JP3751239B2 - 自動操舵装置及び方法 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、特に船体の減揺機能をも加味した自動操舵装置及び方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
特開平４−３２１４８５号公報には、船舶の制御モデルとして制御型多次元自己回帰モデルを用いた減揺装置が開示されている。この減揺装置は、過去の測定データである舵角（制御量）並びに針路偏差（被制御量）及び横揺角速度（被制御量）を制御型多次元自己回帰モデルに代入することにより目標方位及び目標横揺角速度（０rad/sec）を実現し得る最適制御ゲインを予測し、該最適制御ゲインに基づいて最適舵角を算出するものである。このような減揺装置によれば、針路偏差を十分に抑制した状態で船体の横揺れを大幅に減少させることができる。なお、以下の説明では、上述した制御型多次元自己回帰モデルを自己回帰モデルと略記する。
【０００３】
ところで、上記減揺装置は予め構築された固定的な自己回帰モデルを用いるため、船体に外乱として作用する風や波等の長期的な特性変化に対して十分な性能を有しない。このような事情から、航行中に自己回帰モデルを更新しつつ最適制御ゲインを求める適応型の減揺装置が提案されている。この適応型減揺装置は、隣接する２つの一定期間（バッチ区間）について、最初のバッチ期間１の測定データに対して現行の自己回帰モデルＡＲ0をあてはめ、また次のバッチ区間２の測定データに対しては別の自己回帰モデルＡＲ2をあてはめる。そして、バッチ期間１の測定データとバッチ区間２の測定データとの同質／異質をＭＡＩＣＥ法に基づいて比較検討し、異質である場合は自己回帰モデルＡＲ0を破棄して自己回帰モデルＡＲ2を採用し、同質である場合には、自己回帰モデルＡＲ0と自己回帰モデルＡＲ2とを併合して得られた自己回帰モデルＡＲ1を採用する。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記適応型減揺装置では、バッチ期間１の測定データとバッチ区間２の測定データと同質である場合に採用する自己回帰モデルＡＲ1を演算上求めることができない場合がある。したがって、従来の適応型減揺装置は、実用上極めて重大な問題を含んでいる。
【０００５】
本発明は、上述する問題点に鑑みてなされたもので、実用的な外乱適応型減揺機能を備えた自動操舵装置及び方法を提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明では、自動操舵装置に係わる第１の手段として、船舶の舵を最適制御することにより目標方位角に対する方位角の針路偏差のみならず船体の横揺れをも抑制するように船舶を自動操舵する装置であって、被制御変数を船体の横揺れ角速度及び針路偏差とすると共に操作変数を舵角とする制御型多次元自己回帰モデルにおける運動特性行列Ａ(m)，Ｂ(m)を固定値として予め記憶し、所定周期の各時刻について時々刻々と取得される船体の横揺れ角速度、方位角及び舵角に関する各測定値並びに目標方位角及び前記運動特性行列Ａ(m)，Ｂ(m)を前記制御型多次元自己回帰モデルに適用することにより、各時刻における外乱Ｕ(n)の推定値を算出し、複数の時刻からなる各バッチ区間の前記各推定値に対して局所定常過程に対するOzaki-Tong法を適用することにより、各バッチ区間に対して外乱Ｕ(n)の特性に応じた最適な外乱自己回帰モデルを順次当てはめ、当該外乱自己回帰モデルと前記制御型多次元自己回帰モデルとから構築される外乱適応制御型多次元自己回帰モデルに基づいて船体の横揺れ及び針路偏差を抑制する最適操舵量Ｙsnを算出し、該最適操舵量Ｙsnに基づいて舵を制御するという手段を採用する。
【０００７】
また、自動操舵装置に係わる第２の手段として、上記第１の手段において、主機能である針路偏差の抑制機能に対して船体の横揺れ抑制機能が追加自在となるように、当該横揺れ抑制機能を追加ユニットとして構成するという手段を採用する。
【０００８】
自動操舵装置に係わる第３の手段として、上記第２の手段において、追加ユニットは、船体の横揺れ角速度を検出する横揺れ検出器と、該横揺れ検出器から取得した横揺れ角速度、主機能を構成する本体から取得した方位角、舵角及び目標方位角に基づいて最適操舵量Ｙsnを算出して本体に出力する拡張演算装置とから構成されるという手段を採用する。
【０００９】
自動操舵装置に係わる第４の手段として、上記第１〜第３いずれかの手段において、バッチ区間の時間幅を航海開始後の時間経過にしたがって順次長くするという手段を採用する。
【００１０】
さらに、本発明では、自動操舵方法に係わる第１の手段として、船舶の舵を最適制御することにより目標方位角に対する方位角の針路偏差のみならず船体の横揺れをも抑制するように船舶を自動操舵する方法において、被制御変数を船体の横揺れ角速度及び針路偏差とすると共に操作変数を舵角とする制御型多次元自己回帰モデルにおける運動特性行列Ａ(m)，Ｂ(m)を固定値として予め記憶し、所定周期の各時刻について時々刻々と取得される船体の横揺れ角速度、方位角及び舵角に関する各測定値並びに目標方位角及び前記運動特性行列Ａ(m)，Ｂ(m)を前記制御型多次元自己回帰モデルに適用することにより、各時刻における外乱Ｕ(n)の推定値を算出し、複数の時刻からなる各バッチ区間の前記各推定値に対して局所定常過程に対するOzaki-Tong法を適用することにより、各バッチ区間に対して外乱Ｕ(n)の特性に応じた最適な外乱自己回帰モデルを順次当てはめ、当該外乱自己回帰モデルと前記制御型多次元自己回帰モデルとから構築される外乱適応制御型多次元自己回帰モデルに基づいて船体の横揺れ及び針路偏差を抑制する最適操舵量Ｙsnを算出し、該最適操舵量Ｙsnに基づいて舵を制御するという手段を採用する。
【００１１】
自動操舵方法に係わる第２の手段として、上記第１の手段において、バッチ区間の時間幅を航海開始後の時間経過にしたがって順次長くするという手段を採用する。
【００１２】
【作用】
以下に、本発明の理論的背景について説明する。
定常Ｆ次元時系列システムを予測する自己回帰モデルは、下式（１）によって表される。この式（１）において、Ｘ(n)は、ｆ個の変量ｘ1(n)，ｘ2(n)，……，ｘf(n)からなるｆ次元変量ベクトル、Ａ(m)は、自己回帰係数ａij(m)を（ｉ，ｊ）成分とするｆ×ｆ行列（自己回帰係数行列）、またＵ(n)は外乱であり、ｆ個の雑音要素ｕ1(n)，ｕ2(n)，……，ｕf(n)からなるｆ次元白色雑音である。
【００１３】
【数１】
【００１４】
すなわち、時刻ｎ（例えば現在時刻）における各変量ｘ1(n)，ｘ2(n)，……，ｘf(n)は、（ｎ−１）〜（ｎ−Ｍ）に亘るＭ個の各変量ｘ1(n-m)，ｘ2(n-m)，……，ｘf(n-m)に自己回帰係数ａij(m)を乗算した値に雑音要素ｕ1(n)，ｕ2(n)，……，ｕf(n)を加味した値の総和として予測演算される。
【００１５】
このような自己回帰モデルを船舶の制御系の設計に適用した制御型多次元自己回帰モデルは、上式（１）を変形して下式（２）のように表される。この式（２）におけるＸ(n)はｒ個（ｒ＝ｆ−ｈ）の被制御変数ｘ1(n)，ｘ2(n)，……，ｘr(n)からなるｒ次元状態ベクトル、Ｙ(n)は、ｈ個の操作変数ｙ1(n)，ｙ2(n)，……，ｙh(n)からなるｈ次元状態ベクトル、またＡ(m)は、船体の運動特性を示す係数ａij(m)を（ｉ，ｊ）成分とするｒ×ｒ行列、Ｂ(m)は、船体の運動特性を示す係数ｂij(m)を（ｉ，ｊ）成分とするｒ×ｈ行列、さらに外乱Ｕ(n)は、ｒ個の雑音要素ｕ1(n)，ｕ2(n)，……，ｕr(n)からなる雑音過程（すなわちｒ次元白色雑音過程）である。
なお、以下の説明では、ｒ次元状態ベクトルＸ(n)を被制御変数ベクトル、ｈ次元状態ベクトルＹ(n)を操作変数ベクトル、また行列Ａ(m)，Ｂ(m)を運動特性行列と記す。
