JP2010237755A - Device and system for supporting operation - Google Patents
Device and system for supporting operation Download PDFInfo
- Publication number
- JP2010237755A JP2010237755A JP2009082129A JP2009082129A JP2010237755A JP 2010237755 A JP2010237755 A JP 2010237755A JP 2009082129 A JP2009082129 A JP 2009082129A JP 2009082129 A JP2009082129 A JP 2009082129A JP 2010237755 A JP2010237755 A JP 2010237755A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- data
- route
- ship
- threshold
- cost
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Abstract
Description
本発明は、船舶の航路を探索するシステムに関するものである。特に荒天避航を重視した上で、最適な航路を短時間で効率よく探索するための装置及びシステムに関するものである。 The present invention relates to a system for searching a route of a ship. In particular, the present invention relates to an apparatus and a system for efficiently searching for an optimum route in a short time while placing emphasis on rough weather avoidance.
船舶が航行を行う際には、現在、航海中に遭遇が予測される様々な海気象に関するデータ(以下、海気象データという)に基づいて、事前に航路等の航海計画を立案しておくことが一般的に行われている。そして、航海計画の立案を支援し、航路設定等を行うシステムが提案されている(例えば特許文献1参照)。そして、航路設定においては、航行時間、燃料消費量等のコストが少なくなるように設定するのが一般的である。 When a ship navigates, it is necessary to plan a navigation plan for the route in advance based on various sea weather data (hereinafter referred to as sea weather data) that are expected to be encountered during the voyage. Is generally done. A system for supporting the planning of a voyage plan and performing route setting or the like has been proposed (see, for example, Patent Document 1). In the route setting, it is generally set so that costs such as navigation time and fuel consumption are reduced.
しかしながら、本来、航行を行う際にはコストよりも航行の安全をさらに重視すべきことが課題である。上述の特許文献においても座礁等の事故を起こし易い海域を危険海域とし、危険海域を航路として選択することを避けるようにしている。ただ、危険海域を航路から外すことは、航路計画の立案を行う上では一般的に行われていることであるし、危険海域でなければ航行が安全であるというわけではない。 However, when sailing, it is a problem that safety should be more important than cost. Also in the above-mentioned patent documents, a sea area that is likely to cause an accident such as a grounding is regarded as a dangerous sea area, and selection of the dangerous sea area as a navigation route is avoided. However, removing a dangerous sea area from a route is a common practice in developing a route plan, and navigation is not safe unless it is a dangerous area.
例えば荒天の場合には、波、風等により、船体が揺れ動き、傾いたり、海水等が船体とぶつかって衝撃が加わったり、プロペラが海上に露出したりする。これにより船体、主機等の損傷、亀裂等の原因となる。また、船員が危険に晒されたり、船酔い、甲板上の艤装品への浸水、損傷等が生じることがある。そして、貨物船等であれば荷崩れや、海水打ち込み等による荷物への浸水等が生じる可能性もある。このような船舶の安全性を脅かす現象を回避し、航行の安全性を確保するような判断は、基本的に船長等のような運航者が航行前又は航行中に行うことが多かった。また、(例えば特許文献1の方法による)計画航路の結果を見ながら、船舶の安全性に問題があると判断される場合には、安全性の問題が解決されるまで、航路変更の検討を繰り返し行うことになる。 For example, in the case of stormy weather, the hull sways and tilts due to waves, winds, etc., sea water hits the hull, and an impact is applied, or a propeller is exposed to the sea. This causes damage, cracks, etc. of the hull and main engine. In addition, seafarers may be exposed to danger, seasickness, flooding of equipment on the deck, damage, etc. may occur. In the case of a cargo ship or the like, there is a possibility that the cargo collapses or the baggage is flooded by seawater or the like. A decision to avoid such a phenomenon that threatens the safety of the ship and to ensure the safety of navigation is basically made by an operator such as a captain before or during navigation. If it is judged that there is a problem with the safety of the ship while looking at the result of the planned route (for example, according to the method of Patent Document 1), the route change should be considered until the safety issue is resolved. Repeatedly.
そこで、本発明は上記のような問題点を解決し、船舶(船体、乗務員、荷物等を含む)の安全性を含めた最適な航路を効率よく探索する運航支援システムを提供することを目的とする。 Therefore, the present invention has an object to provide an operation support system that solves the above-described problems and efficiently searches for an optimum route including the safety of a ship (including a hull, crew, luggage, etc.). To do.
本発明に係る運航支援装置は、出発地点から目的地点までの海域を格子状に任意の間隔に区切った交差部分を複数のノードとして設定し、海気象データと船舶が固有に有する個船データとに基づいて、ノード間におけるコストに係るパラメータの予測値を算出してコスト予測データを生成するコストパラメータ生成手段と、海気象データと個船データとに基づいて、ノード間における船舶安全に関する1又は複数のパラメータについて、算出した予測値又は海気象データの少なくとも一方に基づいて避航予測データを生成する避航支援パラメータ生成手段と、コスト予測データ及び避航予測データを少なくとも記憶する記憶装置と、記憶装置に記憶された避航予測データ及び安全航行に係る許容限界を示す閾値を表す閾値データに基づいて、出発地点から目的地点において、閾値データが示す範囲を満たすノード間の航路を抽出し、コスト予測データに基づいて、抽出したノード間の航路の中から目的地までの最適航路を探索する航路探索手段とを備えるものである。 The operation support apparatus according to the present invention sets a plurality of nodes as intersections obtained by dividing a sea area from a departure point to a destination point in a grid pattern at arbitrary intervals, and includes marine weather data and individual ship data inherently possessed by the ship, Based on the cost parameter generation means for calculating the predicted value of the parameter related to the cost between the nodes and generating the cost prediction data, and the ship safety between the nodes based on the sea weather data and the individual ship data For a plurality of parameters, an evacuation support parameter generating means for generating evacuation prediction data based on at least one of the calculated predicted value or sea weather data, a storage device for storing at least cost prediction data and evacuation prediction data, and a storage device Based on the stored evacuation prediction data and threshold data representing a threshold indicating an allowable limit for safe navigation, Route search means for extracting a route between nodes satisfying the range indicated by the threshold data from the departure point to the destination point, and searching for an optimum route from the route between the extracted nodes to the destination based on the cost prediction data Are provided.
