研究課題/領域番号 |
22K04550
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研究種目 |
基盤研究(C)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分24020:船舶海洋工学関連
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研究機関 | 東京海洋大学 |
研究代表者 |
福田 厳 東京海洋大学, 学術研究院, 助教 (10734478)
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研究分担者 |
久保 信明 東京海洋大学, 学術研究院, 教授 (80343169)
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研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2024年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2023年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2022年度: 3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
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キーワード | 初期バイアス推定 / MEMS / モデリング / シミュレーション / Trajectory Generator / 船舶自動位置推定 / 慣性センサ / 低廉 |
研究開始時の研究の概要 |
我々は船舶自動位置推定システムの冗長化のため、慣性航法システム(INS)とドップラーソナー速度(DVL)によるINS/DVL複合システムの研究を行なっている。申請者らはこれまで前例の無かったMEMS慣性センサを用いたINS/DVLの実船による1時間の検証を行い、従来手法のカルマンフィルタのみでは精度改善が難しいことを明らかにした。そこで、慣性航法の逆計算による初期バイアス推定手法を見出しINS/DVLに適用した結果、カルマンフィルタのみの場合の約3倍の精度向上を確認した。本研究は低廉で一般船舶搭載可能なINS/DVL複合システムによる船舶自動位置推定システムの冗長化を実現するため実施する。
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研究実績の概要 |
予算使用計画に従い、これまで使用していたセンサと同価格帯で、全軸がMEMS方式および混合方式(Z軸ジャイロセンサが光ファイバー式)の2種類の最新慣性センサを導入した。また、令和4年度の研究計画に従い、以下の項目を進めた:【計画1.1】初期バイアス推定のために選定するデータが位置誤差精度に与える影響の調査、【計画1.2】初期バイアス推定のシステム構築、 【計画1.3 & 4】微小針路変化検知のためのデータ分析、【計画1.5】微小針路変化検知アルゴリズム開発、【計画2.1】慣性センサの分析(モデリング等)、【計画2.2】シミュレーションによるINS/GNSSの検証、【計画2.3】シミュレーションによ るINS/DVLの検証。計画1.1および計画1.2では、Trajectory Generatorを応用した初期バイアス推定方法の効果や、選定するデータが位置精度に与える影響について、論文発表を行った。この成果は、本科研費申請前から継続的に進めてきた研究の結果であると考える。計画1.3、計画1.4および計画1.5では、微小変化時の検出に関する検討必要事項が複数見つかり、現在も研究を進めている。計画2.1では、新たに導入した慣性センサについて、アラン分散による分析とモデリングを行った。そのモデリングデータを使用して、計画2.2および計画2.3を進め、検証システムを構築し、分析を進めている。さらに、令和5年度以降に予定していた船舶での実験を2回実施することができ、そのデータを使用してシステムの検証を行っている。
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現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
初期バイアス推定に関し、これまで研究を進めていたこともあり初年度で論文成果発表できたこと、シミュレーションにおける各種検証も予定通り進められたことが理由である。。微小針路変化検出については、引き続き研究を進めていく。
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今後の研究の推進方策 |
科研費応募時の申請計画に従い、初期バイアス推定については慣性航法の逆計算に用いるデータ長や航行状態の違い等が位置誤差に与える影響 を調べ、初期バイアス推定に最適なデータを自動選定する方法を明らかにする。針路推定は基礎研究を発展させバイアス推定に利用できる微小針路変化検知アルゴリズムを明らかにする。また、環境 依存性により変動するモデリング値が方式の違いによりどのように変化するかなど、カタログ値では不明な点を明らかにする。年次計画は申請 に従って以下のように進める。さらに、実験船による分析結果により、計画1から計画2の事項 について必要であれば再検討を行い研究を進めていく。
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