【００１６】
【数２】
【００１７】
本発明では、上記制御型多次元自己回帰モデルを船舶に作用する外乱に良好に適用するモデル、すなわち外乱適応制御型多次元自己回帰モデルとするために、以下の２つの仮定を導入する。
（１）運動特性行列Ａ(m)，Ｂ(m)を低次数に抑え、また既知かつ不変とする。
（２）外乱Ｕ(n)を局所的に定常な有色雑音過程とすると共に、下式（３）に示すように自己回帰モデル（外乱自己回帰モデル）として表現する。
【００１８】
【数３】
【００１９】
ここで、式（３）におけるＣ(k)は、有色雑音過程の特性を示す雑音係数行列、またＶ(n)は白色雑音過程である。この式（３）を上式（２）に代入して変形すると、下式（４）が得られる。ただし、運動特性行列Ａ(m)，Ｂ(m)は、低次数に抑える（上記仮定（１））ために、ｍ＞Ｍの範囲において「０」、つまりＡ(m)＝Ｂ(m)＝０である。
【００２０】
【数４】
【００２１】
本発明では、舵の舵角制御によって船舶の目標方位角と実際の方位角との偏差である針路偏差と船体の横揺れとを抑制するので、上記式（４）によって表される外乱適応制御型多次元自己回帰モデルを用いる。そして、被制御変数ベクトルＸ(n)を２次元（ｒ＝２）状態ベクトルとし、当該被制御変数ベクトルＸ(n)の各要素である被制御変数ｘ1(n)に針路偏差、また被制御変数ｘ2(n)に横揺れ角速度を割り当てると共に、操作変数ベクトルＹ(n)を１次元（ｈ＝１）状態ベクトルとし、操作変数ｙ1(n)に舵角を割り当てる。すなわち、上述した各ベクトルや行列は、下式（ａ）〜（ｅ）のように表される。
【００２２】
【数５】
【００２３】
また、これら下式（ａ）〜（ｅ）に基づいて、式（２）によって表される制御型多次元自己回帰モデルは下式（２）’のように表され、さらに式（３）によって表される外乱自己回帰モデルは式（３）’のように表され、また式（４）によって表される外乱適応制御型多次元自己回帰モデルは、下式（４）’のように表される。
【００２４】
【数６】
【００２５】
【数７】
【００２６】
【数８】
【００２７】
ここで、運動特性行列Ａ(m)，Ｂ(m)は、上記仮定（１）で「既知かつ不変」としているので、現在時刻ｎにおける被制御変数ベクトルＸ(n)の各測定値及び当該被制御変数ベクトルＸ(n)の推定値との差として式（５）によって与えられる。上記推定値は、上記式（２）において外乱Ｕ(n)を考慮しない形態の下式（６）によって与えられる。
【００２８】
【数９】
【００２９】
【数１０】
【００３０】
このように、上記仮定（１）を置くことにより、各時刻ｎにおける外乱Ｕ(n)を運動特性行列Ａ(m)，Ｂ(m)並びに被制御変数ベクトルＸ(n)の各測定値及び操作変数ベクトルＹ(n)の各測定値から算出することができる。したがって、上記仮定（２）において、式（３）と置いた外乱自己回帰モデル、つまり外乱係数行列Ｃ(k)を外乱Ｕ(n)の特性をより正確に反映させたものとして当てはめる必要がある。
【００３１】
本発明では、上記外乱自己回帰モデルの当てはめ方法として、ＡＩＣ（Akaike's Information Criterion）を用いた局所定常過程に対するOzaki-Tong法を用いる。このOzaki-Tong法は、長い期間の時系列データを適当な長さの小区間（バッチ区間）に区切り、ＭＡＩＣＥ法（Minimum Akaike's Information Criterion Estimation Method）を用いることにより各バッチ区間について最適な統計モデルを当てはめるものである。
【００３２】
さらに詳説すると、上記時系列データを被制御変数ベクトルＸ(n)とし、バッチ区間１に測定取得されたＮ1個の被制御変数ベクトルＸ(1)，Ｘ(2)、……，Ｘ(N1)に対してＭＡＩＣＥ法に基づいて外乱自己回帰モデルＡＲ0が当てはめられており、このバッチ区間１に続く次のバッチ区間２に新たに測定取得されたＮ2個の被制御変数ベクトルＸ(N1＋1)，Ｘ(N1＋2)、……，Ｘ(N1＋N2)に対しては同じくＭＡＩＣＥ法により外乱自己回帰モデルＡＲ2が当てはめられたとする。
【００３３】
Ozaki-Tong法では、バッチ区間１の各被制御変数ベクトルＸ(1)，Ｘ(2)、……，Ｘ(N1)とバッチ区間２の新たな各被制御変数ベクトルＸ(N1＋1)，Ｘ(N1＋2)、……，Ｘ(N1＋N2)との間で時系列データとしての性質、すなわち局所的に定常な有色雑音過程の特性を示す外乱係数行列Ｃ(k)が変化しているか否かを、下式（７），（８）によって得られる情報量基準ＡＩＣ2，ＡＩＣ1の大小関係によって判断する。
【００３４】
【数１１】
【００３５】
【数１２】
【００３６】
ここで、情報量基準ＡＩＣ2は、図１に示すようにバッチ区間２に当てはめた外乱自己回帰モデルＡＲ2の良さを示す値であり、情報量基準ＡＩＣ1は、バッチ区間１の外乱自己回帰モデルＡＲ0とバッチ区間２の外乱自己回帰モデルＡＲ2とを併合して得られる併合外乱自己回帰モデルＡＲ1の値である。また、Ｍ0は外乱自己回帰モデルＡＲ0の次数、Ｍ1は外乱自己回帰モデルＡＲ1の次数、Ｍ2は外乱自己回帰モデルＡＲ2の次数、σ0は外乱自己回帰モデルＡＲ0の残差過程の分散、σ1は外乱自己回帰モデルＡＲ1の残差過程の分散、σ2は外乱自己回帰モデルＡＲ2の残差過程の分散である。
【００３７】
そして、Ozaki-Tong法では、ＡＩＣ1≧ＡＩＣ2の場合は、バッチ区間１とバッチ区間２とでは外乱特性が変化していると見なし、バッチ区間２の外乱自己回帰モデルＡＲ2を採用する一方、ＡＩＣ1＜ＡＩＣ2の場合には、バッチ区間１とバッチ区間２とでは外乱特性が変化していないと見なし、併合外乱自己回帰モデルＡＲ1を採用する。
【００３８】
すなわち、本発明では、船舶の航行時にバッチ区間を順次割り当て、各バッチ区間についてOzaki-Tong法を適用することにより、各バッチ区間の外乱特性に応じた最適な外乱自己回帰モデルを当てはめる。そして、被制御変数ｘ1(n)，ｘ2(n)として船舶の進行方位に関する方位偏差と船体の横揺れの程度を示す横揺れ角速度を、また操作変数ｙ1(n)として操舵量を採用した外乱適応制御型多次元自己回帰モデルに、上記最適な外乱自己回帰モデルを適用することにより、現在時刻ｎにおける針路偏差と横揺れ角速度とを最小化する最適ゲインＧを算出し、この最適ゲインＧを以下の制御式（９）に代入することにより最適操舵量Ｙsnを算出する。
Ｙsn＝Ｇ・Ｚn （９）
【００３９】
なお、上記制御式は、Ｚn＝｛Ｚn(n)，Ｚ1(n)，……，ＺM-1(n)｝として状態空間表現したシステムについて求められる最適制御則である。Ｚnは、下式（１０），（１１）によって被制御変数ベクトルＸ(n)と対応付けられる状態変数行列である。
【００４０】
【数１３】
【００４１】
【数１４】
【００４２】
これら式（１０），（１１）において、Ｈは観測ベクトル、Φが状態遷移マトリクス、Γは制御ベクトル、Ｗnは外乱である。状態空間表現されたシステムにおいて、制御入力Ｙnの良さＪIは、下式（１２）によって示される２次評価関数によって評価する場合、良さＪIを最小にする制御入力Ｙnは上式（９）によって与えられる。
【００４３】
【数１５】
【００４４】
ここで、式（１２）におけるＱ(n)，Ｒ(n)はｒ×ｒ，ｌ×ｌの非負行列であり、このうちＱ(n)は針路偏差に対する重み係数と横揺れに対する重み係数とを要素とする重み行列であり、Ｒ(n)は操舵量に対する重み行列（正直行列）である。また、Ｅは確率論的な平均を示す関数である。すなわち、制御入力Ｙnの良さＪIが最小となるときに制御入力Ｙnは、最適制御を実現する最適操舵量Ｙsnとなる。このような最適操舵量Ｙsnに対して、上記最適ゲインＧは、式（１３）によって与えられる。
【００４５】
【数１６】
【００４６】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して、本発明に係わる自動操舵装置及び方法の一実施形態について説明する。
【００４７】
