JP2023131821A - 船体状態推定装置、船体状態推定システム、船体状態推定方法、および、船体状態推定プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】舵角を含む船体状態を高精度に推定する。【解決手段】船体状態推定装置は、観測値受信部２１および推定部２２を備える。観測値受信部２１は、船体の方位を示す方位信号を受信する。推定部２２は、船体の方位信号を入力した際に少なくとも舵角を含む船体状態を出力する状態推定器に方位信号を入力し、船体の舵角を含む船体状態を推定する。【選択図】 図１

Description

本発明は、船体制御に用いる舵角を含む船体状態を推定する技術に関する。

特許文献１には、船舶自動操縦装置が記載されている。特許文献１の船舶自動操縦装置は、舵角を検出する舵角検出器（舵角センサ）を備える。特許文献１の船舶自動操縦装置は、舵角検出器で実測した舵角を用いて、船体制御のパラメータを決定する。

特開平４－１３５９９９号公報

しかしながら、舵角センサは、高価かつ取り付けが難しく、金銭的および技術的に負担となる場合がある。

したがって、本発明の目的は、舵角センサが不要な構成にて舵角を含む船体状態を高精度に推定することにある。

この発明の船体状態推定装置は、観測値受信部および推定部を備える。観測値受信部は、船体の方位を示す方位信号を受信する。推定部は、船体の方位信号を入力した際に少なくとも舵角を含む船体状態を出力する状態推定器に方位信号を入力し、船体の舵角を含む船体状態を推定する。

この構成では、舵角センサを用いること無く舵角を高精度に推定できる。

この発明の船体状態推定装置では、状態推定器には船体に対する転舵信号が入力されている。推定部は、方位信号と転舵信号とを用いて船体状態を推定する。この構成では、舵角センサを用いること無く舵角を高精度に推定できる。

この発明の船体状態推定装置では、状態推定器は、前回に推定した船体状態に基づいて今回の船体状態を推定する状態方程式を用いる。この構成では、舵角を含む船体状態を高精度に推定できる。

この発明の船体状態推定装置では、状態推定器は、状態方程式、および、方位信号を用いた観測方程式に基づいて、船体状態を推定する。この構成では、舵角を含む船体状態を、より高精度に推定できる。

この発明の船体状態推定装置では、推定部は、船体状態として船首方位および回頭角速度の少なくとも一方をさらに推定する。この構成では、舵角以外の船体状態を推定できる。

この発明の船体状態推定装置では、船体状態の推定の初期値は、船体の静置時または直進時の船体状態に基づく値である。この構成では、状態推定器の初期値を精度良く設定できる。

この発明の船体状態推定装置では、状態推定器は、確率システムに基づいて船体状態を推定する。この構成では、舵角を含む船体状態をより高精度に推定できる。

この発明の船体状態推定装置では、船体に対する指令舵角を取得する指令舵角取得部と、取得した指令舵角および推定部で推定した舵角に基づいて、転舵信号を生成する転舵信号生成部をさらに備える。この構成では、正確な転舵信号を生成できる。

この発明の船体状態推定装置は、状態推定器に用いる状態推定モデルを設定する推定モデル設定部を備える。観測値受信部は、さらに、船体の特性に関するパラメータを取得する。推定モデル設定部は、パラメータに基づいて、船体の航行状態に対応する状態推定モデルを設定する。この構成では、航行状態も考慮して舵角を高精度に推定できる。

この発明の船体状態推定システムは、上述のいずれかの船体状態推定装置と、船体の方位を検出して方位信号を生成するセンサと、を備える。この構成では、船体状態を高精度に推定する船体状態推定システムを実現できる。

図１は、本発明の第１の実施形態に係る制御部の構成を示す機能ブロック図である。 図２は、本発明の第１の実施形態に係る船体制御システムの構成を示す機能ブロック図である。 図３は、推定した舵角と指令舵角から転舵信号を生成する概念図である。 図４は、本発明の第１の実施形態に係る船体状態推定方法、船体状態推定プログラムの概略処理の流れを示すフローチャートである。 図５は、舵角と回頭角速度の推定値と実測値との関係を示すグラフである。 図６は、船首方位の推定値と実測値との関係を示すグラフである。 図７は、本発明の第２の実施形態に係る制御部の構成を示す機能ブロック図である。 図８は、本発明の第２の実施形態に係る船体状態推定方法、船体状態推定プログラムの概略処理の流れを示すフローチャートである。

