2020 Fiscal Year Annual Research Report
Development of AI for autonomous ship handling to accelerate ocean-bottom exploration, and its demonstration at actual sea
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20H00284
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| Research Institution | Osaka Prefecture University |
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Principal Investigator |
橋本 博公 大阪府立大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (30397731)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
青木 尊之 東京工業大学, 学術国際情報センター, 教授 (00184036)
松田 秋彦 国立研究開発法人水産研究・教育機構, 水研機構(神栖), 主幹研究員 (10344334)
島 伸和 神戸大学, 理学研究科, 教授 (30270862)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 深層強化学習 / AI / 自動操船システム / 実船実験 / 模型実験 / CFD / GPU / 海洋底探査 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，気象海象が複雑に変化する状況下において，海洋底探査に課せられた高度ミッションを達成するための自律操船AIの開発を行う。今年度の研究実績の概要は以下の通り。
①深層強化学習を用いた自律避航AIの開発を行った。自船および周辺他船・障害物を入力として，衝突リスクの評価と衝突回避行動を出力するAIを開発し，これと既存のオートパイロットを組み合わせることで，目的地に向かって航行しつつ，衝突危険がある場合には適切な避航行動を行う自動操船システムを構築した。本システムの有効性を検証するため，神戸大学附属練習船「深江丸」を用いて大阪湾にて実証実験を行い，多数の船舶が行き交う輻輳海域においても，AIをコア技術とする自動操船により，衝突回避と目的地への航行が達成されることを確認した。
②航行中の船舶に作用する流体力の高精度推定を実現するため，気液界面や複雑な船体表面形状に対して効果的な適合格子細分化（AMR）法を用いた流体力のCFD推定を試みた。実存する調査船の縮尺模型を用いた抵抗試験を2度にわたって実施し，CFD計算との比較を行った結果，現状のCFDでは高速域での抵抗値が過大に評価されることを確認した。
③水産技術研究所神栖拠点の海洋工学総合実験棟において，トータルステーションにより取得される船体位置や模型船内の各種センサーで取得されるアクチュエータ値を陸上サーバに集約できるように実験システムの改良を行った。これにより，次年度以降に実施を予定している，AIによる自律操船の模型実験を可能とした。
④一般的な商船では，プロペラやサイドスラスタなど各アクチュエータへの外部からの直接指令が困難である。このような船舶に対してもAIによる操船支援を導入可能とするためのマンマシンインターフェースの仕様について検討を行った。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
今年度は自律避航を行うAIとオートパイロットを組み合わせることにより，自動操船システムを開発し，実海域において実船を用いた実証実験を実施することができた。これと並行して開発を進めている測線に沿ったグリッド走行ならびに外乱下での定点保持を行うAI開発についても特段の問題は生じておらず，計画通りに研究が進展している。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は，グリッド走行および定点保持を行うAIを開発し，自走式模型船を用いた水槽試験によりその有効性を検証する。また，実船実験の実施に向けて，船内でのセンサー情報の集約やAI搭載PCとの通信，AIからの指示を乗組員に効果的に伝えるマンマシンインターフェースの準備を進めていく。
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| Remarks |
橋本博公，人工知能をコア技術とする内航船の操船支援システム開発，国土交通省第5回交通運輸技術フォーラム，ポスター発表，2021
橋本博公，深層強化学習による自律操船システム，日本船舶技術研究協会未来塾報告書（寄稿），2021
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Research Products
(5 results)
