| 研究概要 |
本研究では,海上交通の安全な航行環境を確保するために,人工知能を適用した自動航行が可能な『輻輳海域交通流シミュレータ』を用いて,輻輳海域における船舶の将来動向を予測することにより衝突の危険性が高い船舶を特定し,適切な回避措置をガイダンスするシステムを開発することが目的である。
前年度に引き続き輻輳海域交通流シミュレータによる種々の解析的検討をさらに進めたところ,屈曲した峡水路において衝突回避を行うと航路を外れる場合がある等,いくつかの解決すべき課題が明らかになった。船舶の将来動向を正確に予測するためには『輻輳海域交通流シミュレータ』が現実に近い操船を行うことが重要であるので,平成20年度においてはそれら課題への対応を重点的に行うこととし,衝突警報通知方法の検討に優先させて主に以下の『輻輳海域交通流シミュレータ』に関する研究を実施した。
(1)屈曲した峡水路において,合理的な操船が行える新たな避航アルゴリズムの開発と実装
(2)国内の直線水路における実態調査から得られた航跡分布モデルを用いて,航路内における船舶の航跡が航路幅方向に正規分布となる機能の開発と実装
(3)速度制限が設けられた海域への進入前にあらかじめ減速する機能の開発と実装
(4)自動化船舶の発生機能における船舶の長さ・速度等の設定手法の改良と実装
これら(1)〜(4)の『輻輳海域交通流シミュレータ』の改良について検証するため,500kmにおよぶ大規模航路を有するマラッカ・シンガポール海峡を対象として,各種報告から推定したデータを用いた航行シミュレーションを実施した。シミュレーション結果についてはアニメーション等の可視化を行いその妥当性を確認した。
また,AIS交信データの解読については,船舶(種類,長さ,排水量,目的地等)を特定し,その航行状況(位置,進路,速度等)を把握する方法を一般化した。
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