図２は、本実施形態を用いた船舶の操舵システムである。この図において、符号１は本自動操舵装置、２は方位検出器、３は船速検出器、４は舵角検出器、５は切替器、６はマニュアル操舵装置、７はアクチュエータ、８は舵である。また、本自動操舵装置１において、１ａは演算装置、１ｂは針路設定器、１ｃは操作パネル、１ｄは表示装置、１ｅは拡張演算装置、１ｆは横揺れ検出器である。
【００４８】
なお、拡張演算装置１ｅ及び横揺れ検出器１ｆは、本自動操舵装置１に拡張機能（減揺機能）を追加する追加ユニットＥＸを構成している。この追加ユニットＥＸは、本自動操舵装置１の主機能を構成する本体ＭＡに対して追加自在（着脱自在）に構成されている。
【００４９】
自動操舵装置１は、船舶を目標方位に向けて航行させるように舵８を自動制御する自動操舵機能に加えて、船体の減揺機能、より具体的には横揺れ低減機能を有する。本自動操舵装置１では、この減揺機能が追加ユニットＥＸによって実現されるようになっている。
【００５０】
すなわち、この追加ユニットＥＸが装着されていない状態では、主に演算装置１ａ及び針路設定器１ｂから出力される目標方位並びに方位検出器２、船速検出器３及び舵角検出器４からそれぞれ入力される検出値（測定値）に基づいて自動操舵機能が実現される一方、追加ユニットＥＸが装着された状態においては、拡張演算装置１ｅ及び横揺れ検出器１ｆの測定値、並びに演算装置１ａを経由して拡張演算装置１ｅに入力される針路設定器１ｂから出力される目標方位、及び方位検出器２、船速検出器３及び舵角検出器４の各測定値に基づいて自動操舵機能と減揺機能とが実現される。
【００５１】
方位検出器２は、例えば各種ジャイロであり、船舶の進行に関する方位角を検出して演算装置１ａに出力する。船速検出器３は、例えば電磁ログであり、船舶の進行速度（船速）を検出して演算装置１ａに出力する。舵角検出器４は、舵８の舵角を検出して演算装置１ａに出力する。切替器５は、本自動操舵装置１による船舶の自動操舵とマニュアル操舵装置６によるマニュアル操舵（航海士による手動操舵）とを切り替える。マニュアル操舵装置６は、舵輪等によって船舶を手動操舵するためのものである。
【００５２】
すなわち、切替器５が自動操舵を選択するように操作された場合は、自動操舵装置１から出力された舵角制御量に基づいてアクチュエータ７が駆動され、一方、切替器５が手動操舵を選択するように操作された場合には、アクチュエータ７は、マニュアル操舵装置６から出力された舵角制御量に基づいて駆動される。当該アクチュエータ７は、このようにして切替器５から入力された各舵角制御量に基づいて舵８の舵角を設定する。舵８は、周知のように、この舵角によって船舶の方位角を規定するものである。
【００５３】
続いて、本自動操舵装置１における演算装置１ａは、上記追加ユニットＥＸが装着された状態と非装着状態とでは機能が異なる。この演算装置１ａは、追加ユニットＥＸの非装着状態では、針路設定器１ｂから出力される目標方位及び方位検出器２、船速検出器３及び舵角検出器４の各測定値に基づいて、針路設定器１ｂから入力される目標方位に対する進行方位の偏差（針路偏差）を抑制する舵角制御量を算出して切替器５に出力する。一方、演算装置１ａは、追加ユニットＥＸの装着状態では、上記目標方位及び各測定値の拡張演算装置１ｅへの受け渡し、並びに拡張演算装置１ｅから出力された舵角制御量を切替器５に受け渡す。
【００５４】
針路設定器１ｂは、船舶の進行に応じた各所（緯度・経度）での目標方位を演算装置１ａに出力する。操作パネル１ｃは、上記計画航路等の各種情報を演算装置１ａに入力するためのものである。表示装置１ｄは、上記計画航路やこれに対する船舶の航海状態等を画面表示する。
【００５５】
追加ユニットＥＸを構成する拡張演算装置１ｅは、横揺れ検出器１ｆから入力される船体の横揺れ角速度並びに演算装置１ａを介して入力される目標方位及び方位検出器２、船速検出器３及び舵角検出器４の各測定値に基づいて、船体の横揺れ及び上記針路偏差を抑制する舵角制御量を算出して演算装置１ａに出力する。横揺れ検出器１ｆは、上記船体の横揺れ角速度を検出して拡張演算装置１ｅに出力する。
【００５６】
次に、このように構成された本自動操舵装置１の動作、つまり舵角制御量の生成動作について詳しく説明する。
なお、演算装置１ａにおける舵角制御量の生成処理には特に特徴点はないので、以下では、拡張演算装置１ｅによる舵角制御量の生成処理について、図３に示すフローチャートに沿って詳説する。
【００５７】
まず最初に、拡張演算装置１ｅは、舵角制御量の生成処理に使われる各種データを初期化する（ステップＳ1）。この初期化では、バッチ区間の個数を示すバッチ数が「１」に初期設定されると共に、目標方位並びに方位検出器２、船速検出器３、舵角検出器４及び横揺れ検出器１ｆの各測定値の取込回数を示す取込数が「０」に初期設定され、さらにバッチ区間の長さや各種重み係数等が所定値に初期設定される。拡張演算装置１ｅは、このような初期設定処理に引き続いて予め記憶された基本モデルつまり船体の運動特性行列Ａ(m)，Ｂ(m)と当該基本モデルに対する最適ゲインを取り込む（ステップＳ2）。
【００５８】
この基本モデルは、上記式（２）において被制御変数を方位偏差及び船体の横揺れ角速度とすると共に舵角を操作変数とする次数Ｍが比較的低い制御型多次元自己回帰モデルであり、外乱が作用しない（つまりＵ(n)＝０）穏やかな洋上で舵８をランダム操舵した際に得られたものである。すなわち、このようにして得られた基本モデルは、低次数で構築されたモデルあるものの、船体の運動特性行列Ａ(m)，Ｂ(m)をある程度的確に表現するものである。
【００５９】
続いて、拡張演算装置１ｅは、上記目標方位並びに方位検出器２、船速検出器３、舵角検出器４及び横揺れ検出器１ｆの各測定値を取り込んで記憶し（ステップＳ3）、さらに方位検出器２の測定値である方位角と目標方位との差として針路偏差を算出する（ステップＳ4）。なお、拡張演算装置１ｅは、各測定値を取込・記憶する度に上記取込数を順次インクリメントする。そして、ステップＳ5においては、この針路偏差、横揺れ検出器１ｆの測定値である横揺れ角速度及び舵角検出器４の測定値である舵角並びにゲインＧの初期設定値を制御式Ｙsn＝Ｇ・Ｚnに代入することにより、最適操舵量Ｙsnを舵角制御量として算出する。
【００６０】
この最適操舵量Ｙs(n)は、拡張演算装置１ｅから演算装置１ａに出力され、さらに演算装置１ａから切替器５を介してアクチュエータ７に入力されて舵８が針路偏差を抑制するように操作される。さらにステップＳ6では、各測定値の取込回数を示す取込数が既定値Ｎに達したか否かが張演算装置１ｅによって判断される。そして、この判断が「Ｎｏ」の場合はステップＳ3〜Ｓ5の処理が繰り返され、「Ｙｅｓ」の場合には、次のステップＳ7において上記バッチ数が「１」であるか否かが判断される。すなわち、取込回数が既定値Ｎに達するまでの初期状態では、基本モデルに基づいて操舵が制御される。
【００６１】
また、この初期状態ではバッチ数が「１」であるので、ステップＳ7の判断は「Ｙｅｓ」となり、拡張演算装置１ｅは、以下のステップＳ8〜Ｓ13の処理を行う。すなわち、拡張演算装置１ｅは、まず最初に上式（５），（６）に基づいて外乱Ｕ(n)の推定値を算出し（ステップＳ8）、この推定値に基づいて式（３）’によって表される外乱モデル（外乱自己回帰モデル）つまり外乱係数行列Ｃ(k)を同定する。そして、このようにして得られた外乱係数行列Ｃ(k)と基本モデルから得られる運動特性行列Ａ(m)，Ｂ(m)とに基づいて、式（４）’で表される外乱適応制御型多次元自己回帰モデルを同定する。
【００６２】