本発明によれば、航路探索手段が、避航支援パラメータ生成手段が生成した避航予測データと閾値データとに基づいて、抽出したノード間の航路の中から、出発地点から目的地点までの最適な航路を探索するようにしたので、安全性に係る要件を満たす航路を探索した上で運航者等に提示することができる。そのため、基本的には、運航者は探索された航路を確認するだけでよくなる。また、避航等を行うために最適航路の探索処理を複数回やり直す等、時間、労力等の無駄を防ぐことができる。さらに、閾値データを定めておくことで、安全性に係る判断が運航者等により左右されることなく、一律に行うことができる。また、人が判断することにより生じ得る見落とし等の人為的なミスを防ぐことができる。 According to the present invention, the route search unit selects the optimum route from the departure point to the destination point among the extracted routes between the nodes based on the avoidance prediction data and the threshold data generated by the avoidance support parameter generation unit. Therefore, after searching for a route that satisfies the requirements related to safety, it can be presented to the operator or the like. Therefore, basically, the operator only has to confirm the searched route. Further, it is possible to prevent waste of time, labor, and the like, such as performing the search process for the optimum route a plurality of times in order to perform avoidance. Furthermore, by setting threshold data, it is possible to make a uniform judgment without being influenced by the operator or the like. In addition, it is possible to prevent an artificial error such as an oversight that may be caused by a person's judgment.
実施の形態1.
図1は本発明の実施の形態1に係る運航支援装置の構成を表す図である。図1の運航支援装置は、特に入力される各種データに基づいて演算等を行い、航路を探索するための処理を行うものである。
FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration of an operation support apparatus according to
ここで、本実施の形態における運航支援装置の航路探索処理においては、海域等の航行域について、例えば緯度、経度方向を所定の間隔(例えば2.5度間隔)で格子(メッシュ)状に区切った各交点をノードとして設定するようにしておく。この間隔の数値は、緯度、経度それぞれに任意に定めることができる。そして、船舶は航行する際、ノード間(エッジ)を移動していくものとする。そのため、例えばあるノードとその周囲のノード間が運航支援装置が探索する航路の最小単位となる。そして、航路探索処理においては、あるノードから次のノードへのエッジのうち、安全性、コスト(経済性等)の面から最良と判断したエッジをつなげていくことで、例えば出発地点(航行中における現在地点を含む)から目的地点まで、最適な航路を探索することとなる。 Here, in the route search process of the navigation support device according to the present embodiment, for a navigation area such as a sea area, for example, the latitude and longitude directions are divided into a lattice (mesh) at predetermined intervals (for example, 2.5 degree intervals). Each intersection is set as a node. The numerical value of this interval can be arbitrarily determined for each of latitude and longitude. And when a ship navigates, it shall move between nodes (edge). Therefore, for example, between a certain node and its surrounding nodes is the minimum unit of a route searched by the operation support device. In the route search process, by connecting the edges judged to be the best from the aspect of safety and cost (economic efficiency, etc.) among the edges from one node to the next node, for example, the departure point (during navigation) The optimum route is searched from the current location (including the current location) to the destination location.
図1において、指示入力手段11は、例えば運航者等が、出発地点、目的地点等、また、航路探索に参照すべきコスト(例えば燃料消費量等)に関する指示に係るデータを入力するための手段である。ここでは、特に示していないが、例えば現在地点のデータ等は、GPS(Global Positioning System :全地球測位システム)によって測位したデータを自動的に入力する等、指示に係るデータの入力は必ずしも運航者等によらなくてもよい。 In FIG. 1, an instruction input means 11 is a means for an operator or the like to input data relating to an instruction regarding a departure point, a destination point, etc., and a cost (for example, fuel consumption amount) to be referred to for a route search. It is. Although not specifically shown here, for example, the data of the current location is not necessarily input by the operator, such as automatically inputting data measured by GPS (Global Positioning System). Etc.
海気象データ入力手段12は、例えば外部の装置(システム)から、各ノードにおける例えば現在〜1週間先の海気象に関するデータ(例えば波高、風速等。以下、海気象データという)を入力するための手段である。ここで、海気象データ入力手段12は、さらに記憶装置30に記憶するための処理を行うものとする。本実施の形態では、コストパラメータ生成手段21及び避航支援パラメータ生成手段22は、ともに海気象データを演算のために用いる。 The sea meteorological data input means 12 is for inputting data relating to the sea weather (eg wave height, wind speed, etc., hereinafter referred to as sea weather data) at each node, for example, from the present to one week ahead, for example, from an external device (system). Means. Here, it is assumed that the sea weather data input means 12 further performs processing for storing in the storage device 30. In the present embodiment, the cost parameter generation means 21 and the avoidance support parameter generation means 22 both use sea weather data for calculation.
閾値入力手段13は、最適航路演算装置20の航路探索手段23が後述する避航予測データに基づいて航路を探索処理する際、危険からの回避をはかり、安全性に係り、許容できる限界等を判断するための基準(条件)となる閾値を閾値データとして入力するための手段である。ここで、閾値入力手段13は、さらに記憶装置30に記憶するための処理を行うものとする。閾値に関しては、例えば絶対値を閾値として、探索処理の際に、±閾値によって範囲に基づく判断を行うものもある(正の値しかない場合には、0〜閾値、閾値以上等の範囲を扱う場合もある)。閾値入力手段13により閾値を入力できるようにすることで、閾値を変更した場合の航路確認等を行うことができる。また、起こりうる事象の発生確率を閾値としてもよい。なお、ここでは別の手段で構成しているが、例えば指示入力手段11と同じ手段で構成してもよい。 The threshold value input unit 13 avoids danger when the route search unit 23 of the optimum route calculation device 20 searches for a route based on avoidance prediction data described later, and determines an allowable limit in relation to safety. This is a means for inputting a threshold value serving as a reference (condition) for performing as threshold data. Here, it is assumed that the threshold value input unit 13 further performs processing for storing in the storage device 30. Regarding the threshold value, for example, there is an absolute value as a threshold value, and there is a method that performs a determination based on a range by a ± threshold value in the search process (if there is only a positive value, a range of 0 to a threshold value, a threshold value or more, etc. is handled. In some cases). By allowing the threshold value input means 13 to input the threshold value, it is possible to check the route when the threshold value is changed. In addition, the occurrence probability of a possible event may be set as a threshold value. In addition, although comprised by another means here, you may comprise by the same means as the instruction | indication input means 11, for example.
