2019 Fiscal Year Annual Research Report
R&D of Next Generation Support System for Ship Operation/Handling
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17H03493
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| Research Institution | Kobe University |
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Principal Investigator |
橋本 博公 神戸大学, 海洋底探査センター, 准教授 (30397731)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
松田 秋彦 国立研究開発法人水産研究・教育機構, 水産工学研究所, グループ長 (10344334)
小野寺 直幸 国立研究開発法人日本原子力研究開発機構, システム計算科学センター, 研究職 (50614484)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 海上安全 / 実航海シミュレーション / 衛星AISデータ / 大規模粒子法 / 陽的MPS / 自律操船AI / 深層Q学習 / CFD |
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| Outline of Annual Research Achievements |
海上輸送船舶の安全性向上に貢献する次世代型の運航・操船支援システムを立案するために、今年度は以下の研究を行った。
船舶の外洋航行を模擬する航海シミュレーションについて、人工衛星で取得されたAIS（船舶自動識別装置）データと波浪推算データを用いて、自動車運搬船が遭遇した波高と波向きを調査し、太平洋と大西洋の航路選定における限界波高を明らかにした。これにより、船長の航路選択を高精度に模擬可能な実航海シミュレーションが可能となった。さらに、この航海シミュレーションを用いて、IMO（国際海事機関）で議論が進む第二世代非損傷時復原性基準の運航対策について検討を行った。その結果、暫定ガイドラインが導入された場合でも、航路選択に大きな影響を及ぼさないことを確認した。また、深層強化学習として知られるdeep Q-learningにもとづく自律操船AI（人工知能）の開発についても、衝突回避に加えて目的地への効率的な到達を実現するため、周辺環境の状態変数と報酬関数を工夫することにより、両者を高度に両立させることのできる自律操船AIの開発を行った。これらと並行して、陽的MPS（Moving Particle Simulation）とGPGPU（General-Purpose computing on Graphics Processing Units）を組み合わせた大規模粒子法計算にもとづき、船首冠水やプロペラ露出などを含む荒天時の船体挙動を予測可能な荒天中操縦シミュレーションを開発し、過去の自由航走模型実験と比較することで、その精度を明らかにした。
熟練船長が行う航路選定のモデル化、荒天遭遇時の操船指針の検討に耐えるシミュレーションの開発、衝突や座礁の危険を自律的に回避するAI開発が達成されたことにより、次世代の船舶運航・操船支援システム開発の基礎が確立されたといえる。
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| Research Progress Status |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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