A study of robust ship avoidance avoidance algorithms in an environment with a variety of autonomous vessels
| Project/Area Number |
20K14968
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 24020:Marine engineering-related
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| Research Institution | National Institute of Maritime, Port and Aviation Technology |
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Principal Investigator |
SATO Keiji 国立研究開発法人海上・港湾・航空技術研究所, その他部局等, 研究員 (90734244)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2022-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2021)
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| Budget Amount *help |
¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
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| Keywords | 避航操船 / 多目的最適化 / CORLEGs / OZT / ロバスト性 / 自動運航船 / 遺伝的アルゴリズム / ソフトコンピューティング / ロバスト最適化 / シミュレーション |
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| Outline of Research at the Start |
避航アルゴリズムのパラメータ解空間は膨大であり、アルゴリズムの評価も「目的地点までの距離を短くしたい」と「互いに安全な距離を保持したい」はトレードオフの関係にある。しかし、多くの避航操船アルゴリズムのパラメータは経験的な値を設定するにとどまっている。
そこで、本研究では、パラメータを経済・利便性、衝突のリスクといった複数の目的的関数のトレードオフが存在する環境下で、多数の解の候補を獲得できる進化型多目的最適化手法を適用することで、安定した避航操船を可能とするアルゴリズムパラメータ設計を行い、多様な自律船が混在する輻輳海域に適用しても避航操船が可能となるロバストな自動避航アルゴリズムの研究を行う。
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| Outline of Final Research Achievements |
In this study, the parameters of the ship avoidance algorithm is designed by applying an evolutionary multi-objective optimization method that can obtain a large number of candidate solutions in an environment where there are tradeoffs among multiple objective functions such as economy, convenience, and collision risk.
A multi-objective optimization method, NSGA-II, was applyed to search for a solution to the avoidance algorithm. The obtained parameters was verified through a comparison of ship operation results between a mariner and an automatic ship avoidance algorithm using a ship handling simulator.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
多くの研究は避航操船アルゴリズムのパラメータは経験的な値を設定するにとどまっている。しかし、避航アルゴリズムのパラメータの解空間は膨大であり、かつアルゴリズムの評価も「目的地点までの距離を短くしたい（経済性・利便性）」と「互いに安全な距離を保持したい（リスク）」はトレードオフの関係にあるため、適切なパラメータ探索手法が求められており、本研究はその解決に資する。
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Report
(3 results)
Research Products
(3 results)
