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
About this project
- Japan Grant Number
- JP21H01550
- Funding Program
- Grants-in-Aid for Scientific Research
- Funding organization
- Japan Society for the Promotion of Science
- Project/Area Number
- 21H01550
- Research Category
- Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
- Allocation Type
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- Single-year Grants
- Review Section / Research Field
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- Basic Section 24020:Marine engineering-related
- Research Institution
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- Kyushu University
- Project Period (FY)
- 2021-04-01 〜 2024-03-31
- Project Status
- Granted
- Budget Amount*help
- 17,680,000 Yen (Direct Cost: 13,600,000 Yen Indirect Cost: 4,080,000 Yen)
Research Abstract
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。
Keywords
Details 詳細情報について
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- CRID
- 1040850857184341760
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- Text Lang
- ja
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- Data Source
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- KAKEN