記憶装置30は、本実施の形態においては、海気象データ記憶手段31、個船データ記憶手段32、閾値データ記憶手段33及び予測データ記憶手段34で構成するものとする。海気象データ記憶手段31は、海気象データ入力手段12を介して入力された海気象データを記憶する。また、個船データ記憶手段32には個船データを記憶する。記憶される個船データは、各船舶が個別に有する船体及び主機(ディーゼルエンジン等)の基本性能に関するデータである。ここでは、船舶固有の性能のデータを処理するために個船データを記憶するが、例えば船舶の種類毎に基づく概略の性能を表すデータを記憶して処理を行うようにしてもよい。また、ここでは個船データを固定したデータと扱うようにするが、荷物の種類、積載重量等により性能が変化することがあるため、場合によっては、個船データの一部又は全部を航行毎に変更等できるようにしてもよい。 In the present embodiment, the storage device 30 is composed of sea weather data storage means 31, individual ship data storage means 32, threshold data storage means 33, and predicted data storage means 34. The sea weather data storage means 31 stores the sea weather data input via the sea weather data input means 12. The individual ship data storage means 32 stores individual ship data. The individual ship data stored is data relating to the basic performance of the hull and main engine (diesel engine or the like) that each ship has individually. Here, individual ship data is stored in order to process ship-specific performance data. However, for example, data representing approximate performance based on each ship type may be stored and processed. In addition, the individual vessel data is treated as fixed data here, but the performance may vary depending on the type of baggage, loading weight, etc., so depending on the case, part or all of the individual vessel data may be It may be possible to change it.
さらに閾値データ記憶手段33には、閾値入力手段13を介して入力された閾値データを記憶する。そして、予測データ記憶手段34には、後述するように、コストパラメータ生成手段21、避航支援パラメータ生成手段22が生成したコスト予測データ及び避航予測データ(これらをまとめた場合には予測データという)を記憶する。 Further, the threshold data storage means 33 stores threshold data input via the threshold input means 13. In the prediction data storage unit 34, as will be described later, the cost prediction data and the evacuation prediction data generated by the cost parameter generation unit 21 and the avoidance support parameter generation unit 22 (referred to as prediction data when these are combined) are stored. Remember.
最適航路演算装置20は、本実施の形態においては、コストパラメータ生成手段21、避航支援パラメータ生成手段22、航路探索手段23で構成する。ここで、最適航路演算装置20の各手段について、それぞれ異なる専用機器(ハードウェア)で構成することもできる。また、例えば、CPU(Central Processing Unit )を中心とする演算制御手段(コンピュータ)で1又は複数のハードウェアを構成し、各手段が行う処理手順をあらかじめプログラム化し、ソフトウェア、ファームウェア等で構成しておくこともできる。このとき、最適航路演算装置20がそのプログラムを実行して、プログラムに基づく処理を行うことにより、上記の各手段が行う処理を実現するようにする。これらのプログラムに係るデータは例えば記憶装置30等に記憶しておくようにする。
In the present embodiment, the optimum route calculation device 20 is composed of a cost parameter generation unit 21, an avoidance support
コストパラメータ生成手段21は、エッジのコストに関するパラメータの予測値を算出してデータ(コスト予測データ)を生成する。算出するコストの種類としては、例えば燃料消費量、船速(航行時間)等がある。コストパラメータ生成手段21は、個船データ記憶手段32が記憶する個船データ及び海気象データ記憶手段31が記憶する海気象データに基づいて、1又は複数のコストに係るコスト予測データを生成し、予測データ記憶手段34に記憶させる。ここで、本実施の形態においては、航路として通過し得るすべてのエッジ(ノード間)について、コスト予測データを生成するものとする。 The cost parameter generation unit 21 calculates data (cost prediction data) by calculating a predicted value of a parameter related to the edge cost. Examples of the types of costs to be calculated include fuel consumption, ship speed (navigation time), and the like. The cost parameter generation means 21 generates cost prediction data relating to one or a plurality of costs based on the individual ship data stored in the individual ship data storage means 32 and the sea weather data stored in the sea weather data storage means 31. The data is stored in the prediction data storage unit 34. Here, in this embodiment, it is assumed that cost prediction data is generated for all edges (between nodes) that can pass as a route.
また、避航支援パラメータ生成手段22も、例えば個船データ及び海気象データに基づいて、設定されたエッジの船舶安全に関するパラメータの予測値を算出等したデータ(避航予測データ)を生成する。ここで、避航予測データについて、例えば、海水打ち込みの発生確率、波浪衝撃力等については算出を行って生成する。また、例えば波高、波周期、波向き、風速、風向き等の、船舶の安全性と密接に関連する海気象については、例えば海気象データをそのまま避航予測データとして用いるようにしてもよい。 The evacuation support parameter generation means 22 also generates data (evacuation prediction data) obtained by, for example, calculating a predicted value of a parameter related to ship safety of the set edge based on individual ship data and sea weather data. Here, the avoidance prediction data is generated by calculating, for example, the probability of occurrence of seawater driving and the wave impact force. Further, for example, sea weather data may be directly used as evacuation prediction data for marine weather closely related to ship safety, such as wave height, wave period, wave direction, wind speed, and wind direction.
