On Automatic berthing/docking by combining optimal control theory and artificial intelligence technology

最优控制理论与人工智能技术相结合的自动靠泊/对接研究

• 批准号: 19K04858
• 负责人: Maki Atsuo
• 金额: $ 2.83万
• 依托单位: Osaka University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2019
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2019-04-01 至 2022-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-19K04858/
• 关键词: Automatic berthing; Autonomous vessel; Optimal control; Machine Learning; Reinforcement learning; 自動離着桟技術; 最適制御理論; トラッキング制御; 強化学習; ニューロコントロール; 非線型カルマンフィルタ; 機械学習; システム同定; 経路追従制御; 大域的最適化; 自動着桟技術; 低速操縦運動; 動的モデルの逆推定; 人工知能; 人工知能技術

项目成果

On neural network identification for low-speed ship maneuvering model

低速船舶操纵模型的神经网络辨识

• DOI: 10.1007/s00773-021-00867-1
• 发表时间: 2022
• 期刊: Journal of Marine Science and Technology
• 影响因子: 2.6
• 作者: Wakita Kouki;Maki Atsuo;Umeda Naoya;Miyauchi Yoshiki;Shimoji Tohga;Rachman Dimas M.;Akimoto Youhei
• 通讯作者: Akimoto Youhei

ベクツイン舵のジョイスティック操船の高機能化に向けた予備的研究

改进 VECTIN 舵操纵杆导航功能的初步研究

• 发表时间: 2021
• 作者: 牧 敦生;脇田 康希;秋本 洋平
• 通讯作者: 秋本 洋平

自動着桟問題へのリアルタイム制御適用に関する一考察

实时控制在自动靠泊问题中的应用研究

• 发表时间: 2020
• 作者: 牧敦生;天野希海;梅田直哉;Dimas M Rachman;正司公一
• 通讯作者: 正司公一

遺伝的プログラミングによる低速操縦運動に関する動的システム同定手法の基礎的研究（第一報）

基于遗传规划的低速机动运动动力系统辨识方法基础研究（第一篇报告）

• 发表时间: 2020
• 作者: 下地冬芽;牧敦生;Dimas M Rachman;梅田直哉;白川真一
• 通讯作者: 白川真一

Application of optimal control theory based on the evolution strategy (CMA-ES) to automatic berthing (part: 2)

基于进化策略的最优控制理论（CMA-ES）在自动靠泊中的应用（二）

• DOI: 10.1007/s00773-020-00774-x
• 发表时间: 2020
• 期刊: Journal of Marine Science and Technology
• 影响因子: 2.6
• 作者: Maki Atsuo;Akimoto Youhei;Naoya Umeda
• 通讯作者: Naoya Umeda