2023 Fiscal Year Research-status Report
低廉な慣性センサを用いた船舶自動位置推定システムの冗長化に関する研究
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22K04550
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| Research Institution | Tokyo University of Marine Science and Technology |
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Principal Investigator |
福田 厳 東京海洋大学, 学術研究院, 准教授 (10734478)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
久保 信明 東京海洋大学, 学術研究院, 教授 (80343169)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Keywords | 初期バイアス推定 / INS/DVL / 慣性航法 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
これまで、初期バイアス推定については慣性航法の逆計算に用いるデータ長や航行状態の違い等が位置誤差に与える影響を調べ、初期バイアス推定に最適なデータを自動選定する方法を明らかにする。針路推定は基礎研究を発展させバイアス推定に利用できる微小針路変化検知アルゴリズムを明らかにする。さらに、これまで使用していたセンサと同価格帯で全軸がMEMS方式および混合 方式(Z軸ジャイロセンサが光ファイバー式)の2種類の最新慣性センサを導入し、システムの精度を向上することができた。また、カタログ値では不明な点をあらん分散などを用い明らかにした。【令和5年度】は【計画3.1】に従い実験船による計測を３回実施した。さらに、【計画3.2】に従ってシミュレーションによるINS/GNSSの検証、シミュレーションによるINS/DVLの検証を実測値のデータ分析を用いシミュレーションによる結果との比較・検証、を行った。その結果、初期バイアス推定のために使用するトラジェクトリージェネレータを応用したシステムにおいて、ある工夫をすると、より正確にバイアス推定が行えることがわかってきた。現在、その手法についてまとめており準備が出来次第、論文として発表する。【計画3.3】研究結果による検証・成果発表・再計画について、初期バイアスの推定方法については目処が立ったが、INS/DVLによって航行している時に発生するバイアスを推定する方法については当初計画から遅れている。微小針路変化アルゴリズムについては解決したが、その時の値を用いてもバイアス推定の効果が低い状況となっている。今年度が2024年度が最終年度となるため、早急に課題を明らかに解決に向けて取り組んでいく予定である。
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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
一番の課題であった初期バイアス推定については、研究発表できる段階となったことが大きな理由である。航行中のバイアス推定については、当初計画ではうまくいかないことがわかってきたが、課題は見えてきたのでおおむね順調に進展しているとした。
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| Strategy for Future Research Activity |
初期バイアス推定については論文発表ができるように準備を進めていく予定である。航行中のバイアス推定についても、課題に対し解決策を考えていく予定である。
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| Causes of Carryover |
2023年度に国際学会発表で予算を計上していたが、諸事情により国際学会に参加できなかったことにより次年度使用額が生じた。2024年度に国際ジャーナルに投稿するために使用する予定である。
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