拡張演算装置１ｅは、このようにして制御型多次元自己回帰モデルを同定すると、ゲインに関する重み係数つまり２次評価関数（１２）の行列Ｑ(n)，Ｒ(n)の各要素の変更指示が入力されているか否かを判断する（ステップＳ11）。そして、この判断が「Ｙｅｓ」の場合は、上記各重み係数の値を設定し直した上で（ステップＳ12）、上式（１４）に基づいて最適ゲインＧsを算出し（ステップＳ13）、さらに処理をステップＳ5に戻して、当該最適ゲインＧsを用いることにより次のバッチ区間（バッチ数＝２，３，……）の舵角制御量を順次算出する。なお、各重み係数は、航海士によって操作パネル１ｃから演算装置１ａに入力され、演算装置１ａから拡張演算装置１に取り込まれる。
【００６３】
一方、ステップＳ11の判断が「Ｎｏ」の場合には、ステップＳ12を処理することなく、ステップＳ13において最適ゲインＧsを算出する。なお、上述したステップＳ13の処理が完了すると、取込回数は「０」に順次リセットされると共に、バッチ数は順次インクリメントされる。
【００６４】
続いて、ステップＳ7における判断が「Ｎｏ」の場合、つまりバッチ数が２以上の場合について、図４のフローチャートに沿って説明する。この場合は、少なくとも２つのバッチ区間について各測定値が拡張演算装置１ｅに取り込まれて記憶されている状態である。
【００６５】
ステップＳ14では、最新のＮ個（取込回数の規定値）の測定値の取得期間に該当する最新のバッチ区間について、上記Ｎ個の測定値及び上式（５），（６）に基づいて外乱Ｕ(n)の推定値が算出され、さらにステップＳ15では、当該推定値等に基づいて外乱モデル及び併合外乱モデルの各外乱係数行列Ｃ(k)が同定される。そして、最新のバッチ区間及び１つ前のバッチ区間に関する外乱Ｕ(n)に特性変化が生じているか否かが上式（７），（８）の各情報量基準ＡＩＣ2，ＡＩＣ1の大小関係に基づいて判断される（ステップＳ16）。
【００６６】
ここで、この判断が「Ｙｅｓ」の場合つまり外乱Ｕ(n)に特性変化が生じたと判断すると、拡張演算装置１ｅは、ステップＳ15で得られた外乱係数行列Ｃ(k)と予め記憶された運動特性行列Ａ(m)，Ｂ(m)及び最新の測定値（つまり横揺れ角速度，針路偏差及び舵角）に基づいて、式（４）’によって表される制御型多次元自己回帰モデルを同定する（ステップＳ17）。
なお、バッチ区間の時間幅については、洋上の風や波の変化に適切に対応するために、船舶の大きさに応じて決定することが好ましいが、航海開始後の時間経過にしたがって順次長くすることも考えられる。
【００６７】
そして、拡張演算装置１ｅは、上述したステップＳ11と同様にゲインに関する重み係数の変更指示が入力されているか否かを判断し（ステップＳ18）、この判断が「Ｙｅｓ」の場合は、上述した２次評価関数（１２）の行列Ｑ(n)，Ｒ(n)の各要素値を設定し直した上で（ステップＳ19）、上式（１３）に基づいて最適ゲインＧsを算出し（ステップＳ20）、さらに処理をステップＳ5に戻して、当該最適ゲインＧsを用いることにより次のバッチ区間の舵角制御量を順次算出する。一方、ステップＳ18の判断が「Ｎｏ」の場合には、引き続いてステップＳ20において最適ゲインＧsを算出する。なお、上述したステップＳ20の処理が完了すると、上述したステップＳ13の場合と同様に、取込回数は「０」に順次リセットされ、またバッチ数は順次インクリメントされる。
【００６８】
ところで、ステップＳ16において外乱Ｕ(n)に特性変化が生じていないと判断すると、拡張演算装置１ｅは、ステップＳ15で同定した併合外乱モデルの外乱係数行列Ｃ(k)並びに運動特性行列Ａ(m)，Ｂ(m)及び最新の測定値（つまり横揺れ角速度，針路偏差及び舵角）に基づいて、式（４）’によって表される制御型多次元自己回帰モデルを同定する（ステップＳ21）。
【００６９】
そして、拡張演算装置１ｅは、上述したステップＳ18と同様にゲインに関する重み係数の変更指示が入力されているか否かを判断し（ステップＳ22）、この判断が「Ｙｅｓ」の場合は、上述した２次評価関数（１２）の行列Ｑ(n)，Ｒ(n)の各要素値を設定し直した上で（ステップＳ23）、上式（１３）に基づいて最適ゲインＧsを算出する（ステップＳ20）。
【００７０】
本実施形態によれば、洋上の外乱変化に対して柔軟に適応する制御型多次元自己回帰モデルを確実に構築することが可能であり、したがった実用的な外乱適応型減揺機能を有する自動操舵装置を実現することができる。
さらに、上記外乱適応型減揺機能を追加ユニットＥＸとして構成しているので、自動操舵装置への外乱適応型減揺機能の追加／削除を柔軟に行うことが可能である。
【００７１】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、船舶の舵を最適制御することにより目標方位角に対する方位角の針路偏差のみならず船体の横揺れをも抑制するように船舶を自動操舵するに当たり、被制御変数を船体の横揺れ角速度及び針路偏差とすると共に操作変数を舵角とする制御型多次元自己回帰モデルにおける運動特性行列Ａ(m)，Ｂ(m)を固定値として予め記憶し、所定周期の各時刻について時々刻々と取得される船体の横揺れ角速度、方位角及び舵角に関する各測定値並びに目標方位角及び上記運動特性行列Ａ(m)，Ｂ(m)を前記制御型多次元自己回帰モデルに適用することにより、各時刻における外乱Ｕ(n)の推定値を算出し、複数の時刻からなる各バッチ区間の前記各推定値に対して局所定常過程に対するOzaki-Tong法を適用することにより、各バッチ区間に対して外乱Ｕ(n)の特性に応じた最適な外乱自己回帰モデルを順次当てはめ、当該外乱自己回帰モデルと前記制御型多次元自己回帰モデルとから構築される外乱適応制御型多次元自己回帰モデルに基づいて船体の横揺れ及び針路偏差を抑制する最適操舵量Ｙsnを算出し、該最適操舵量Ｙsnに基づいて舵を制御するので、実用的な外乱適応型減揺機能を備えた自動操舵装置及び方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明における各バッチ区間への外乱自己回帰モデルの当てはめ方法を示す説明図である。
【図２】 本発明の一実施形態を用いた船舶の操舵システムの機能構成を示すブロック図である。
【図３】 本発明の一実施形態の動作を示す第１のフローチャートである。
【図４】 本発明の一実施形態の動作を示す第２のフローチャートである。
【符号の説明】
１ ……自動操舵装置
１ａ……演算装置
１ｂ……針路設定器
１ｃ……操作パネル
１ｄ……表示装置
１ｅ……拡張演算装置
１ｆ……横揺れ検出器
２ ……方位検出器
３ ……船速検出器
４ ……舵角検出器
５ ……切替器
６ ……マニュアル操舵装置
７ ……アクチュエータ
８ ……舵
ＥＸ……追加ユニット
ＭＡ……本体
【発明の属する技術分野】
本発明は、特に船体の減揺機能をも加味した自動操舵装置及び方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
特開平４−３２１４８５号公報には、船舶の制御モデルとして制御型多次元自己回帰モデルを用いた減揺装置が開示されている。この減揺装置は、過去の測定データである舵角（制御量）並びに針路偏差（被制御量）及び横揺角速度（被制御量）を制御型多次元自己回帰モデルに代入することにより目標方位及び目標横揺角速度（０rad/sec）を実現し得る最適制御ゲインを予測し、該最適制御ゲインに基づいて最適舵角を算出するものである。このような減揺装置によれば、針路偏差を十分に抑制した状態で船体の横揺れを大幅に減少させることができる。なお、以下の説明では、上述した制御型多次元自己回帰モデルを自己回帰モデルと略記する。
【０００３】
