| 研究課題/領域番号 |
19K04858
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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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 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
牧 敦生 大阪大学, 工学研究科, 准教授 (50556496)
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| 研究分担者 |
梅田 直哉 大阪大学, 工学研究科, 教授 (20314370)
秋本 洋平 筑波大学, システム情報系, 准教授 (20709654)
白川 真一 横浜国立大学, 大学院環境情報研究院, 准教授 (90633272)
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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 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2021年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2020年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2019年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | Automatic berthing / Autonomous vessel / Optimal control / Machine Learning / Reinforcement learning / 自動離着桟技術 / 最適制御理論 / トラッキング制御 / 強化学習 / ニューロコントロール / 非線型カルマンフィルタ / 機械学習 / システム同定 / 経路追従制御 / 大域的最適化 / 自動着桟技術 / 低速操縦運動 / 動的モデルの逆推定 / 人工知能 / 人工知能技術 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
現在、自動運航船の実現に向けた研究が各国で活発に行われています。船の自動化のためには、自動的に岸壁・桟橋に着けるための自動着桟技術の実現が必要不可欠です。しかし、船は慣性が大きく、加えて低速においては舵効きが大変悪化することから、冗長性の乏しい制御システムになっており、非常にハードルの高い技術課題と考えられています。本研究では、この難問に対して、最適制御理論と人工知能技術の観点から取り組みます。最適制御理論では、実時間最適制御による着桟制御を試みるのみならず、最適制御理論の考え方を人工知能技術と融合させた、全く新しい着桟制御技術の開発を行います。
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| 研究成果の概要 |
本研究では近年特に注目をされている自動離着桟技術について、最適制御理論と機械学習を融合した研究を行った。ここでは、これら2つの技術を主に軸とし、船を岸壁まで完全に自動で着桟をさせるためのアルゴリズムを複数提案をした。そして、外乱環境下における自由航走模型試験によって検証を行い、提案したすべてのアルゴリズムにより、自動離着桟が行いうることを示した。一方、外乱に対するロバストをより向上させる必要があることなどの技術課題も浮き彫りとなった。本研究成果は、確実・安全な自動離着桟技術実現への一歩であり、我が国の造船・海運産業の国際競争力の強化と、自動運航技術の将来の飛躍につながるものと考えられる。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
現在、自動運航船に関する大規模プロジェクトが各国で行われており、日本でも2025年までの自動運航船の実用化を目指しています。その中で自動離着桟技術に関する研究開発スパンは、他の研究課題よりもより長期に亘ると想定されており、この課題がよりハードルの高いものであることを示しています。離着桟時の船では、風外乱等の影響が大きく、操縦流体力も水深等により変化するため、制御の不安定性や不確実性が高まります。本研究で実施した船の動的システムのモデリング、オフライン離着桟航路計画、オンライン修正航路計画、オンライン制御というそれぞれの個別技術の大きな進展は、自動離着桟技術の早期実現に寄与するものです。
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