2020 Fiscal Year Annual Research Report
Development of Algorithm for Ship Handling Decision using Deep Reinforcement Learning
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18H01642
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
古川 芳孝 九州大学, 工学研究院, 教授 (90253492)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
石橋 篤 東京海洋大学, 学術研究院, 講師 (00242321)
茨木 洋 九州大学, 工学研究院, 助教 (20274508)
木村 元 九州大学, 工学研究院, 教授 (40302963)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 自動運航船 / 海上安全 / 深層強化学習 / 操船判断 / 衝突回避 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
前年度に引き続き，衝突危険度の評価法や操船行動の評価指標の設定方法の見直しを行い，操船判断アルゴリズムの性能向上を図った。自船の状態を表すパラメータとして，自船と相手船の位置座標，回頭角，船速，斜航角，無次元回頭角速度および自船の舵角に加え，ファジィ推論により導出した他船との衝突危険度（C.R.）を考慮して深層強化学習を行うことにより，学習条件に含まれていない見合い関係を設定した場合においても，適切な避航路を選択して衝突回避が可能であることを確認した。また，原針路と避航路のなす面積ならびに自船の周囲に設定した閉塞領域への他船の侵入の有無に基づく報酬に対して，自船の進行方向と原針路との関係を考慮した報酬を追加することにより，相手船との衝突を回避するための避航操船を完了した後，速やかに原針路へ復帰可能であることを確認した。ただし，一部の見合い条件においては，衝突には至らないものの2船が近接して航行する航路を選択する場合も見られたため，操船行動の評価指標の設定方法についてさらなる改良が必要である。
一方，シミュレーション計算に基づいて開発した衝突回避アルゴリズムの性能を評価するための模型試験の実施を目的として，前年度までに開発した陸上と模型船間の通信機能を組み込んだ模型船の運動制御システムの改良を行った。陸上に設置したトータルステーションを使った模型船の位置計測システムから得られる模型船の位置座標や船速等の情報，ならびに模型船に搭載した高精度姿勢角計から得られる模型船の回頭角や回頭角速度の情報に基づいて模型船が取るべき舵角を設定し，操舵信号を模型船に送信して運動を制御可能なシステムを開発した。九州大学船舶運動性能試験水槽において自由航走する模型船に本運動制御システムを適用した結果，衝突回避アルゴリズムの性能評価に適用可能であることを確認した。
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| Research Progress Status |
令和2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2年度が最終年度であるため、記入しない。
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