ここで、本実施の形態では、コストパラメータ生成手段21、避航支援パラメータ生成手段22では、海気象データが変更される度に、それぞれ演算等を行い、コスト予測データ、避航予測データを生成し、更新を行うものとする。そのため、最新の海気象データに基づく予測データを得ることができる。
Here, in the present embodiment, the cost parameter generation unit 21 and the evacuation support
航路探索手段23は、予測データ記憶手段34に記憶されているコスト予測データ及び避航予測データに基づいて、指示入力手段11から入力された出発地点から目的地点までの航路を探索処理して最適航路データを生成する。探索処理については、例えば、避航支援パラメータ生成手段22が生成した避航予測データと閾値データ記憶手段33に記憶された閾値データに基づいて、安全性に係る要件(例えば風速30m/s以下等)を満たす範囲(域)内にある避航予測データを有するエッジを抽出する。そして、さらに抽出したエッジから、コスト予測データに基づいて、例えば、燃料消費量、航行時間等、コスト的に最適と判断したエッジ(航路)を探索していって最適航路データを生成する。
The route search unit 23 searches the route from the departure point to the destination point input from the instruction input unit 11 based on the cost prediction data and the evacuation prediction data stored in the prediction data storage unit 34 and performs the optimum route processing. Generate data. With respect to the search process, for example, based on the evacuation prediction data generated by the evacuation assistance
ここで、航路探索手段23の最適航路データの生成に関し、抽出したエッジからの最適経路探索アルゴリズムとしてダイクストラ(Dijkstra)法を用いて行うものとする。ダイクストラ法とは、ノード間を結ぶエッジに対して重みをつけ、その重みに基づく演算により、最小となる経路を探索する手法である。本実施の形態では、例えば燃料消費量、航行時間等のコストに対してコストパラメータ生成手段21が演算して算出した予測値を重みとし、航路探索手段23はコスト予測データに基づいて経路探索を行う。 Here, regarding the generation of the optimum route data of the route search means 23, the Dijkstra method is used as the optimum route search algorithm from the extracted edge. The Dijkstra method is a technique for assigning a weight to edges connecting nodes and searching for a minimum route by an operation based on the weight. In the present embodiment, for example, the predicted value calculated by the cost parameter generation means 21 for the cost such as fuel consumption and navigation time is weighted, and the route search means 23 performs route search based on the cost prediction data. Do.
表示装置40は、航路探索手段23の探索処理により生成した最適航路データに基づいて、例えば地図(海図)に航路を重畳させ、運航者等に示すための航路図の表示を行う。また、特に限定するものではないが、コストパラメータ生成手段21、避航支援パラメータ生成手段22が生成した予測データ、海気象データ、閾値データ等の各種データを数値、グラフ等により表示することもできる。また、地図上に表示することもできる。また、航路比較のため、大圏航路(外乱等を考慮しない場合の最短航路)等を表示するようにしてもよい。運航者は、表示装置40に示される、安全性に係る要件を満たした航路の演算結果を参考に、その他の要件(運航者自身の経験、顧客の要請、等)を勘案しながら最終的な最適航路を決定することができる。ここで表示装置40による表示とは、画面上への表示およびプリンターへの出力等を含む。
The
図2は実施の形態1に係る最適航路演算装置20における処理の流れの一例を表す図である。例えば、海気象データが海気象データ入力手段12から入力され、海気象データ記憶手段31に記憶されると、コストパラメータ生成手段21は、所定の種類のコストについて、予測値を算出してコスト予測データを生成し、予測データ記憶手段34に記憶させる(S1)。例えばコストの予測値については、燃料消費量等を算出する場合の所定の数式等に基づく算出を行う。 FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a processing flow in the optimum route calculation device 20 according to the first embodiment. For example, when the sea weather data is input from the sea weather data input means 12 and stored in the sea weather data storage means 31, the cost parameter generation means 21 calculates a predicted value for a predetermined type of cost to estimate the cost. Data is generated and stored in the predicted data storage unit 34 (S1). For example, the predicted cost value is calculated based on a predetermined mathematical expression or the like when calculating the fuel consumption amount or the like.
また、避航支援パラメータ生成手段22はノード間の船舶安全に関するパラメータの予測値の算出等を行い、避航予測データを生成し、予測データ記憶手段34に記憶させる(S2)。ここで、避航支援パラメータ生成手段22がハードウェアとしてコストパラメータ生成手段21と別構成の場合は、コストパラメータ生成手段21の処理と並列して避航予測データの生成処理を行うことができる。
The evacuation assistance parameter generation means 22 calculates predicted values of parameters related to ship safety between nodes, generates evacuation prediction data, and stores them in the prediction data storage means 34 (S2). Here, when the avoidance support
そのため、船舶安全に関するパラメータの一例としては次のようなものがある。これらのパラメータのうち、例えば(1)、(2)については、海気象データを用いて避航予測データを生成することができる。
(1)波浪の大きさ(波高、波周期、波向き等)。
(2)風の強さ(風速、風向き等)。
(3)船首甲板上への海水打ち込みに係るパラメータ(発生荷重の大きさ、海水打ち込みが発生する頻度(発生確率(例えば10回に1回))等)。
(4)波浪衝撃力に係るパラメータ(衝撃力の大きさ、波浪衝撃が発生する頻度(発生確率(例えば100回に1回))等)。
(5)プロペラ(スクリュー)露出の発生確率等。
(6)船体のある位置における加速度に係るパラメータ(加速度の大きさ、限界値を超える確率等)。
(7)船体運動に係るパラメータ(各種運動量の大きさ、限界値を超える確率等)。
Therefore, examples of parameters relating to ship safety include the following. Of these parameters, for example, for (1) and (2), evacuation prediction data can be generated using sea weather data.
(1) Wave size (wave height, wave period, wave direction, etc.).
(2) Wind strength (wind speed, wind direction, etc.).
(3) Parameters related to seawater driving on the bow deck (magnitude of generated load, frequency of occurrence of seawater driving (occurrence probability (for example, once in 10)), etc.).
(4) Parameters relating to the wave impact force (the magnitude of the impact force, the frequency of occurrence of the wave impact (occurrence probability (for example, once in 100 times), etc.), etc.)
(5) Propeller (screw) exposure probability, etc.
(6) Parameters related to acceleration at a position where the hull is located (acceleration magnitude, probability of exceeding limit value, etc.).
(7) Parameters related to hull motion (various momentum, probability of exceeding limit value, etc.).