［第１の実施形態］
本発明の第１の実施形態に係る船体状態推定装置、船体状態推定システム、船体状態推定方法、船体状態推定プログラムについて、図を参照して説明する。図１は、本発明の第１の実施形態に係る制御部の構成を示す機能ブロック図である。図２は、本発明の第１の実施形態に係る船体制御システムの構成を示す機能ブロック図である。

（船体制御システム１０の構成）
まず、図２を用いて、船体制御システム１０の構成について説明する。図２に示すように、船体制御システム１０は、制御部２０、操作部３０、観測値取得部４０、および、表示部５０を備える。船体制御システム１０は、例えば、オートパイロット制御（自動航行制御）を行う船舶の船体に装備される。制御部２０が、本発明の「船体状態推定装置」に対応する。

船体制御システム１０の制御部２０は、舵機９０に接続する。舵機９０は、船体に装着されている。制御部２０と舵機９０とは、例えば、アナログ電圧またはデータ通信を介して接続する。

なお、図示を省略しているが、船体には、スクリュープロペラ等の推進力発生装置も装着されている。制御部２０は、推進力発生装置に対する推進力の発生制御も行っているが、ここでは、詳細な説明は省略する。

制御部２０、操作部３０、観測値取得部４０、および、表示部５０は、例えば、船舶用のデータ通信ネットワーク１００によって互いに接続する。

制御部２０は、転舵信号を生成し、舵機９０に出力する。舵機９０は、転舵信号を受信し、転舵信号に応じて舵を制御する。転舵信号の具体的な生成方法は後述する。

操作部３０は、例えば、タッチパネル、物理的なボタンやスイッチ等によって実現される。操作部３０は、オートパイロット制御に関連する設定の操作を受け付ける。

観測値取得部４０は、例えば、方位センサであり、船首方位ψを計測する。観測値取得部４０は、所定のサンプリング周期で、船首方位ψを計測し、計測した船首方位ψの方位信号を生成する。観測値取得部４０は、方位信号を制御部２０に出力する。ただし、観測値取得部４０は、方位センサに限らず、方位に相当する信号を生成するものであればよい。例えば、観測値取得部４０は、船体に搭載されたＧＰＳの測定データにより計測される対地針路（ＣＯＧ）の信号を生成するものであってもよい。

表示部５０は、例えば、液晶パネル等によって実現される。表示部５０は、例えば、制御部２０から、オートパイロット制御に関連する情報等が入力されると、これらを表示する。なお、表示部５０は、省略することも可能であるが、あることが好ましく、表示部５０があることによって、ユーザは、オートパイロット制御状態等を容易に把握できる。

（制御部２０の構成および具体的な処理）
制御部２０は、例えば、ＣＰＵ等の演算処理装置と、半導体メモリ等の記憶部とによって構成される。記憶部は、制御部２０で実行するプログラムを記憶する。また、記憶部は、ＣＰＵの演算時に利用される。

図１に示すように、機能的には、制御部２０は、観測値受信部２１、推定部２２、転舵信号生成部２３、および、指令舵角取得部２３０を備える。

観測値受信部２１は、観測値取得部４０から方位信号を受信する。観測値受信部２１は、方位信号を推定部２２に出力する。

推定部２２は、詳細な処理は後述するが、方位信号を用いて舵角δを含む船体状態を推定する。推定部２２は、推定した舵角δを転舵信号生成部２３に出力する。

図３は、推定した舵角と指令舵角から転舵信号を生成する概念図である。指令舵角取得部２３０において、船首方位と設定方位の差である偏角に基づく指令舵角が取得される。転舵信号生成部２３は、取得した指令舵角と推定部２２で推定した舵角δとを用いて転舵信号を生成する。例えば、転舵信号生成部２３は、取得した指令舵角と推定した舵角δとの差分値を算出し、この差分値に基づいて転舵信号を生成する。転舵信号生成部２３は、転舵信号を舵機９０に出力する。例えば、転舵信号生成部２３は、取得した指令舵角と推定した舵角との差分値が正の値である場合、「ＰＯＲＴ（＋１）」の転舵信号を生成する。また、転舵信号生成部２３は、取得した指令舵角と推定した舵角との差分値が負の値である場合、「ＳＴＢＤ（－１）」の転舵信号を生成する。

