| 研究課題/領域番号 |
19H02371
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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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| 審査区分 |
小区分24020:船舶海洋工学関連
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| 研究機関 | 国立研究開発法人海上・港湾・航空技術研究所 |
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研究代表者 |
間島 隆博 国立研究開発法人海上・港湾・航空技術研究所, その他部局等, 研究員 (30392690)
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| 研究分担者 |
澤田 涼平 国立研究開発法人海上・港湾・航空技術研究所, その他部局等, 研究員 (00825911)
高玉 圭樹 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 教授 (20345367)
福戸 淳司 国立研究開発法人海上・港湾・航空技術研究所, その他部局等, 研究員 (40360713)
佐藤 圭二 国立研究開発法人海上・港湾・航空技術研究所, その他部局等, 研究員 (90734244)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
17,420千円 (直接経費: 13,400千円、間接経費: 4,020千円)
2021年度: 4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2020年度: 6,240千円 (直接経費: 4,800千円、間接経費: 1,440千円)
2019年度: 6,760千円 (直接経費: 5,200千円、間接経費: 1,560千円)
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| キーワード | 避航操船 / 学習分類子システム / OZT / COLREGs / 学習分類子法 / COLREG / 大時定数 / CORLEGs |
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| 研究開始時の研究の概要 |
自律的な避航操船において確立できていない課題として、複数の相手船の動向に対する危険度を評価し、避航計画を立てる判断機能がある。この課題に対し、航行妨害ゾーン（以下OZT（Obstacle Zone by Target）と略す。）と呼ばれる指標を活用し、避航操船アルゴリズムの研究を進める。アルゴリズムは、時定数が大きな大型船の旋回・停止性能を考慮し、旋回する相手船のOZTの動きを予測し、さらには、通航の指針となる海上衝突予防法に沿った避航操船を実現する必要がある。本研究では、機械学習の一つであり、“学習結果が説明可能”な学習分類子法（Learning Classifier System）を援用することで上記した複雑な条件を克服する。
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| 研究成果の概要 |
日本は、世界でも有数の輻輳海域を有するため、自動運航船の実現には、高度な自動避航操船アルゴリズムが求められる。本研究では衝突リスクの指標であるOZT（Obstacle Zone by Target）を用いて、避航操船アルゴリズムを構築するとともに、それを試行するための航海シミュレーション環境を整備した。避航操船アルゴリズムには、知識ベースによる手法と、説明可能なAIである学習分類子法の2手法を研究開発した。知識ベース手法では、輻輳海域である東京湾内の船舶交通流を再現したシミュレーション環境で試行し、学習分類子法は、他船との基本的な見合い関係で衝突せずに目的地に到達する操船方法を学習させた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
船舶による国内貨物輸送量はトンマイルベースで40%を超えており、輸送効率が高く、国内物流の要となっている。また、日本周辺は世界でも有数の輻輳海域であり、船舶の海難事故の8割が人為的要因で発生している。自動運航船の実現は、安全、経済、環境や、労働力不足といった問題の解決にもつながり、社会的意義は大きい。しかし、船舶の衝突事故では、人命損失や甚大な環境破壊の可能性が懸念されるため、避航操船アルゴリズムには説明が付く手法が望まれる。本研究で応用した学習分類子法は、説明可能なAIであり、避航操船に初めて応用された例となるため、学習分類子法の可能性を拡張する意味で学術的にも意義深い。
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