Ship maneuvering model identification for reproducing motion data in waves using stochastic theory and model predictive control

Research Project

Project/Area Number	24K07902
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 24020:Marine engineering-related
Research Institution	Yokohama National University
Principal Investigator	満行泰河横浜国立大学, 大学院工学研究院, 准教授 (40741335)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000) Fiscal Year 2026: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000) Fiscal Year 2025: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000) Fiscal Year 2024: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Keywords	船舶操縦運動モデル / システム同定 / モデル予測制御
Outline of Research at the Start	自動運航や遠隔操船を実現するためには操縦運動モデルを活用することが必須となる。現状、貨物などを含めた船舶の完全な情報の取得や、風波などの外的環境の影響を完全にモデル化することは難しいため、モデルの出力と現実で観測されるデータが異なることが多く、操縦運動モデルの活用が進んでいない。本研究では、確率論を導入した平水中操縦運動における操縦流体力微係数の推定手法と、モデル予測制御を用いた波浪中操縦運動データを帰納的に説明する外力時系列情報算出手法を開発する。モデルベースかつデータサイエンス技術を用いた帰納的アプローチを用いて、波浪中船体操縦運動を合理的に説明可能な船体操縦運動モデルのあり方を解明する。