ところで、上記減揺装置は予め構築された固定的な自己回帰モデルを用いるため、船体に外乱として作用する風や波等の長期的な特性変化に対して十分な性能を有しない。このような事情から、航行中に自己回帰モデルを更新しつつ最適制御ゲインを求める適応型の減揺装置が提案されている。この適応型減揺装置は、隣接する２つの一定期間（バッチ区間）について、最初のバッチ期間１の測定データに対して現行の自己回帰モデルＡＲ0をあてはめ、また次のバッチ区間２の測定データに対しては別の自己回帰モデルＡＲ2をあてはめる。そして、バッチ期間１の測定データとバッチ区間２の測定データとの同質／異質をＭＡＩＣＥ法に基づいて比較検討し、異質である場合は自己回帰モデルＡＲ0を破棄して自己回帰モデルＡＲ2を採用し、同質である場合には、自己回帰モデルＡＲ0と自己回帰モデルＡＲ2とを併合して得られた自己回帰モデルＡＲ1を採用する。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記適応型減揺装置では、バッチ期間１の測定データとバッチ区間２の測定データと同質である場合に採用する自己回帰モデルＡＲ1を演算上求めることができない場合がある。したがって、従来の適応型減揺装置は、実用上極めて重大な問題を含んでいる。
【０００５】
本発明は、上述する問題点に鑑みてなされたもので、実用的な外乱適応型減揺機能を備えた自動操舵装置及び方法を提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明では、自動操舵装置に係わる第１の手段として、船舶の舵を最適制御することにより目標方位角に対する方位角の針路偏差のみならず船体の横揺れをも抑制するように船舶を自動操舵する装置であって、被制御変数を船体の横揺れ角速度及び針路偏差とすると共に操作変数を舵角とする制御型多次元自己回帰モデルにおける運動特性行列Ａ(m)，Ｂ(m)を固定値として予め記憶し、所定周期の各時刻について時々刻々と取得される船体の横揺れ角速度、方位角及び舵角に関する各測定値並びに目標方位角及び前記運動特性行列Ａ(m)，Ｂ(m)を前記制御型多次元自己回帰モデルに適用することにより、各時刻における外乱Ｕ(n)の推定値を算出し、複数の時刻からなる各バッチ区間の前記各推定値に対して局所定常過程に対するOzaki-Tong法を適用することにより、各バッチ区間に対して外乱Ｕ(n)の特性に応じた最適な外乱自己回帰モデルを順次当てはめ、当該外乱自己回帰モデルと前記制御型多次元自己回帰モデルとから構築される外乱適応制御型多次元自己回帰モデルに基づいて船体の横揺れ及び針路偏差を抑制する最適操舵量Ｙsnを算出し、該最適操舵量Ｙsnに基づいて舵を制御するという手段を採用する。
【０００７】
また、自動操舵装置に係わる第２の手段として、上記第１の手段において、主機能である針路偏差の抑制機能に対して船体の横揺れ抑制機能が追加自在となるように、当該横揺れ抑制機能を追加ユニットとして構成するという手段を採用する。
【０００８】
自動操舵装置に係わる第３の手段として、上記第２の手段において、追加ユニットは、船体の横揺れ角速度を検出する横揺れ検出器と、該横揺れ検出器から取得した横揺れ角速度、主機能を構成する本体から取得した方位角、舵角及び目標方位角に基づいて最適操舵量Ｙsnを算出して本体に出力する拡張演算装置とから構成されるという手段を採用する。
【０００９】
自動操舵装置に係わる第４の手段として、上記第１〜第３いずれかの手段において、バッチ区間の時間幅を航海開始後の時間経過にしたがって順次長くするという手段を採用する。
【００１０】
さらに、本発明では、自動操舵方法に係わる第１の手段として、船舶の舵を最適制御することにより目標方位角に対する方位角の針路偏差のみならず船体の横揺れをも抑制するように船舶を自動操舵する方法において、被制御変数を船体の横揺れ角速度及び針路偏差とすると共に操作変数を舵角とする制御型多次元自己回帰モデルにおける運動特性行列Ａ(m)，Ｂ(m)を固定値として予め記憶し、所定周期の各時刻について時々刻々と取得される船体の横揺れ角速度、方位角及び舵角に関する各測定値並びに目標方位角及び前記運動特性行列Ａ(m)，Ｂ(m)を前記制御型多次元自己回帰モデルに適用することにより、各時刻における外乱Ｕ(n)の推定値を算出し、複数の時刻からなる各バッチ区間の前記各推定値に対して局所定常過程に対するOzaki-Tong法を適用することにより、各バッチ区間に対して外乱Ｕ(n)の特性に応じた最適な外乱自己回帰モデルを順次当てはめ、当該外乱自己回帰モデルと前記制御型多次元自己回帰モデルとから構築される外乱適応制御型多次元自己回帰モデルに基づいて船体の横揺れ及び針路偏差を抑制する最適操舵量Ｙsnを算出し、該最適操舵量Ｙsnに基づいて舵を制御するという手段を採用する。
【００１１】
自動操舵方法に係わる第２の手段として、上記第１の手段において、バッチ区間の時間幅を航海開始後の時間経過にしたがって順次長くするという手段を採用する。
【００１２】
【作用】
以下に、本発明の理論的背景について説明する。
定常Ｆ次元時系列システムを予測する自己回帰モデルは、下式（１）によって表される。この式（１）において、Ｘ(n)は、ｆ個の変量ｘ1(n)，ｘ2(n)，……，ｘf(n)からなるｆ次元変量ベクトル、Ａ(m)は、自己回帰係数ａij(m)を（ｉ，ｊ）成分とするｆ×ｆ行列（自己回帰係数行列）、またＵ(n)は外乱であり、ｆ個の雑音要素ｕ1(n)，ｕ2(n)，……，ｕf(n)からなるｆ次元白色雑音である。
【００１３】
【数１】
すなわち、時刻ｎ（例えば現在時刻）における各変量ｘ1(n)，ｘ2(n)，……，ｘf(n)は、（ｎ−１）〜（ｎ−Ｍ）に亘るＭ個の各変量ｘ1(n-m)，ｘ2(n-m)，……，ｘf(n-m)に自己回帰係数ａij(m)を乗算した値に雑音要素ｕ1(n)，ｕ2(n)，……，ｕf(n)を加味した値の総和として予測演算される。
【００１５】
このような自己回帰モデルを船舶の制御系の設計に適用した制御型多次元自己回帰モデルは、上式（１）を変形して下式（２）のように表される。この式（２）におけるＸ(n)はｒ個（ｒ＝ｆ−ｈ）の被制御変数ｘ1(n)，ｘ2(n)，……，ｘr(n)からなるｒ次元状態ベクトル、Ｙ(n)は、ｈ個の操作変数ｙ1(n)，ｙ2(n)，……，ｙh(n)からなるｈ次元状態ベクトル、またＡ(m)は、船体の運動特性を示す係数ａij(m)を（ｉ，ｊ）成分とするｒ×ｒ行列、Ｂ(m)は、船体の運動特性を示す係数ｂij(m)を（ｉ，ｊ）成分とするｒ×ｈ行列、さらに外乱Ｕ(n)は、ｒ個の雑音要素ｕ1(n)，ｕ2(n)，……，ｕr(n)からなる雑音過程（すなわちｒ次元白色雑音過程）である。
なお、以下の説明では、ｒ次元状態ベクトルＸ(n)を被制御変数ベクトル、ｈ次元状態ベクトルＹ(n)を操作変数ベクトル、また行列Ａ(m)，Ｂ(m)を運動特性行列と記す。
【００１６】
【数２】
本発明では、上記制御型多次元自己回帰モデルを船舶に作用する外乱に良好に適用するモデル、すなわち外乱適応制御型多次元自己回帰モデルとするために、以下の２つの仮定を導入する。
（１）運動特性行列Ａ(m)，Ｂ(m)を低次数に抑え、また既知かつ不変とする。
（２）外乱Ｕ(n)を局所的に定常な有色雑音過程とすると共に、下式（３）に示すように自己回帰モデル（外乱自己回帰モデル）として表現する。
【００１８】
【数３】
ここで、式（３）におけるＣ(k)は、有色雑音過程の特性を示す雑音係数行列、またＶ(n)は白色雑音過程である。この式（３）を上式（２）に代入して変形すると、下式（４）が得られる。ただし、運動特性行列Ａ(m)，Ｂ(m)は、低次数に抑える（上記仮定（１））ために、ｍ＞Ｍの範囲において「０」、つまりＡ(m)＝Ｂ(m)＝０である。
【００２０】
【数４】
本発明では、舵の舵角制御によって船舶の目標方位角と実際の方位角との偏差である針路偏差と船体の横揺れとを抑制するので、上記式（４）によって表される外乱適応制御型多次元自己回帰モデルを用いる。そして、被制御変数ベクトルＸ(n)を２次元（ｒ＝２）状態ベクトルとし、当該被制御変数ベクトルＸ(n)の各要素である被制御変数ｘ1(n)に針路偏差、また被制御変数ｘ2(n)に横揺れ角速度を割り当てると共に、操作変数ベクトルＹ(n)を１次元（ｈ＝１）状態ベクトルとし、操作変数ｙ1(n)に舵角を割り当てる。すなわち、上述した各ベクトルや行列は、下式（ａ）〜（ｅ）のように表される。
【００２２】
【数５】