避航支援パラメータ生成手段22は、1又は複数のパラメータに基づく避航予測データを生成する。ここで、船舶の種類、形状、大きさ等によって、優先すべきパラメータは基本的に異なる。また、船舶だけでなく、荷物の積載量、価値等によっても異なることがある。さらに、航行する海域等によっても異なる。このため、避航予測データを生成するパラメータの種類等については、船舶毎、航行毎に異なってもよく、特に限定するものではない。また、演算量を低減するという観点からはパラメータをあらかじめ定めておく方がよいが、例えば、避航支援パラメータ生成手段22において、算出等可能なパラメータに基づく避航予測データをすべて生成し、航路探索手段23において、閾値データにより規定することもできる。また、例えば上述のパラメータに限らず、安全性の確保に関して定量化が可能な別のパラメータ(現象)に基づく避航予測データを生成するようにしてもよい。
The evasion assistance parameter generation means 22 generates evacuation prediction data based on one or more parameters. Here, the parameters to be prioritized basically differ depending on the type, shape, size, etc. of the ship. Moreover, it may differ depending not only on the ship but also on the load capacity and value of the luggage. In addition, it varies depending on the sea area. For this reason, the types of parameters for generating evacuation prediction data may be different for each ship and for each navigation, and are not particularly limited. In addition, from the viewpoint of reducing the amount of calculation, it is better to set parameters in advance. For example, the evacuation assistance
航路探索手段23は、避航支援パラメータ生成手段22が生成した避航予測データと閾値データ記憶手段33に記憶された閾値データに基づいて、安全性に係る要件を満たす避航予測データを有するエッジを抽出する(S3)。ここで、閾値については、船舶の種類、形状、大きさ等によって許容できる閾値が異なる。荷物が海水に浸される損害は、浸された荷物の量と価値で大きく変化するため、閾値も変化する。また、航海計画時におけるリスクのとり方によっても異なる。例えば、閾値を設定しなかった(閾値データがない)場合には、どのような予測値を有する避航予測データ(エッジ)でも抽出対象とすることが可能になる。
The route search unit 23 extracts an edge having evacuation prediction data that satisfies the requirements related to safety, based on the evacuation prediction data generated by the evacuation support
航路探索手段23は、さらに抽出したエッジに係るコスト予測データに基づいて、ダイクストラ法を用いて、指示入力手段11から入力された出発地点から目的地点までのエッジを探索処理して最適航路データを生成する(S4)。そして、最適航路データに基づく航路を表示装置40に表示させる(S5)。ここで、航路探索手段23におけるS3以降の探索処理については、コストパラメータ生成手段21及び避航支援パラメータ生成手段22が予測データの生成後、すぐに行う必要はなく、例えば、指示入力手段11から出発地点等の入力等の指示があった後等であってもよい。
The route search means 23 further searches for the edge from the departure point to the destination point input from the instruction input means 11 using the Dijkstra method based on the cost prediction data relating to the extracted edge, and obtains the optimum route data. Generate (S4). Then, the route based on the optimum route data is displayed on the display device 40 (S5). Here, the search processing after S3 in the route search unit 23 does not need to be performed immediately after the cost parameter generation unit 21 and the avoidance support
以上のように、実施の形態1の運航支援装置によれば、航路探索手段23が、避航支援パラメータ生成手段22が生成した避航予測データと閾値入力手段13の入力に係る閾値データとに基づいて、安全性の要件を満たすエッジを抽出し、抽出したエッジの中から、出発地点から目的地点までの最適な航路を探索するようにしたので、安全性に係る要件を満たす航路を探索した上で運航者等に提示することができる。そのため、基本的には、運航者は表示装置40に表示された最適航路を確認するだけでよくなる。また、航路の再検討を行う場合でも、閾値入力手段13に入力する閾値データを変更するだけでよくなる。そして、避航等を行うために、演算結果を見ながら、最適航路の探索処理を複数回やり直す等、時間、労力等の無駄を防ぐことができる。また、閾値データを数値として定量的に定めておくことで、安全性に係る判断が運航者等により左右されることなく、一律に行われるようになる。また、人が判断することにより生じ得る見落とし等の人為的なミスを防ぐことができる。
As described above, according to the operation support apparatus of the first embodiment, the route search unit 23 is based on the avoidance prediction data generated by the avoidance support
実施の形態2.
図3は本発明の実施の形態2に係る最適航路演算装置20における処理の流れについて、別の例を表す図である。上述の実施の形態では、コストパラメータ生成手段21及び避航支援パラメータ生成手段22が予測データを生成した後に、航路探索手段23が処理を行い、最適な航路を探索した。本実施の形態では、装置全体としての演算量を低減させるために、避航予測データと閾値データとに基づいて安全性に係る要件を満たす避航予測データを有するエッジを抽出した後、コストパラメータ生成手段21は、抽出したエッジにおけるコスト予測データを生成するようにしたものである。
FIG. 3 is a diagram illustrating another example of the flow of processing in the optimum route calculation device 20 according to the second embodiment of the present invention. In the above-described embodiment, after the cost parameter generation unit 21 and the avoidance support
図3において、避航支援パラメータ生成手段22はノード間の船舶安全に関するパラメータの予測値の算出等を行い、避航予測データを生成する(S11)。生成する避航予測データについては、実施の形態1の説明と同様である。そして、航路探索手段23は、避航支援パラメータ生成手段22が生成した避航予測データと閾値データ記憶手段33に記憶された閾値データに基づいて、安全性に係る要件を満たす避航予測データを有するエッジを抽出する(S12)。 In FIG. 3, the avoidance support parameter generation means 22 calculates a predicted value of a parameter related to ship safety between nodes, and generates avoidance prediction data (S11). The avoidance prediction data to be generated is the same as described in the first embodiment. The route search means 23 then selects an edge having evacuation prediction data that satisfies the safety requirements based on the evacuation prediction data generated by the evacuation assistance parameter generation means 22 and the threshold data stored in the threshold data storage means 33. Extract (S12).
次に、コストパラメータ生成手段21は、航路探索手段23が抽出したエッジについて、コスト予測データを生成し、予測データ記憶手段34に記憶させる(S13)。そして、抽出したエッジに係るコスト予測データに基づいて、ダイクストラ法を用いて、指示入力手段11から入力された出発地点から目的地点までのエッジを探索処理して最適航路データを生成し(S14)、最適航路データに基づく航路を表示装置40に表示させる(S15)。 Next, the cost parameter generation means 21 generates cost prediction data for the edges extracted by the route search means 23 and stores them in the prediction data storage means 34 (S13). Then, based on the cost prediction data relating to the extracted edge, using the Dijkstra method, an edge from the departure point to the destination point input from the instruction input unit 11 is searched for to generate optimum route data (S14). The route based on the optimum route data is displayed on the display device 40 (S15).
