| 研究課題/領域番号 |
17H03493
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
船舶海洋工学
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| 研究機関 | 神戸大学 |
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研究代表者 |
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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| 研究分担者 |
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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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
15,860千円 (直接経費: 12,200千円、間接経費: 3,660千円)
2019年度: 4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2018年度: 5,330千円 (直接経費: 4,100千円、間接経費: 1,230千円)
2017年度: 6,370千円 (直接経費: 4,900千円、間接経費: 1,470千円)
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| キーワード | 実航海シミュレーション / 衛星AIS / 荒天中操縦性 / 大規模粒子法 / GPGPU / 自動衝突回避 / deep Q-learning / 海上安全 / 衛星AISデータ / 陽的MPS / 自律操船AI / 深層Q学習 / CFD / 運航制限・運航ガイダンス / 荒天中操船 / 航海シミュレーション / 模型実験 / 運航制限 / 深層強化学習 / 最適航路選定 / 大振幅船体動揺 / 空中露出 / 船舶工学 / 粒子法 |
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| 研究成果の概要 |
人工衛星で受信したAIS（船舶自動識別装置）データと波浪推算データを組み合わせることで、大洋航行を行う船舶の荒天回避基準を明らかにし、これを組み込んだ実航海シミュレーションを開発した。また、拘束模型実験にもとづき、空中露出度合いを変数とするプロペラ推力と舵力のモデル化を行った。これをGPGPU粒子法ベースの波浪中操縦シミュレーションに組み込むことにより、荒天遭遇時の操船指針を議論することを可能とした。さらに、深層強化学習として知られるdeep Q-learningを応用し、目的地へ向かいつつ自動的に衝突回避を行う自動避航操船技術を開発し、複数の自走式模型船を用いた模型実験により実証を行った。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
熟練船長が行っている大洋航行時の荒天回避基準のモデル化、荒天遭遇時の操船指針の検討に耐える操縦性シミュレーション手法の構築、目的地へと向かいつつ、衝突・座礁の危険を自動的に回避する自動避航技術が開発されたことにより、次世代の船舶運航・操船支援システムの基盤的技術が確立されたといえる。特に、deep Q-learningにもとづく自動衝突回避では、世界で初めて複数の自走式模型船による実証実験を行っており、自動運航船の早期実現に向けた先駆的技術として期待できる。
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