再帰型ニューラルネットワークを用いた操縦運動推定モデルの構築
研究課題情報
- 体系的番号
- JP21H01550 (JGN)
- 助成事業
- 科学研究費助成事業
- 資金配分機関情報
- 日本学術振興会(JSPS)
科研費情報
- 研究課題/領域番号
- 21H01550
- 研究種目
- 基盤研究(B)
- 配分区分
-
- 補助金
- 審査区分/研究分野
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- 小区分24020:船舶海洋工学関連
- 研究機関
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- 九州大学
- 研究期間 (年度)
- 2021-04-01 〜 2024-03-31
- 研究課題ステータス
- 完了
- 配分額*注記
- 17,680,000 円 (直接経費: 13,600,000 円 間接経費: 4,080,000 円)
研究概要
自律航行船舶の開発のためには，船舶の操縦運動を正確に再現可能な操縦運動モデルを用いたシミュレーション計算の実施が不可欠であるが，全ての船舶について操縦運動方程式中に含まれる各種流体力に関する係数が求められているとは限らない。そこで，各種流体力係数を含む運動方程式を解いて船舶の操縦運動を推定する従来の方法に代えて，運航計測データに含まれる操縦運動の情報に対して深層学習技術の一種である再帰型ニューラルネットワークを適用することにより，船体に作用する流体力の数学モデルが不要で，操縦運動方程式を解くことなく船舶の操縦運動を推定可能な操縦運動推定モデルの構築手法の開発を行う。