以上のように、実施の形態2の運航支援装置によれば、避航支援パラメータ生成手段22が生成した避航予測データと閾値データとに基づいて航路探索手段23が抽出したエッジについて、コストパラメータ生成手段21はコスト予測データを生成するようにしたので、装置全体としての演算量を減らすことができる。そのため、出発地点、目的地点、閾値等があらかじめ定まっているような、安全性に係る要件を満たす避航予測データを有するエッジを早い段階で確定できる場合には、装置全体としての処理時間を短縮することができる。
As described above, according to the operation support device of the second embodiment, the cost parameter generation unit for the edge extracted by the route search unit 23 based on the evacuation prediction data and the threshold data generated by the evacuation support
実施の形態3.
上述の実施の形態1では、閾値入力手段13から閾値を入力できるようにしたが、これに限定するものではない。例えば、船舶安全に関する各パラメータについて、あらかじめ定めた複数の閾値を選択等ができるようにしておく。そして、閾値入力手段13の入力に基づいて、選択された閾値を閾値データとするようにしてもよい。このようにして、あらかじめ定めた閾値を選択できるようにしておくことで、運航者等の閾値入力負担を軽減することができる。また、異常な閾値の入力ミスを排除することができる。
In
実施の形態4.
上述の実施の形態1等では、航路探索手段23が行う探索処理において、ダイクストラ法による探索を行ったが、これに限定するものではなく、他の最適経路探索アルゴリズムを用いて最適航路の探索を行うこともできる。例えば2点間の経路探索に有力なA* (エースター)アルゴリズムを用いて探索を行うこともできる。A* アルゴリズムでは、ノード及びノード間のパスを設定し、さらに各パスのコスト(負担:ダイクストラ法における重みに相当する)を設定する。そして、スタートノードからゴールノードに到るまでの最短パスを探索する。最適経路探索アルゴリズムとしてA* アルゴリズムを用いるようにしても、ダイクストラ法と同様に、最短経路探索を少ない時間で行うことができる。
In the above-described first embodiment and the like, in the search processing performed by the route search means 23, the search by the Dijkstra method is performed. However, the search is not limited to this, and the search for the optimum route is performed using another optimum route search algorithm. It can also be done. For example, the search can be performed by using an A * (Aster) algorithm that is effective for a route search between two points. In the A * algorithm, nodes and paths between nodes are set, and the cost of each path (burden: equivalent to the weight in the Dijkstra method) is set. Then, the shortest path from the start node to the goal node is searched. Even when the A * algorithm is used as the optimum route search algorithm, the shortest route search can be performed in a short time as in the Dijkstra method.
実施の形態5.
図4は本発明の実施の形態5に係る運航支援システムの構成例を表す図である。本実施の形態のシステムは、上述の実施の形態で説明した運航支援装置を構成する各手段等を、処理機能等に応じて、陸上側システム100と船側システム200とに分けたものである。
Embodiment 5 FIG.
FIG. 4 is a diagram illustrating a configuration example of an operation support system according to Embodiment 5 of the present invention. In the system according to the present embodiment, each means constituting the navigation support apparatus described in the above-described embodiment is divided into a land-side system 100 and a ship-side system 200 according to processing functions and the like.
陸上側システム100は、海気象データ入力手段12、最適航路演算装置20(コストパラメータ生成手段21、避航支援パラメータ生成手段22及び航路探索手段23)、記憶装置30(海気象データ記憶手段31、個船データ記憶手段32、閾値データ記憶手段33及び予測データ記憶手段34)並びに陸上側通信装置50で構成する。ここで、陸上側通信装置50は、最適航路データ等を含む信号を無線送信する。また、海気象データ等、船側システム200が必要とする各種データを含む信号を無線送信する。また、船側システム200から送られた信号を受信し、最適航路演算装置20にデータとして入力する。
The land-side system 100 includes a sea meteorological data input unit 12, an optimum route calculation device 20 (cost parameter generation unit 21, avoidance support
一方、船側システム200は、例えば、指示入力手段11、閾値入力手段13、表示装置40、船側通信装置60、データ処理装置70及び船側記憶装置80で構成する。船側通信装置60は、陸上側通信装置50と対となり、最適航路データ等、各種データを含む信号の送受信を行う。
On the other hand, the ship side system 200 includes, for example, an instruction input unit 11, a threshold input unit 13, a
データ処理装置70は、例えば指示入力手段11、閾値入力手段13から入力されたデータを含む信号を船側通信装置60から送信させるための処理を行う。また、船側記憶装置80に記憶されている地図のデータ等と共に、船側通信装置60が受信した信号に含まれる最適航路データに基づく航路表示を行う処理を行い表示装置40に表示させる。また、海気象データに基づく表示等の処理を行う。船側記憶装置80は、データ処理装置70が表示処理を行うための地図等のデータを記憶する。また、場合によっては、閾値データ等のデータについても記憶する。
The
運航支援システムにおける最適航路の探索処理については、陸上側通信装置50、船側通信装置60により、陸上側システム100と船側システム200との間で通信を行って、データに係る信号の送受信を行うが、最適航路探索に係る基本的な処理の流れについては、実施の形態1、2等と同じである。
Regarding the search process of the optimum route in the operation support system, the land-
以上のような運航支援システムを構成することにより、予測データ生成処理、探索処理、海気象データの船上への送信等、処理速度を必要とする処理は、陸上側システム100において短時間で行うことができる。また、船側システム200においては、航行中においても、最新の海気象データに基づいて最適航路を確認等することができる。 By configuring the operation support system as described above, processing that requires processing speed, such as prediction data generation processing, search processing, and transmission of marine weather data to the ship, is performed in the land-side system 100 in a short time. Can do. Further, in the ship side system 200, it is possible to confirm the optimum route based on the latest sea weather data even during navigation.
実施の形態6.
上述の実施の形態5では、陸上側システム100に航路探索手段23を設けるようにしたが、例えば船側システム200に設けるようにしてもよい。この場合は、航路探索に必要な予測データの通信を行う。また、現在の海気象データに関する実測データを船側システム200から提供するようにしてもよい。
In the above-described fifth embodiment, the route search means 23 is provided in the land-side system 100, but may be provided in the ship-side system 200, for example. In this case, prediction data necessary for route search is communicated. Further, actual measurement data relating to current sea weather data may be provided from the ship-side system 200.
