デジタルツイン・機械学習・確率理論を融合した自動港内操船制御則に関する研究

数字孪生、机器学习和概率论相结合的自动港口操纵控制规则研究

基本信息

批准号：
22H01701
负责人：
牧敦生
金额：
$ 10.4万
依托单位：
Osaka University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

船の自動化の中でも、特に港内操船の自動化は技術的ハードルの高い課題であることが知られています。解決すべき大きな技術課題としては、船の動的システムのモデリング、オフライン離着桟航路計画、オンライン修正航路計画、オンライン制御があります。本研究課題の初年度で得られた研究実績を、以下に個別具体的に記します。船の動的システムのモデリングについては、実船で計測された運航データからの動的モデル逆推定に挑戦しました。その結果、線形動的モデルを逆推定するための方法論を確立でき、加えて、逆推定に必要な実船計測のデータ量についての指針も示しました。これにより、実船計測データのみから、自動運航アルゴリズムの検証用シミュレータを確立するための技術のベースが完成しました。オフライン離着桟航路計画については、船長航路に似た航路の自動生成アルゴリズムを開発するという最終目標に向けて研究を行いました。初年度は、様々な港湾についての実船計測データから、船長航路の統計的性質を整理するための方法論を確立しました。また、得られた統計解析結果を陽に反映した、離着桟航路のオフライン最適化アルゴリズムを提案しました。オンライン修正航路計画については、オフライン離着桟航路計画を初期値として、数秒程度で最適制御問題を解き、離着桟航路を変形して修正する計算アルゴリズムを確立しました。これにより、オフライン計算で得た航路から、風向風速などの状況が異なっても、トラッキング制御に必要な参照軌道を生成できるようになりました。オンライン制御については、幅寄せ操船時のスウェー速度をより厳密に制御することを目的とした制御アルゴリズムを確立しました。これにより、着岸位置での繊細な位置決めと速度制御が可能となりました。また、バックステッピング法などの、非線形制御手法の船舶操縦運動制御への適用についての初期検討も実施しました。

在船舶自动化中，港口自动化的自动化是一个高技术障碍。要解决的主要技术问题包括建模船舶的动态系统，离线起飞和航行路线计划，在线修订的路线计划和在线控制。下面详细列出了本研究主题第一年获得的研究结果。关于船舶动态系统的建模，我们从实际船上测量的操作数据中提出了反向动态模型估计。结果，建立了一种方法来取代线性动态模型，还为反向估计所需的实际船舶测量值提供了指南。这完成了该技术建立模拟器的基础，以基于实际的船舶测量数据来验证自动操作算法。关于离线起飞和外卖路线计划，我们进行了研究，其最终目标是为类似于机长路线的路线开发自动发电算法。在第一年，我们建立了一种方法，用于从实际的船舶测量数据中为各个端口的实际船舶测量数据组织统计特性。我们还为起飞和起飞途径提出了一种离线优化算法，以积极的方式反映了所获得的统计分析结果。关于在线修订的路线计划，我们建立了一种计算算法，该算法将在短短几秒钟内解决最佳控制问题，使用离线起飞和起飞路线计划作为初始值，并通过转换它来修改起飞路线。这允许从离线计算获得的路线产生跟踪控制所需的参考轨迹，即使风向和风速等情况有所不同。关于在线控制，我们已经建立了一种控制算法，该算法旨在更精确地控制摇摆钻机。这允许在对接位置进行微妙的定位和速度控制。我们还对非线性控制方法的应用（例如后替代方法）进行了初步考虑。