データ同化と学習理論による小型高速船の実時間運動予測

点击翻译按钮获取中文摘要

本研究課題では、小型高速船の安全運航支援システムの開発を念頭におき、逐次データ同化と統計的学習理論を融合することによって小型高速船の運動を実時間で予測する新しい方法を確立する。そのための検討課題は①逐次データ同化による小型高速船の船体運動予測数学モデルの構築、②予測誤差の深層学習による未知外乱の推定および③実時間予測のためのシステム開発である。当該年度はこの目的を達成するために、次の項目に関して取り組んだ。(1)データ同化で使用する計測データに関する検証：昨年度開発したデータ同化の計算コードにおいて、観測モデルで使用するデータとしてどのようなものを選択すればよいかに関して検討を行った。その結果、船体運動の結果として生じる変位および回転のデータ、船体運動の速度成分およびアクチュエータである舵およびプロペラのデータを使用することによって、モデルを当てはめた際の尤度が向上することが確認できた。(2)小型高速船の船体運動予測数学モデルの検証：一昨年度および昨年度構築したプロペラ-舵一体型推進器の数学モデルについて更なる検証を行うとともに規則波向波中における数学モデルに関して更なる検証を行った。(2)データ同化を行うためのデータ取得方法の検討：一昨年および昨年度の検討を踏まえて、データ同化で必要となる滑走型高速船の舵角および推力のデータ取得方法の検討を行った。(3)深層学習に関する計算機プログラムの精度向上：昨年度構築した外乱を深層学習に基づいてモデルする計算機プログラムの精度を向上させた。