11 指示入力手段
12 海気象データ入力手段
13 閾値入力手段
20 最適航路演算装置
21 コストパラメータ生成手段
22 避航支援パラメータ生成手段
23 航路探索手段
30 記憶装置
31 海気象データ記憶手段
32 個船データ記憶手段
33 閾値データ記憶手段
34 予測データ記憶手段
40 表示装置
50 陸上側通信装置
60 船側通信装置
70 データ処理装置
80 船側記憶装置
100 陸上側システム
200 船側システム
DESCRIPTION OF SYMBOLS 11 Instruction input means 12 Sea weather data input means 13 Threshold value input means 20 Optimal route calculation device 21 Cost parameter generation means 22 Avoidance assist parameter generation means 23 Route search means 30 Storage device 31 Sea weather data storage means 32 Ship data storage means 33 Threshold data storage means 34 Predictive data storage means 40
Claims (7)
前記海気象データと前記個船データとに基づいて、前記ノード間における船舶安全に関する1又は複数のパラメータについて、算出した予測値又は前記海気象データの少なくとも一方に基づいて避航予測データを生成する避航支援パラメータ生成手段と、
前記コスト予測データ及び前記避航予測データを少なくとも記憶する記憶装置と、
該記憶装置に記憶された前記避航予測データ及び安全航行に係る許容限界を示す閾値を表す閾値データに基づいて、前記出発地点から前記目的地点において、前記閾値データが示す範囲を満たす前記ノード間の航路を抽出し、前記コスト予測データに基づいて、抽出した前記ノード間の航路の中から前記目的地までの最適航路を探索する航路探索手段と
を備えることを特徴とする運航支援装置。 Intersections where the sea area from the starting point to the destination point is divided into arbitrary intervals in a grid pattern are set as multiple nodes, and the cost between the nodes is calculated based on the sea weather data and the individual ship data inherent to the ship. Cost parameter generation means for calculating a predicted value of the parameter and generating cost prediction data;
On the basis of the sea weather data and the individual ship data, evacuation data for generating evacuation prediction data based on at least one of the calculated predicted value or the sea weather data for one or more parameters related to ship safety between the nodes. Support parameter generation means;
A storage device for storing at least the cost prediction data and the evacuation prediction data;
Based on the avoidance prediction data stored in the storage device and threshold data indicating a threshold indicating an allowable limit for safe navigation, between the nodes satisfying the range indicated by the threshold data from the departure point to the destination point A navigation support apparatus, comprising: a route search unit that extracts a route and searches for an optimum route from the extracted route between the nodes to the destination based on the cost prediction data.
前記海気象データと前記個船データとに基づいて、前記ノード間における船舶安全に関する1又は複数のパラメータについて、算出した予測値又は前記海気象データの少なくとも一方に基づいて避航予測データを生成する避航支援パラメータ生成手段、
前記コスト予測データ及び前記避航予測データを少なくとも記憶する記憶装置、
該記憶装置に記憶された前記避航予測データ及び安全航行に係る許容限界を示す閾値を表す閾値データに基づいて、前記出発地点から前記目的地点において、前記閾値データが示す範囲を満たす前記ノード間の航路を抽出し、前記コスト予測データに基づいて、抽出した前記ノード間の航路の中から前記目的地までの最適航路を探索する航路探索手段、及び、
該航路探索手段が探索した最適航路に係るデータを含む信号を無線通信により送信するための陸上側通信手段を有する陸上側システムと、
前記陸上側通信手段と無線通信を行って、前記最適航路に係るデータを含む信号を受信するための船側通信手段、
前記最適航路に係るデータを処理するデータ処理手段、及び、
該データ処理手段の処理に基づいて、前記最適航路に係る航路図を表示する表示装置を有する船側システムと
を備えることを特徴とする運航支援システム。 Intersections where the sea area from the starting point to the destination point is divided into arbitrary intervals in a grid pattern are set as multiple nodes, and the cost between the nodes is calculated based on the sea weather data and the individual ship data inherent to the ship. Cost parameter generation means for calculating a predicted value of the parameter and generating cost prediction data;
On the basis of the sea weather data and the individual ship data, evacuation data for generating evacuation prediction data based on at least one of the calculated predicted value or the sea weather data for one or more parameters related to ship safety between the nodes. Support parameter generation means,
A storage device for storing at least the cost prediction data and the evacuation prediction data;
Based on the avoidance prediction data stored in the storage device and threshold data indicating a threshold indicating an allowable limit for safe navigation, between the nodes satisfying the range indicated by the threshold data from the departure point to the destination point A route search means for extracting a route and searching for an optimum route from the route between the extracted nodes to the destination based on the cost prediction data; and
A land-side system having land-side communication means for wirelessly transmitting a signal including data related to the optimum route searched by the route search means;
Ship-side communication means for performing radio communication with the land-side communication means and receiving a signal including data relating to the optimum route,
Data processing means for processing data relating to the optimum route, and
An operation support system comprising: a ship side system having a display device for displaying a route map relating to the optimum route based on processing of the data processing means.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2009082129A JP2010237755A (en) | 2009-03-30 | 2009-03-30 | Device and system for supporting operation |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2009082129A JP2010237755A (en) | 2009-03-30 | 2009-03-30 | Device and system for supporting operation |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2010237755A true JP2010237755A (en) | 2010-10-21 |
Family
ID=43092043
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2009082129A Pending JP2010237755A (en) | 2009-03-30 | 2009-03-30 | Device and system for supporting operation |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2010237755A (en) |
Cited By (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2014119356A (en) * | 2012-12-17 | 2014-06-30 | Taisei Corp | Marine navigation simulation device |
JP2014127047A (en) * | 2012-12-26 | 2014-07-07 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | Operation supporting system and operation supporting method |
JP5543037B1 (en) * | 2013-02-22 | 2014-07-09 | 日本郵船株式会社 | Navigation analysis device, navigation analysis method, program, and recording medium |
WO2015063907A1 (en) * | 2013-10-31 | 2015-05-07 | 日本郵船株式会社 | Device, program, recording medium, and method for assisting determination of bunkering port and bunkering amount for ship |
JP2015123806A (en) * | 2013-12-25 | 2015-07-06 | 三菱重工業株式会社 | Vessel speed control device, vessel speed control system, vessel speed control method, and vessel speed control program |