このように、制御部２０は、船首方位ψを示す方位信号を用いて舵角を推定する。したがって、制御部２０は、舵角センサを用いなくても、転舵信号を生成できる。

（推定部２２での具体的な推定処理）
推定部２２は、状態推定器を備える。状態推定器は、以下の概念に基づく状態推定モデルを用いて設定される。

回頭角速度ｒ（ｔ）と舵角δ（ｔ）とは、例えば、野本の１次遅れモデル（推定モデル）によって、次のような関係で表すことができる。

また、回頭角速度ｒ［ｋ］と船首方位ψ［ｋ］との関係は、角速度と方位との関係によって適宜設定される。また、舵角δ［ｋ］と転舵信号ｓ［ｋ］との関係は、舵角と転舵信号および転舵速度との関係によって適宜設定される。

状態推定器は、例えばカルマンフィルタである。カルマンフィルタの状態方程式は、（１）式に基づいて、船首方位ψ［ｋ］、回頭角速度ｒ［ｋ］、および舵角δ［ｋ］を用いて、以下のように設定されている。

また、カルマンフィルタの観測方程式は、以下のように設定される。

ｓ［ｋ］は転舵信号であり、０、＋１、－１によって設定される。転舵量Ａｓ［ｋ］は、例えば転舵信号と、転舵速度ωとステップ時間τに基づく転舵量係数に基づいて設定される。

（２）式のｖ［ｋ］はシステム雑音であり、適宜設定される。（３）式のｗ［ｋ］は観測雑音であり、適宜設定される。

Ｈは変換行列であり、Ａは転舵信号ｓ［ｋ］に対する係数ベクトルであり、Ｂはシステム雑音ｖ［ｋ］に対する係数ベクトルである。

なお、この設定例は一例であり、例えば、モデルや離散化手法を異ならせることで、変換行列Ｈは異なるものに設定できる。

推定部２２は、このように設定されたカルマンフィルタを逐次的に演算することによって、船首方位ψ［ｋ］、回頭角速度ｒ［ｋ］、舵角δ［ｋ］を高精度に推定できる。すなわち、推定部２２は、舵角δ［ｋ］を含む船体状態を高精度に推定できる。

また、推定部は推定した各船体状態をデータとして船体状態推定装置の内部に保持（記憶）しておくことが好ましい。これにより、推定部２２は、保持した各船体状態のデータを次回の舵角δ［ｋ］を含む船体状態を推定する際に使用することができ、さらに高精度に推定できる。

なお、データの保持は上記態様に限られず、船体状態推定装置が外部のサーバやクラウドと通信可能な構成をとり、通信により外部のサーバやクラウドに保持してもよい。

この際、システム雑音ｖ［ｋ］を、例えば船体や舵機の仕様等に基づいて適宜設定することで、推定部２２は、舵角δ［ｋ］を含む船体状態をさらに高精度に推定できる。また、観測雑音ｗ［ｋ］を、例えば観測値取得部４０の計測精度等に基づいて適宜設定することで、推定部２２は、舵角δ［ｋ］を含む船体状態をさらに高精度に推定できる。

また、推定部２２は、状態方程式の初期値を、船体の静置時または直進時に取得しておき、設定する。例えば、直進時において初期値は、方位信号はセンサ等で取得した値、回頭角速度は０、舵角は０、転舵信号はＳＴＯＰに設定される。これにより、推定処理が安定し、推定部２２は、舵角δ［ｋ］を含む船体状態をさらに高精度に推定できる。