また、これら下式（ａ）〜（ｅ）に基づいて、式（２）によって表される制御型多次元自己回帰モデルは下式（２）’のように表され、さらに式（３）によって表される外乱自己回帰モデルは式（３）’のように表され、また式（４）によって表される外乱適応制御型多次元自己回帰モデルは、下式（４）’のように表される。
【００２４】
【数６】
【数７】
【数８】
ここで、運動特性行列Ａ(m)，Ｂ(m)は、上記仮定（１）で「既知かつ不変」としているので、現在時刻ｎにおける被制御変数ベクトルＸ(n)の各測定値及び当該被制御変数ベクトルＸ(n)の推定値との差として式（５）によって与えられる。上記推定値は、上記式（２）において外乱Ｕ(n)を考慮しない形態の下式（６）によって与えられる。
【００２８】
【数９】
【数１０】
このように、上記仮定（１）を置くことにより、各時刻ｎにおける外乱Ｕ(n)を運動特性行列Ａ(m)，Ｂ(m)並びに被制御変数ベクトルＸ(n)の各測定値及び操作変数ベクトルＹ(n)の各測定値から算出することができる。したがって、上記仮定（２）において、式（３）と置いた外乱自己回帰モデル、つまり外乱係数行列Ｃ(k)を外乱Ｕ(n)の特性をより正確に反映させたものとして当てはめる必要がある。
【００３１】
本発明では、上記外乱自己回帰モデルの当てはめ方法として、ＡＩＣ（Akaike's Information Criterion）を用いた局所定常過程に対するOzaki-Tong法を用いる。このOzaki-Tong法は、長い期間の時系列データを適当な長さの小区間（バッチ区間）に区切り、ＭＡＩＣＥ法（Minimum Akaike's Information Criterion Estimation Method）を用いることにより各バッチ区間について最適な統計モデルを当てはめるものである。
【００３２】
さらに詳説すると、上記時系列データを被制御変数ベクトルＸ(n)とし、バッチ区間１に測定取得されたＮ1個の被制御変数ベクトルＸ(1)，Ｘ(2)、……，Ｘ(N1)に対してＭＡＩＣＥ法に基づいて外乱自己回帰モデルＡＲ0が当てはめられており、このバッチ区間１に続く次のバッチ区間２に新たに測定取得されたＮ2個の被制御変数ベクトルＸ(N1＋1)，Ｘ(N1＋2)、……，Ｘ(N1＋N2)に対しては同じくＭＡＩＣＥ法により外乱自己回帰モデルＡＲ2が当てはめられたとする。
【００３３】
Ozaki-Tong法では、バッチ区間１の各被制御変数ベクトルＸ(1)，Ｘ(2)、……，Ｘ(N1)とバッチ区間２の新たな各被制御変数ベクトルＸ(N1＋1)，Ｘ(N1＋2)、……，Ｘ(N1＋N2)との間で時系列データとしての性質、すなわち局所的に定常な有色雑音過程の特性を示す外乱係数行列Ｃ(k)が変化しているか否かを、下式（７），（８）によって得られる情報量基準ＡＩＣ2，ＡＩＣ1の大小関係によって判断する。
【００３４】
【数１１】
【数１２】
ここで、情報量基準ＡＩＣ2は、図１に示すようにバッチ区間２に当てはめた外乱自己回帰モデルＡＲ2の良さを示す値であり、情報量基準ＡＩＣ1は、バッチ区間１の外乱自己回帰モデルＡＲ0とバッチ区間２の外乱自己回帰モデルＡＲ2とを併合して得られる併合外乱自己回帰モデルＡＲ1の値である。また、Ｍ0は外乱自己回帰モデルＡＲ0の次数、Ｍ1は外乱自己回帰モデルＡＲ1の次数、Ｍ2は外乱自己回帰モデルＡＲ2の次数、σ0は外乱自己回帰モデルＡＲ0の残差過程の分散、σ1は外乱自己回帰モデルＡＲ1の残差過程の分散、σ2は外乱自己回帰モデルＡＲ2の残差過程の分散である。
【００３７】
そして、Ozaki-Tong法では、ＡＩＣ1≧ＡＩＣ2の場合は、バッチ区間１とバッチ区間２とでは外乱特性が変化していると見なし、バッチ区間２の外乱自己回帰モデルＡＲ2を採用する一方、ＡＩＣ1＜ＡＩＣ2の場合には、バッチ区間１とバッチ区間２とでは外乱特性が変化していないと見なし、併合外乱自己回帰モデルＡＲ1を採用する。
【００３８】
すなわち、本発明では、船舶の航行時にバッチ区間を順次割り当て、各バッチ区間についてOzaki-Tong法を適用することにより、各バッチ区間の外乱特性に応じた最適な外乱自己回帰モデルを当てはめる。そして、被制御変数ｘ1(n)，ｘ2(n)として船舶の進行方位に関する方位偏差と船体の横揺れの程度を示す横揺れ角速度を、また操作変数ｙ1(n)として操舵量を採用した外乱適応制御型多次元自己回帰モデルに、上記最適な外乱自己回帰モデルを適用することにより、現在時刻ｎにおける針路偏差と横揺れ角速度とを最小化する最適ゲインＧを算出し、この最適ゲインＧを以下の制御式（９）に代入することにより最適操舵量Ｙsnを算出する。
Ｙsn＝Ｇ・Ｚn （９）
【００３９】
なお、上記制御式は、Ｚn＝｛Ｚn(n)，Ｚ1(n)，……，ＺM-1(n)｝として状態空間表現したシステムについて求められる最適制御則である。Ｚnは、下式（１０），（１１）によって被制御変数ベクトルＸ(n)と対応付けられる状態変数行列である。
【００４０】
【数１３】
【数１４】
これら式（１０），（１１）において、Ｈは観測ベクトル、Φが状態遷移マトリクス、Γは制御ベクトル、Ｗnは外乱である。状態空間表現されたシステムにおいて、制御入力Ｙnの良さＪIは、下式（１２）によって示される２次評価関数によって評価する場合、良さＪIを最小にする制御入力Ｙnは上式（９）によって与えられる。
【００４３】
【数１５】
ここで、式（１２）におけるＱ(n)，Ｒ(n)はｒ×ｒ，ｌ×ｌの非負行列であり、このうちＱ(n)は針路偏差に対する重み係数と横揺れに対する重み係数とを要素とする重み行列であり、Ｒ(n)は操舵量に対する重み行列（正直行列）である。また、Ｅは確率論的な平均を示す関数である。すなわち、制御入力Ｙnの良さＪIが最小となるときに制御入力Ｙnは、最適制御を実現する最適操舵量Ｙsnとなる。このような最適操舵量Ｙsnに対して、上記最適ゲインＧは、式（１３）によって与えられる。
【００４５】
【数１６】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して、本発明に係わる自動操舵装置及び方法の一実施形態について説明する。
【００４７】
図２は、本実施形態を用いた船舶の操舵システムである。この図において、符号１は本自動操舵装置、２は方位検出器、３は船速検出器、４は舵角検出器、５は切替器、６はマニュアル操舵装置、７はアクチュエータ、８は舵である。また、本自動操舵装置１において、１ａは演算装置、１ｂは針路設定器、１ｃは操作パネル、１ｄは表示装置、１ｅは拡張演算装置、１ｆは横揺れ検出器である。
【００４８】
なお、拡張演算装置１ｅ及び横揺れ検出器１ｆは、本自動操舵装置１に拡張機能（減揺機能）を追加する追加ユニットＥＸを構成している。この追加ユニットＥＸは、本自動操舵装置１の主機能を構成する本体ＭＡに対して追加自在（着脱自在）に構成されている。
【００４９】
自動操舵装置１は、船舶を目標方位に向けて航行させるように舵８を自動制御する自動操舵機能に加えて、船体の減揺機能、より具体的には横揺れ低減機能を有する。本自動操舵装置１では、この減揺機能が追加ユニットＥＸによって実現されるようになっている。
【００５０】
すなわち、この追加ユニットＥＸが装着されていない状態では、主に演算装置１ａ及び針路設定器１ｂから出力される目標方位並びに方位検出器２、船速検出器３及び舵角検出器４からそれぞれ入力される検出値（測定値）に基づいて自動操舵機能が実現される一方、追加ユニットＥＸが装着された状態においては、拡張演算装置１ｅ及び横揺れ検出器１ｆの測定値、並びに演算装置１ａを経由して拡張演算装置１ｅに入力される針路設定器１ｂから出力される目標方位、及び方位検出器２、船速検出器３及び舵角検出器４の各測定値に基づいて自動操舵機能と減揺機能とが実現される。
【００５１】
