横浜航路アプローチ操船における操船者の状況認識支援システムの開発

本研究は，人間の状況認識を直接計測できる手法（Situation Awareness Global Assessment Technique：SAGAT）を用いた操船シミュレータ実験で計測した操船者の状況認識と，水先人の操船データを組み合わせることで，横浜航路へのアプローチ操船に限定した操船者の状況認識のモデル化と，機械学習による船舶交通流予測を組み込んだ操船者の状況認識支援システムの構築を目的としている．令和3年度の主な実施内容は，以下の2点である．①水先人による横浜航路アプローチ操船の分析操船者の状況認識支援システムは，安全かつ効率的なアプローチ操船を提案する必要がある．そこでまず，水先人教育インストラクターテキスト（紙媒体）の中で定義されている最も安全な状況認識の事例データを数値化した．次に横浜航路アプローチ操船の経験が豊富で熟練の操船者でもある水先人の状況認識及び操船結果（時系列データ）から，複数の水先人に共通して着目する船舶とその船舶の物理的な特徴（距離や見合い関係等の物理的な指標）を抽出し，安全かつ効率的な横浜航路アプローチ操船の基本モデルを作成した．②機械学習による船舶交通流予測手法の構築レーダ画像を入力データとして船舶の動静を予測する機械学習モデルを構築した．具体的には，画像処理で加工したレーダエコーの時系列画像を複数毎入力し，教師あり学習により将来の他船のレーダエコーを予測するモデルであり，学習モデルは畳み込みオートエンコーダを用いて構築した．その結果，レーダ画像におけるノイズ除去及び小型船舶映像の識別が可能となり，船舶の針路予測精度は90.97%となった．しかし，この船舶針路予測精度はテストデータの種類が少なかったことが影響していることが想定され，令和4年度以降に十分な検証が必要である．

本研究は，人間の状況認識を直接計測できる手法（Situation Awareness Global Assessment Technique：SAGAT）を用いた操船シミュレータ実験で計測した操船者の状況認識と，水先人の操船データを組み合わせることで，横浜航路へのアプローチ操船に限定した操船者の状況認識のモデル化と，機械学習による船舶交通流予測を組み込んだ操船者の状況認識支援システムの構築を目的としている．令和3年度の主な実施内容は，以下の2点である．①水先人による横浜航路アプローチ操船の分析操船者の状況認識支援システムは，安全かつ効率的なアプローチ操船を提案する必要がある．そこでまず，水先人教育インストラクターテキスト（紙媒体）の中で定義されている最も安全な状況認識の事例データを数値化した．次に横浜航路アプローチ操船の経験が豊富で熟練の操船者でもある水先人の状況認識及び操船結果（時系列データ）から，複数の水先人に共通して着目する船舶とその船舶の物理的な特徴（距離や見合い関係等の物理的な指標）を抽出し，安全かつ効率的な横浜航路アプローチ操船の基本モデルを作成した．②機械学習による船舶交通流予測手法の構築レーダ画像を入力データとして船舶の動静を予測する機械学習モデルを構築した．具体的には，画像処理で加工したレーダエコーの時系列画像を複数毎入力し，教師あり学習により将来の他船のレーダエコーを予測するモデルであり，学習モデルは畳み込みオートエンコーダを用いて構築した．その結果，レーダ画像におけるノイズ除去及び小型船舶映像の識別が可能となり，船舶の針路予測精度は90.97%となった．しかし，この船舶針路予測精度はテストデータの種類が少なかったことが影響していることが想定され，令和4年度以降に十分な検証が必要である．