上記の処理は、例えば、図４に示すフローチャートの処理によって実現される。図４は、本発明の第１の実施形態に係る船体状態推定方法、船体状態推定プログラムの概略処理の流れを示すフローチャートである。

観測値受信部２１は、方位信号を含む船体の状態観測値を受信する（Ｓ１１）。

推定部２２は、方位信号と転舵信号とを状態推定器に入力する。推定部２２は、この状態推定器を用いて船体の舵角δを含む船体状態を推定する（Ｓ１２）。

転舵信号生成部２３は、推定した舵角δを用いて転舵信号を生成し、舵機９０に出力する（Ｓ１３）。

図５は、舵角と回頭角速度の推定値と真値との関係を示すシミュレーション結果のグラフである。図５において、横軸は経過時間であり、縦軸は舵角および回頭角速度である。なお、図５での真値は、シミュレータで保持している値である。

図５に示すように、推定部２２によって推定された舵角は真値と同等であり、舵角は高精度に推定される。同様に、推定部２２によって推定された回頭角速度は真値と同等であり、回頭角速度は高精度に推定される。

そして、船体制御システム１０の制御部２０は、このような船首方位ψの計側、舵角δの推定、回頭角速度ｒ、転舵信号の生成をフィードバック制御器（例えば、ＰＤ制御器）に組み込むことによって、船体の船首方位を設定方位に近づかせ、保針することができる。この際、舵角δが高精度に推定されることで、船体制御システム１０は、高精度な保針を実現できる。

図６は、船首方位の推定値と真値との関係を示すシミュレーション結果のグラフである。図６において、横軸は経過時間であり、縦軸は船首方位である。図６での真値は、推定した舵角を用いて行った制御での船首方位である。なお、図６は、設定方位を１５度として保針するように制御した場合を示す。

図６に示すように、船首方位ψの推定値は真値と同等であり、また船首方位ψは高精度に保針される。

なお、船体制御システム１０では、船首方位ψを示す方位信号を用いたが、方位信号は、船首方位ψと異なる方位を示すものであってもよい。この場合、方位信号として設定した方位に応じて、変換行列Ｈ等を設定すればよい。

また、船体制御システム１０では、状態推定器として線形確率システムであるカルマンフィルタを用いる態様を示した。しかしながら、状態推定器は、確率システムに基づいて船体状態の推定を行う状態推定器であればよい。例えば、状態推定器は、非線形確率システムである拡張カルマンフィルタや、アンセンテッドカルマンフィルタ、パーティクルフィルタ等であってもよい。

［第２の実施形態］
本発明の第２の実施形態に係る船体状態推定装置、船体状態推定システム、船体状態推定方法、船体状態推定プログラムについて、図を参照して説明する。図７は、本発明の第２の実施形態に係る制御部の構成を示す機能ブロック図である。図８は、本発明の第２の実施形態に係る船体状態推定方法、船体状態推定プログラムの概略処理の流れを示すフローチャートである。

図７、図８に示すように、第２の実施形態に係る船体状態推定システムの制御部２０Ａは、第１の実施形態に係る船体制御システム１０の制御部２０に対して、推定モデル設定部２２０を備え、推定モデルを設定する点で異なる。制御部２０Ａの他の構成および処理は、制御部２０と同様であり、同様の箇所の説明は省略する。

推定モデル設定部２２０には、観測値受信部２１から船体の特性に関するパラメータの値である船体特性推定パラメータ値が入力される。船体特性パラメータ値は、例えば、ピッチ角、対地速度、シフト位置の少なくとも１つを含む。

推定モデル設定部２２０は、船体特性パラメータ値を用いて、状態推定器に利用する状態推定モデルを設定する（図８：Ｓ２０）。例えば、具体的には、推定モデル設定部２２０は、ピッチ角を用いて、プレーニング（滑走状態）の有無を判定し、状態推定モデルを設定する。また、推定モデル設定部２２０は、対地速度を用いて、状態推定モデルを設定する。また、推定モデル設定部２２０は、シフト位置を用いて、すなわち、シフト位置が前進、ニュートラル、後進のどこかを検出して、状態推定モデルを設定する。