方位検出器２は、例えば各種ジャイロであり、船舶の進行に関する方位角を検出して演算装置１ａに出力する。船速検出器３は、例えば電磁ログであり、船舶の進行速度（船速）を検出して演算装置１ａに出力する。舵角検出器４は、舵８の舵角を検出して演算装置１ａに出力する。切替器５は、本自動操舵装置１による船舶の自動操舵とマニュアル操舵装置６によるマニュアル操舵（航海士による手動操舵）とを切り替える。マニュアル操舵装置６は、舵輪等によって船舶を手動操舵するためのものである。
【００５２】
すなわち、切替器５が自動操舵を選択するように操作された場合は、自動操舵装置１から出力された舵角制御量に基づいてアクチュエータ７が駆動され、一方、切替器５が手動操舵を選択するように操作された場合には、アクチュエータ７は、マニュアル操舵装置６から出力された舵角制御量に基づいて駆動される。当該アクチュエータ７は、このようにして切替器５から入力された各舵角制御量に基づいて舵８の舵角を設定する。舵８は、周知のように、この舵角によって船舶の方位角を規定するものである。
【００５３】
続いて、本自動操舵装置１における演算装置１ａは、上記追加ユニットＥＸが装着された状態と非装着状態とでは機能が異なる。この演算装置１ａは、追加ユニットＥＸの非装着状態では、針路設定器１ｂから出力される目標方位及び方位検出器２、船速検出器３及び舵角検出器４の各測定値に基づいて、針路設定器１ｂから入力される目標方位に対する進行方位の偏差（針路偏差）を抑制する舵角制御量を算出して切替器５に出力する。一方、演算装置１ａは、追加ユニットＥＸの装着状態では、上記目標方位及び各測定値の拡張演算装置１ｅへの受け渡し、並びに拡張演算装置１ｅから出力された舵角制御量を切替器５に受け渡す。
【００５４】
針路設定器１ｂは、船舶の進行に応じた各所（緯度・経度）での目標方位を演算装置１ａに出力する。操作パネル１ｃは、上記計画航路等の各種情報を演算装置１ａに入力するためのものである。表示装置１ｄは、上記計画航路やこれに対する船舶の航海状態等を画面表示する。
【００５５】
追加ユニットＥＸを構成する拡張演算装置１ｅは、横揺れ検出器１ｆから入力される船体の横揺れ角速度並びに演算装置１ａを介して入力される目標方位及び方位検出器２、船速検出器３及び舵角検出器４の各測定値に基づいて、船体の横揺れ及び上記針路偏差を抑制する舵角制御量を算出して演算装置１ａに出力する。横揺れ検出器１ｆは、上記船体の横揺れ角速度を検出して拡張演算装置１ｅに出力する。
【００５６】
次に、このように構成された本自動操舵装置１の動作、つまり舵角制御量の生成動作について詳しく説明する。
なお、演算装置１ａにおける舵角制御量の生成処理には特に特徴点はないので、以下では、拡張演算装置１ｅによる舵角制御量の生成処理について、図３に示すフローチャートに沿って詳説する。
【００５７】
まず最初に、拡張演算装置１ｅは、舵角制御量の生成処理に使われる各種データを初期化する（ステップＳ1）。この初期化では、バッチ区間の個数を示すバッチ数が「１」に初期設定されると共に、目標方位並びに方位検出器２、船速検出器３、舵角検出器４及び横揺れ検出器１ｆの各測定値の取込回数を示す取込数が「０」に初期設定され、さらにバッチ区間の長さや各種重み係数等が所定値に初期設定される。拡張演算装置１ｅは、このような初期設定処理に引き続いて予め記憶された基本モデルつまり船体の運動特性行列Ａ(m)，Ｂ(m)と当該基本モデルに対する最適ゲインを取り込む（ステップＳ2）。
【００５８】
この基本モデルは、上記式（２）において被制御変数を方位偏差及び船体の横揺れ角速度とすると共に舵角を操作変数とする次数Ｍが比較的低い制御型多次元自己回帰モデルであり、外乱が作用しない（つまりＵ(n)＝０）穏やかな洋上で舵８をランダム操舵した際に得られたものである。すなわち、このようにして得られた基本モデルは、低次数で構築されたモデルあるものの、船体の運動特性行列Ａ(m)，Ｂ(m)をある程度的確に表現するものである。
【００５９】
続いて、拡張演算装置１ｅは、上記目標方位並びに方位検出器２、船速検出器３、舵角検出器４及び横揺れ検出器１ｆの各測定値を取り込んで記憶し（ステップＳ3）、さらに方位検出器２の測定値である方位角と目標方位との差として針路偏差を算出する（ステップＳ4）。なお、拡張演算装置１ｅは、各測定値を取込・記憶する度に上記取込数を順次インクリメントする。そして、ステップＳ5においては、この針路偏差、横揺れ検出器１ｆの測定値である横揺れ角速度及び舵角検出器４の測定値である舵角並びにゲインＧの初期設定値を制御式Ｙsn＝Ｇ・Ｚnに代入することにより、最適操舵量Ｙsnを舵角制御量として算出する。
【００６０】
この最適操舵量Ｙs(n)は、拡張演算装置１ｅから演算装置１ａに出力され、さらに演算装置１ａから切替器５を介してアクチュエータ７に入力されて舵８が針路偏差を抑制するように操作される。さらにステップＳ6では、各測定値の取込回数を示す取込数が既定値Ｎに達したか否かが張演算装置１ｅによって判断される。そして、この判断が「Ｎｏ」の場合はステップＳ3〜Ｓ5の処理が繰り返され、「Ｙｅｓ」の場合には、次のステップＳ7において上記バッチ数が「１」であるか否かが判断される。すなわち、取込回数が既定値Ｎに達するまでの初期状態では、基本モデルに基づいて操舵が制御される。
【００６１】
また、この初期状態ではバッチ数が「１」であるので、ステップＳ7の判断は「Ｙｅｓ」となり、拡張演算装置１ｅは、以下のステップＳ8〜Ｓ13の処理を行う。すなわち、拡張演算装置１ｅは、まず最初に上式（５），（６）に基づいて外乱Ｕ(n)の推定値を算出し（ステップＳ8）、この推定値に基づいて式（３）’によって表される外乱モデル（外乱自己回帰モデル）つまり外乱係数行列Ｃ(k)を同定する。そして、このようにして得られた外乱係数行列Ｃ(k)と基本モデルから得られる運動特性行列Ａ(m)，Ｂ(m)とに基づいて、式（４）’で表される外乱適応制御型多次元自己回帰モデルを同定する。
【００６２】
拡張演算装置１ｅは、このようにして制御型多次元自己回帰モデルを同定すると、ゲインに関する重み係数つまり２次評価関数（１２）の行列Ｑ(n)，Ｒ(n)の各要素の変更指示が入力されているか否かを判断する（ステップＳ11）。そして、この判断が「Ｙｅｓ」の場合は、上記各重み係数の値を設定し直した上で（ステップＳ12）、上式（１４）に基づいて最適ゲインＧsを算出し（ステップＳ13）、さらに処理をステップＳ5に戻して、当該最適ゲインＧsを用いることにより次のバッチ区間（バッチ数＝２，３，……）の舵角制御量を順次算出する。なお、各重み係数は、航海士によって操作パネル１ｃから演算装置１ａに入力され、演算装置１ａから拡張演算装置１に取り込まれる。
【００６３】
一方、ステップＳ11の判断が「Ｎｏ」の場合には、ステップＳ12を処理することなく、ステップＳ13において最適ゲインＧsを算出する。なお、上述したステップＳ13の処理が完了すると、取込回数は「０」に順次リセットされると共に、バッチ数は順次インクリメントされる。
【００６４】
続いて、ステップＳ7における判断が「Ｎｏ」の場合、つまりバッチ数が２以上の場合について、図４のフローチャートに沿って説明する。この場合は、少なくとも２つのバッチ区間について各測定値が拡張演算装置１ｅに取り込まれて記憶されている状態である。
【００６５】
ステップＳ14では、最新のＮ個（取込回数の規定値）の測定値の取得期間に該当する最新のバッチ区間について、上記Ｎ個の測定値及び上式（５），（６）に基づいて外乱Ｕ(n)の推定値が算出され、さらにステップＳ15では、当該推定値等に基づいて外乱モデル及び併合外乱モデルの各外乱係数行列Ｃ(k)が同定される。そして、最新のバッチ区間及び１つ前のバッチ区間に関する外乱Ｕ(n)に特性変化が生じているか否かが上式（７），（８）の各情報量基準ＡＩＣ2，ＡＩＣ1の大小関係に基づいて判断される（ステップＳ16）。
【００６６】
ここで、この判断が「Ｙｅｓ」の場合つまり外乱Ｕ(n)に特性変化が生じたと判断すると、拡張演算装置１ｅは、ステップＳ15で得られた外乱係数行列Ｃ(k)と予め記憶された運動特性行列Ａ(m)，Ｂ(m)及び最新の測定値（つまり横揺れ角速度，針路偏差及び舵角）に基づいて、式（４）’によって表される制御型多次元自己回帰モデルを同定する（ステップＳ17）。
