ニューラルネットワークを用いた自動着桟システムに関する研究

1996 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 07651132
• Research Institution: Osaka University
• Principal Investigator: 長谷川 和彦 大阪大学, 工学部, 助教授 (60106804)
• Keywords: 船舶 / 自動着桟 / ニューラルネットワーク / ベックツイン舵 / シミュレーション

Research Abstract

ニューラルネットワークを船舶の自動着桟に適用するため、つぎのような検討を行った。
1)昨年度までに行った研究により、1軸1舵船をタグボ-トを併用することによりニューラルネットワークにより着桟できることをシミュレーションにより確認した。
2)本年度は1軸2舵船であるベックツイン舵システムを搭載した船舶において同様の手法が適用できるかどうかの検討を行った。その結果をまとめると次のようになる。
・まず、ベックツイン舵を搭載した船舶の操縦運動数学モデルを実験結果と比較することにより検証した。その結果、操舵直後の運動に精度的な問題が残るもののほぼ合っていることを確認した。
・ベックツイン舵を装備した船のためのニューラルネットワークの三層モデルを作成した。
・ベックツイン舵を装備した船を手動で操船するためのシミュレーションプログラムを作成した。
・より複雑になった操船システムにおいて学習のための教師データが効率よく作成てきるよう、シミュレーションプログラムの改造を行った。
・学習の結果、1軸1舵船同様、三層ニューラルネットワークがベックツイン舵を装備した船の自動着桟に有効であることがわかった。
3)シミュレーションシステムの有効性を検討するために模型実験を行うことを検討した。
・まず、着桟システムにおいて重要な模型船の位置計測について種々の計測方法の優劣などの検討を行った。
・GPSを用いた位置計測についてその精度の検証をRTK-OTF(Real-TIme Kinematic On the Fly)GPSシステムで行い、着桟に必要な精度で計測できることがわかった。しかし、装置がまだ高価であるため、今回は精度検証を行っただけで実際には使用できなかった。
・直接画像処理による着桟位置の検出システムについてはまだ、じゅうぶんな検証を行ったとはいいがたく、今後さらに研究を進める必要がある。
・水中超音波式についてはオンラインでの制御システムに用いるには一度陸上の計算機で処理してから再度、模型船に転送する必要があり、実用的とはいいがたい。
・これらを統合して、模型船による自動着桟実験システムを今後完成する予定である。