| 研究課題/領域番号 |
20K14971
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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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 |
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)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)
2022年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2021年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2020年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | 自動避航船 / 避航操船 / シナリオ / COLREGs / CPA / 深層強化学習 / 衝突危険度評価 / 自動運航船 / OZT / COLREG |
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| 研究開始時の研究の概要 |
近年、各国で自動運航船の実現に向けたその取り組みが活発化しています。世界的にも国際海事機関IMOにおいても、自動運航船に関する規則の検討が進められています。このような状況の中、本研究では安全な船舶の自動運航の実現のため、船舶同士の衝突事故を回避する自動避航モデルの高度化に取り組みます。そのために、深層強化学習を用いた自動避航モデルによる、大量のシミュレーション結果を分析することで、AIS（自動船舶識別装置）等の限られた実運航データに依存しない形で、網羅的に避航操船を分析する手法を確立します。これを基に体系的な避航操船評価手法を開発し、これを新たな指標としてより高度な避航モデルの開発を行います。
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| 研究成果の概要 |
本研究では自動避航操船のモデルの高度化のための研究を実施した。開発した深層強化学習とグリッドセンサー、OZTを用いた自動避航操船アルゴリズムにおいて、避航操船を評価するためにシミュレーションの評価が重要となる。今研究では、シミュレーション評価のための交通流シナリオの設計方法を開発した。この手法は、COLREGsまたは海上衝突予防法と衝突針路に基づく避航難度に基づく網羅的な評価を可能にする。さらに、船舶の位置・速度ベクトルに基づく、避航操船評価法の解析解を得た。また、この解析解から、与えられたCPAベクトルの関係となる見合い関係に相手船を配置するための定理を導いた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
深層強化学習を用いた避航操船アルゴリズムは現在活発に研究がされており、本研究成果はその先駆けの一つといえるものとなった。また、避航操船の評価シナリオは、これまでいくつか提案されていたが、現行の交通法規に基づく網羅的な評価方法として交通流シナリオセットを提案した。速度差やTCPAを含めた具体的なシナリオ実行手順も示してる例は他にない。また、2船の位置・速度ベクトルに基づく避航操船評価指標の解析解は、数値シミュレーションをすることなく将来に渡った指標値の時系列を与え、またこれに関連したシナリオ設計方法は、全く新しい避航操船の評価手段を提供する。
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