これにより、状態推定器は、船体の航行状態を反映して設定される。したがって、舵角の推定精度は、向上する。

なお、上述の各実施形態に記載の船体制御システムでは、状態推定器を機械学習やディープラーニング等の人工知能を用いた学習済みの学習モデルに置き換えてもよい。例えば、方位信号を入力することで舵角の推定結果を出力する状態推定モデルにおいて、最も確からしい推定結果が得られる状態推定モデルを学習済みの学習モデルとして学習し、この学習モデルによって推定を行ってもよい。

１０：船体制御システム
２０、２０Ａ：制御部
２１：観測値受信部
２２：推定部
２３：転舵信号生成部
３０：操作部
４０：観測値取得部
５０：表示部
９０：舵機
１００：データ通信ネットワーク
２２０：推定モデル設定部
２３０：指令舵角取得部

Claims (12)

1. 船体の方位を示す方位信号を受信する観測値受信部と、
   船体の方位信号を入力した際に少なくとも舵角を含む船体状態を出力する状態推定器に前記方位信号を入力し、前記船体の舵角を含む船体状態を推定する推定部と、
   を備える、船体状態推定装置。
2. 請求項１に記載の船体状態推定装置であって、
   前記状態推定器には前記船体に対する転舵信号が入力されており、
   前記推定部は、前記方位信号と前記転舵信号とを用いて前記船体状態を推定する、
   船体状態推定装置。
3. 請求項１または請求項２に記載の船体状態推定装置であって、
   前記状態推定器は、前回に推定した前記船体状態に基づいて今回の前記船体状態を推定する状態方程式を用いる、
   船体状態推定装置。
4. 請求項３に記載の船体状態推定装置であって、
   前記状態推定器は、前記状態方程式、および、前記方位信号を用いた観測方程式に基づいて、前記船体状態を推定する、
   船体状態推定装置。
5. 請求項１乃至請求項４のいずれかに記載の船体状態推定装置であって、
   前記推定部は、前記船体状態として、船首方位および回頭角速度の少なくとも一方をさらに推定する、
   船体状態推定装置。
6. 請求項１乃至請求項５のいずれか１項に記載の船体状態推定装置であって、
   前記船体状態の推定の初期値は、前記船体の静置時または直進時の前記船体状態に基づく値である、
   船体状態推定装置。
7. 請求項１乃至請求項６のいずれか１項に記載の船体状態推定装置であって、
   前記状態推定器は、確率システムに基づいて前記船体状態を推定する、
   船体状態推定装置。
8. 請求項１乃至請求項７のいずれか１項に記載の船体状態推定装置であって、
   前記船体に対する指令舵角を取得する指令舵角取得部と、
   取得した前記指令舵角および前記推定部で推定した前記舵角に基づいて、転舵信号を生成する転舵信号生成部をさらに備える、
   船体状態推定装置。
9. 請求項１乃至請求項８のいずれか１項に記載の船体状態推定装置であって、
   前記状態推定器に用いる状態推定モデルを設定する推定モデル設定部を備え、
   前記観測値受信部は、さらに、前記船体の特性に関するパラメータ値を取得し、
   前記推定モデル設定部は、前記パラメータ値に基づいて、前記船体の航行状態に対応する前記状態推定モデルを設定する、
   船体状態推定装置。
10. 請求項１乃至請求項９のいずれか１項に記載の船体状態推定装置と、
    前記船体の方位を検出して、前記方位信号を生成するセンサと、
    を備える、船体状態推定システム。
11. 船体の方位を示す方位信号を受信し、
    船体の方位信号を入力した際に少なくとも舵角を含む船体状態を出力する状態推定器に前記方位信号を入力し、前記船体の舵角を含む船体状態を推定する、
    船体状態推定方法。
12. 船体の方位を示す方位信号を受信し、
    船体の方位信号を入力した際に少なくとも舵角を含む船体状態を出力する状態推定器に前記方位信号を入力し、前記船体の舵角を含む船体状態を推定する、
    処理を、演算処理装置に実行させる船体状態推定プログラム。

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