữa hai tàu nhỏ hơn so với trường hợp 4 trong khi tốc 
độ lại nhanh hơn, cùng với ảnh hưởng của hướng hành 
trình và góc phương vị khác nhau, trường hợp 3 nguy 
hiểm hơn trường hợp 4. 
Kết quả mô phỏng cho thấy mô hình đánh giá rủi 
ro va chạm có thể được áp dụng trong thực tế. Mô hình 
đánh giá rủi ro va chạm này có thể được sử dụng tại 
trạm gốc, trung tâm VTS và NoC để giám sát, quản lý 
và đưa ra cảnh báo nguy hiểm cho các tàu trong khu 
vực hoạt động của các trạm. Mô hình này có thể được 
tích hợp vào hệ thống AIS để giúp sỹ quan trực ca 
đánh giá nhanh chóng và chính xác nguy cơ va chạm, 
từ đó áp dụng nguyên tắc tránh va chạm để xử lý tình 
huống, hoặc chế tạo một hệ thống nhúng sau đó trang 
bị trên các tàu nhỏ, tàu cá không có Radar ARPA để 
cảnh báo tránh va. 
Lời cảm ơn 
Bài báo này là sản phẩm của đề tài nghiên cứu khoa 
học cấp Trường năm học 2019-2020, tên đề tài: 
“Nghiên cứu phương pháp đánh giá và mô phỏng xác 
suất va chạm tàu thuyền trên biển dựa trên AIS”, được 
hỗ trợ kinh phí bởi Trường Đại học Hàng hải Việt Nam. 
TÀI LIỆU THAM KHẢO 
[1] M.P. Mujeeb-Ahmed, Jung Kwan Seo, Jeom Kee 
Paik,bProbabilistic approach for collision risk 
analysis of powered vessel with offshore platforms, 
Ocean Engineering, Vol.151, pp.206-221, 2018. 
[2] Nguyen ManhCuong, Zhang ShuFang, Vietnam 
waterway transportation research and 
recommendation of ARPA and AIS used in 
collisions avoidance,Adv. Eng. Res, Vol.82, pp. 
248-252, 2016. 
[3] Jinfen Zhang, Di Zhang, Xinping Yan, Stein 
Haugen, C. Guedes Soares, A distributed anti-
collision decision support formulation in multi-
ship encounter situations under COLREGs, Ocean 
Engineering, Vol.105, pp.336-348, 2015. 
[4] Yuxin Zhao, Wang Li, Peng Shi, A real-time 
collision avoidance learning system for 
Unmanned Surface Vessels. Neuro computing, Vol. 
182, pp.255-266, 2016. 
[5] Weibin Zhang, Cole Kopca, Jinjun Tang, 
Dongfang Ma, Yinhai Wang, A Systematic 
Approach for Collision Risk Analysis based on AIS 
Data, the journal of navigation, Vol.70, pp.1117-
1132, 2017. 
[6] Wu Gongxing, Shi Danda, Guo Jiamin, 
Deliberative Collision Avoidance for Unmanned 
Surface Vehicle Based on the Directional Weight, 
J. Shanghai Jiaotong Univ. (Sci.) 2016, Vol. 21, 
pp.307-312, 2016. 
[7] Chen Dejun, Dai Chu, WanXuechao, Mou Junmin, 
A Research on AIS-based Embedded System for 
Ship, The 3rd International Conference on 
Transportation Information and Safety, Wuhan, 
China, pp.512-517, June 2015. 
[8] Wu, H.S, Design of Ship Collision Avoidance 
Terminal Based on AIS/Radar Fused Information. 
A Dissertation for the Degree of Master 
Engineering, Harbin Engineering University, 
Harbin, China, 2012. 
Ngày nhận bài: 20/04/2020 
Ngày nhận bản sửa: 25/05/2020 
Ngày duyệt đăng: 02/06/2020