WO2015104812A1 (en) * | 2014-01-09 | 2015-07-16 | 日本郵船株式会社 | Data processing device for assisting formulation of ship bunkering plan, program, recording medium, and data processing method |
JP2018073074A (en) * | 2016-10-28 | 2018-05-10 | 国立研究開発法人 海上・港湾・航空技術研究所 | Vessel collision risk reduction method, vessel collision risk reduction system, plan route information provision center, and vessel |
JP2020104699A (en) * | 2018-12-27 | 2020-07-09 | 川崎重工業株式会社 | Vessel performance estimation device and vessel performance estimation program |
CN112562415A (en) * | 2020-11-26 | 2021-03-26 | 中远海运科技股份有限公司 | Ship route recommendation method |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2007047036A (en) * | 2005-08-10 | 2007-02-22 | Universal Shipbuilding Corp | Support system for avoiding sail under heavy weather |
JP2007057499A (en) * | 2005-08-26 | 2007-03-08 | Universal Shipbuilding Corp | Optimal course search system |
JP2008145312A (en) * | 2006-12-12 | 2008-06-26 | Universal Shipbuilding Corp | Optimum route search method |
-
2009
- 2009-03-30 JP JP2009082129A patent/JP2010237755A/en active Pending
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2007047036A (en) * | 2005-08-10 | 2007-02-22 | Universal Shipbuilding Corp | Support system for avoiding sail under heavy weather |
JP2007057499A (en) * | 2005-08-26 | 2007-03-08 | Universal Shipbuilding Corp | Optimal course search system |
JP2008145312A (en) * | 2006-12-12 | 2008-06-26 | Universal Shipbuilding Corp | Optimum route search method |
Cited By (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2014119356A (en) * | 2012-12-17 | 2014-06-30 | Taisei Corp | Marine navigation simulation device |
JP2014127047A (en) * | 2012-12-26 | 2014-07-07 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | Operation supporting system and operation supporting method |
JP5543037B1 (en) * | 2013-02-22 | 2014-07-09 | 日本郵船株式会社 | Navigation analysis device, navigation analysis method, program, and recording medium |
WO2014128915A1 (en) * | 2013-02-22 | 2014-08-28 | 日本郵船株式会社 | Navigational analysis device, navigational analysis method, program, and recording medium |
WO2015063907A1 (en) * | 2013-10-31 | 2015-05-07 | 日本郵船株式会社 | Device, program, recording medium, and method for assisting determination of bunkering port and bunkering amount for ship |
JP2015123806A (en) * | 2013-12-25 | 2015-07-06 | 三菱重工業株式会社 | Vessel speed control device, vessel speed control system, vessel speed control method, and vessel speed control program |
WO2015104812A1 (en) * | 2014-01-09 | 2015-07-16 | 日本郵船株式会社 | Data processing device for assisting formulation of ship bunkering plan, program, recording medium, and data processing method |
JP2018073074A (en) * | 2016-10-28 | 2018-05-10 | 国立研究開発法人 海上・港湾・航空技術研究所 | Vessel collision risk reduction method, vessel collision risk reduction system, plan route information provision center, and vessel |
JP7042469B2 (en) | 2016-10-28 | 2022-03-28 | 国立研究開発法人 海上・港湾・航空技術研究所 | Ship collision risk reduction method, ship collision risk reduction system, and planned route information provision center |
JP2020104699A (en) * | 2018-12-27 | 2020-07-09 | 川崎重工業株式会社 | Vessel performance estimation device and vessel performance estimation program |
JP7189764B2 (en) | 2018-12-27 | 2022-12-14 | 川崎重工業株式会社 | Ship performance estimation device and ship performance estimation program |
CN112562415A (en) * | 2020-11-26 | 2021-03-26 | 中远海运科技股份有限公司 | Ship route recommendation method |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP2010237755A (en) | Device and system for supporting operation | |
JP4247497B2 (en) | Optimal route search system | |
EP2145155B1 (en) | Method and apparatus for routing ocean going vessels to avoid treacherous environments | |
JP5312425B2 (en) | Ship operation support system | |
JP2018172087A (en) | Navigation support method and navigation support system adapted for risk on sea route | |
KR102510652B1 (en) | Ship's Routing Prediction System and Programs Used for Routing Prediction Systems | |
KR101997030B1 (en) | Optimal route inference device for ship | |
US11772758B2 (en) | Apparatus, method, and recording medium for autonomous ship navigation | |
JP6343469B2 (en) | Navigation support device, navigation support method, navigation support program | |
Mannarini et al. | VISIR-I: small vessels–least-time nautical routes using wave forecasts | |
JP7042469B2 (en) | Ship collision risk reduction method, ship collision risk reduction system, and planned route information provision center | |
KR101719142B1 (en) | Ship navigation apparatus and method for providing route information for ship | |
JP2013134089A (en) | Optimal sailing route calculating apparatus and optimal sailing route calculating method | |
JP6251842B2 (en) | Ship operation support system and ship operation support method | |
CN111964678A (en) | River channel navigation decision-making method, device and system | |
KR20120074874A (en) | Collision avoidance support system and method by using variable action space searching method | |
KR102007196B1 (en) | Method and apparatus for searching arctic optimal route using multi overlap lattice technique | |
KR20190054410A (en) | The System for Providing Optimun Seaway Using Big Data Related to Weather and Ocean Inteligence of Coast | |
JP2007230455A (en) | Navigation assistant system for entry into port | |
KR101713230B1 (en) | Method of monitoring of ship and system performing the same | |
JP2016215715A (en) | Satellite communication propriety prediction device and satellite communication propriety prediction program | |
JP2021147007A (en) | Stowage planning method of ship, stowage planning system and ship | |
CN106710312A (en) | Method and system for monitoring track of inland ship | |
KR102143322B1 (en) | Method for supplying safe-voyage in Northic sea | |
CN114510043A (en) | Air route planning method and device and electronic equipment |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20101207 |
|
A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20110405 |