データ同化と学習理論による小型高速船の実時間運動予測

• Project/Area Number: 20H02381
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 24020:Marine engineering-related
• Research Institution: 防衛大学校(総合教育学群、人文社会科学群、応用科学群、電気情報学群及びシステム工学群)
• Principal Investigator: 寺田 大介 防衛大学校(総合教育学群、人文社会科学群、応用科学群、電気情報学群及びシステム工学群), システム工学群, 教授 (80435453)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 片山 徹 大阪府立大学, 工学(系)研究科(研究院), 教授 (20305650) ; 平川 嘉昭 横浜国立大学, 大学院工学研究院, 准教授 (00345480)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2024-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2020)
• Budget Amount: ¥15,730,000 (Direct Cost: ¥12,100,000、Indirect Cost: ¥3,630,000); Fiscal Year 2021: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000); Fiscal Year 2020: ¥8,710,000 (Direct Cost: ¥6,700,000、Indirect Cost: ¥2,010,000)
• Keywords: 海難防止 / 海上安全

Outline of Research at the Start

小型高速船の海難は、信頼性の高い船体運動理論ならびに種々のセンシングデバイスが開発されている現在においても、未だに発生している。この問題を解決するために、本研究課題では、小型高速船の安全運航支援システムの開発を念頭におき、逐次データ同化と統計的学習理論を融合することによって小型高速船の運動を実時間で予測する新しい方法を確立する。そのための検討課題は①逐次データ同化による小型高速船の船体運動予測数学モデルの構築、②予測誤差の深層学習による未知外乱の推定および③実時間予測のためのシステム開発である。