なお、バッチ区間の時間幅については、洋上の風や波の変化に適切に対応するために、船舶の大きさに応じて決定することが好ましいが、航海開始後の時間経過にしたがって順次長くすることも考えられる。
【００６７】
そして、拡張演算装置１ｅは、上述したステップＳ11と同様にゲインに関する重み係数の変更指示が入力されているか否かを判断し（ステップＳ18）、この判断が「Ｙｅｓ」の場合は、上述した２次評価関数（１２）の行列Ｑ(n)，Ｒ(n)の各要素値を設定し直した上で（ステップＳ19）、上式（１３）に基づいて最適ゲインＧsを算出し（ステップＳ20）、さらに処理をステップＳ5に戻して、当該最適ゲインＧsを用いることにより次のバッチ区間の舵角制御量を順次算出する。一方、ステップＳ18の判断が「Ｎｏ」の場合には、引き続いてステップＳ20において最適ゲインＧsを算出する。なお、上述したステップＳ20の処理が完了すると、上述したステップＳ13の場合と同様に、取込回数は「０」に順次リセットされ、またバッチ数は順次インクリメントされる。
【００６８】
ところで、ステップＳ16において外乱Ｕ(n)に特性変化が生じていないと判断すると、拡張演算装置１ｅは、ステップＳ15で同定した併合外乱モデルの外乱係数行列Ｃ(k)並びに運動特性行列Ａ(m)，Ｂ(m)及び最新の測定値（つまり横揺れ角速度，針路偏差及び舵角）に基づいて、式（４）’によって表される制御型多次元自己回帰モデルを同定する（ステップＳ21）。
【００６９】
そして、拡張演算装置１ｅは、上述したステップＳ18と同様にゲインに関する重み係数の変更指示が入力されているか否かを判断し（ステップＳ22）、この判断が「Ｙｅｓ」の場合は、上述した２次評価関数（１２）の行列Ｑ(n)，Ｒ(n)の各要素値を設定し直した上で（ステップＳ23）、上式（１３）に基づいて最適ゲインＧsを算出する（ステップＳ20）。
【００７０】
本実施形態によれば、洋上の外乱変化に対して柔軟に適応する制御型多次元自己回帰モデルを確実に構築することが可能であり、したがった実用的な外乱適応型減揺機能を有する自動操舵装置を実現することができる。
さらに、上記外乱適応型減揺機能を追加ユニットＥＸとして構成しているので、自動操舵装置への外乱適応型減揺機能の追加／削除を柔軟に行うことが可能である。
【００７１】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、船舶の舵を最適制御することにより目標方位角に対する方位角の針路偏差のみならず船体の横揺れをも抑制するように船舶を自動操舵するに当たり、被制御変数を船体の横揺れ角速度及び針路偏差とすると共に操作変数を舵角とする制御型多次元自己回帰モデルにおける運動特性行列Ａ(m)，Ｂ(m)を固定値として予め記憶し、所定周期の各時刻について時々刻々と取得される船体の横揺れ角速度、方位角及び舵角に関する各測定値並びに目標方位角及び上記運動特性行列Ａ(m)，Ｂ(m)を前記制御型多次元自己回帰モデルに適用することにより、各時刻における外乱Ｕ(n)の推定値を算出し、複数の時刻からなる各バッチ区間の前記各推定値に対して局所定常過程に対するOzaki-Tong法を適用することにより、各バッチ区間に対して外乱Ｕ(n)の特性に応じた最適な外乱自己回帰モデルを順次当てはめ、当該外乱自己回帰モデルと前記制御型多次元自己回帰モデルとから構築される外乱適応制御型多次元自己回帰モデルに基づいて船体の横揺れ及び針路偏差を抑制する最適操舵量Ｙsnを算出し、該最適操舵量Ｙsnに基づいて舵を制御するので、実用的な外乱適応型減揺機能を備えた自動操舵装置及び方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明における各バッチ区間への外乱自己回帰モデルの当てはめ方法を示す説明図である。
【図２】 本発明の一実施形態を用いた船舶の操舵システムの機能構成を示すブロック図である。
【図３】 本発明の一実施形態の動作を示す第１のフローチャートである。
【図４】 本発明の一実施形態の動作を示す第２のフローチャートである。
【符号の説明】
１ ……自動操舵装置
１ａ……演算装置
１ｂ……針路設定器
１ｃ……操作パネル
１ｄ……表示装置
１ｅ……拡張演算装置
１ｆ……横揺れ検出器
２ ……方位検出器
３ ……船速検出器
４ ……舵角検出器
５ ……切替器
６ ……マニュアル操舵装置
７ ……アクチュエータ
８ ……舵
ＥＸ……追加ユニット
ＭＡ……本体
Claims (6)
- 船舶の舵（８）を最適制御することにより目標方位角に対する方位角の針路偏差のみならず船体の横揺れをも抑制するように船舶を自動操舵する装置（１）であって、
被制御変数を船体の横揺れ角速度及び針路偏差とすると共に操作変数を舵角とする制御型多次元自己回帰モデルにおける運動特性行列Ａ(m)，Ｂ(m)を固定値として予め記憶し、
所定周期の各時刻について時々刻々と取得される船体の横揺れ角速度、方位角及び舵角に関する各測定値並びに目標方位角及び前記運動特性行列Ａ(m)，Ｂ(m)を前記制御型多次元自己回帰モデルに適用することにより、各時刻における外乱Ｕ(n)の推定値を算出し、
複数の時刻からなる各バッチ区間の前記各推定値に対して局所定常過程に対するOzaki-Tong法を適用することにより、各バッチ区間に対して外乱Ｕ(n)の特性に応じた最適な外乱自己回帰モデルを順次当てはめ、
当該外乱自己回帰モデルと前記制御型多次元自己回帰モデルとから構築される外乱適応制御型多次元自己回帰モデルに基づいて船体の横揺れ及び針路偏差を抑制する最適操舵量Ｙsnを算出し、該最適操舵量Ｙsnに基づいて舵を制御する
ことを特徴とする自動操舵装置。 - 主機能である針路偏差の抑制機能に対して船体の横揺れ抑制機能が追加自在となるように、当該横揺れ抑制機能を追加ユニット（ＥＸ）として構成することを特徴とする請求項１記載の自動操舵装置。
- 追加ユニット（ＥＸ）は、船体の横揺れ角速度を検出する横揺れ検出器（１ｆ）と、該横揺れ検出器（１ｆ）から取得した横揺れ角速度、主機能を構成する本体（ＭＡ）から取得した方位角、舵角及び目標方位角に基づいて最適操舵量Ｙsnを算出して前記本体（ＭＡ）に出力する拡張演算装置（１ｅ）とから構成される、ことを特徴とする請求項２記載の自動操舵装置。
- バッチ区間の時間幅を航海開始後の時間経過にしたがって順次長くすることを特徴とする請求項１〜３いずれかに記載の自動操舵装置。
- 船舶の舵（８）を最適制御することにより目標方位角に対する方位角の針路偏差のみならず船体の横揺れをも抑制するように船舶を自動操舵する方法であって、
被制御変数を船体の横揺れ角速度及び針路偏差とすると共に操作変数を舵角とする制御型多次元自己回帰モデルにおける運動特性行列Ａ(m)，Ｂ(m)を固定値として予め記憶し、
所定周期の各時刻について時々刻々と取得される船体の横揺れ角速度、方位角及び舵角に関する各測定値並びに目標方位角及び前記運動特性行列Ａ(m)，Ｂ(m)を前記制御型多次元自己回帰モデルに適用することにより、各時刻における外乱Ｕ(n)の推定値を算出し、
複数の時刻からなる各バッチ区間の前記各推定値に対して局所定常過程に対するOzaki-Tong法を適用することにより、各バッチ区間に対して外乱Ｕ(n)の特性に応じた最適な外乱自己回帰モデルを順次当てはめ、
当該外乱自己回帰モデルと前記制御型多次元自己回帰モデルとから構築される外乱適応制御型多次元自己回帰モデルに基づいて船体の横揺れ及び針路偏差を抑制する最適操舵量Ｙsnを算出し、該最適操舵量Ｙsnに基づいて舵を制御する
ことを特徴とする自動操舵方法。 - バッチ区間の時間幅を航海開始後の時間経過にしたがって順次長くすることを特徴とする請求項５記載の自動操舵方法。
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