JP6646219B2 - 回避行動判定プログラム、回避行動判定方法および回避行動判定装置 - Google Patents

回避行動判定プログラム、回避行動判定方法および回避行動判定装置 Download PDF

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Description

本発明は、回避行動判定プログラム、回避行動判定方法および回避行動判定装置に関する。
船舶の航行においては、他のエリアよりも衝突事故や事故回避行動が多く見られる危険地域が存在する。そこで、船舶間の相対距離に基づいて船舶の航行の危険判定を行う技術が存在する。
特開２００４−１７８２５８号公報 特開平１０−２５０６８１号公報
しかしながら、船舶間の相対距離に基づいて船舶の航行の危険判定を行っても、衝突リスクの高い危険箇所を精度良く検出できない場合がある。例えば、港における航行では、港の施設への入港と、港内の航路の継続した通行が混在する。このため、船舶間の相対距離に基づいた危険判定では、航路から目的地の埠頭へ進入するための針路変更を回避行動と誤って検出してしまう場合がある。
一方、危険箇所は、港のように、航路が指定されている場所だけでなく、航路が指定されていない場所にも存在する。航路が指定されていない海域における船舶の航跡は、それぞれの船舶が様々な目的地に向かう航跡となることから、例えば、ある船舶が回頭を行った時にその回頭が回避行動であるとは限らず、航跡自体から事故の回避行動を行ったか否かを判定することが困難である。
一つの側面では、回避行動を精度良く検出できる回避行動判定プログラム、回避行動判定方法および回避行動判定装置を提供することを目的とする。
第１の案では、回避行動判定プログラムは、コンピュータに、特定の船舶の航跡が通過する複数のグリッドそれぞれについて、航跡の進入角および退出角をそれぞれ算出する処理を実行させる。回避行動判定プログラムは、コンピュータに、複数のグリッドそれぞれについて設定された判定条件に基づき、進入角および退出角が、判定条件に適合するグリッドを抽出する処理を実行させる。回避行動判定プログラムは、コンピュータに、抽出されたグリッドにおける航跡での特定の船舶の位置に対応した、他の船舶との相対距離に基づき、特定の船舶が回避行動を行ったか否かを判定する処理を実行させる。
本発明の一の実施態様によれば、回避行動を精度良く検出できるという効果を奏する。
図１は、支援システムの概略的な構成の一例を示す図である。 図２は、回避行動判定装置の概略的な構成を示す図である。 図３は、グリッド情報のデータ構成の一例を示す図である。 図４は、グリッド通過船舶情報のデータ構成の一例を示す図である。 図５は、グリッドごとの進入角および退出角の一例を示す図である。 図６は、誤って回避行動と検出される一例を示す図である。 図７は、グリッドを通過した各船舶の航跡の一例を示す図である。 図８は、逸脱しているかの判定の一例を示す図である。 図９は、ＤＣＰＡの変化の一例を示す図である。 図１０は、回避行動と判定される一例を示す図である。 図１１は、回避行動と判定されない一例を示す図である。 図１２は、回避行動判定処理の手順の一例を示すフローチャートである。 図１３は、航路内の航跡の一例を説明する図である。 図１４は、回避行動判定プログラムを実行するコンピュータを示す図である。
以下に、本発明にかかる回避行動判定プログラム、回避行動判定方法および回避行動判定装置の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。そして、各実施例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。以下では、船舶の航行を支援する支援システムに適用した場合を例に説明する。
［システム構成］
最初に、実施例１に係る支援システム１０の一例を説明する。図１は、支援システムの概略的な構成の一例を示す図である。支援システム１０は、船舶の航行を支援するシステムである。
図１には、２隻の船舶１１と陸上施設１３とが示されている。船舶１１は、ＡＩＳ装置１２が搭載されている。例えば、特定の船舶は、法律等により、ＡＩＳ装置１２の搭載が義務付けられている。特定の船舶は、国際航海に従事する３００総トン以上の全ての船舶、国際航海に従事する全ての旅客船、および、国際航海に従事しない５００総トン以上の全ての船舶が該当する。なお、特定の船舶以外の船舶も、ＡＩＳ装置１２を搭載してもよい。
ＡＩＳ装置１２は、搭載された船舶１１に関する各種の情報を含んだＡＩＳ情報を無線通信で周期的に送信する。ＡＩＳ情報には、例えば、緯度および経度による位置や、船名、時刻、船舶１１の船首方向、ＭＭＳＩ番号（Maritime Mobile Service Identity）などの船舶１１の識別符号、船舶１１の長さ、幅などの情報が含まれている。ＡＩＳ情報は、他の船舶１１や陸上施設１３で受信可能とされている。他の船舶１１や陸上施設１３は、受信したＡＩＳ情報を基に、船舶１１の位置や、船名、時刻、船舶１１の船首方向、船舶１１の識別符号、船舶１１の長さ、幅などの各種の情報を把握できる。
陸上施設１３は、例えば、海上保安庁の海上交通センターや港内交通管制室など、各船舶１１の航行管制を行う施設である。陸上施設１３は、各船舶１１から受信したＡＩＳ情報やレーダで検出された情報などを基に、各船舶１１の位置を把握し、各船舶１１に対し、海上交通に関する各種の情報を提供する。
［回避行動判定装置の構成］
次に、実施例１に係る回避行動判定装置２０の構成について説明する。図２は、回避行動判定装置の概略的な構成を示す図である。回避行動判定装置２０は、陸上施設１３に設けられ、船舶の航行を支援する装置である。例えば、回避行動判定装置２０は、サーバコンピュータなどのコンピュータである。回避行動判定装置２０は、１台のコンピュータとして実装してもよく、また、複数台のコンピュータにより実装してもよい。なお、本実施例では、回避行動判定装置２０を１台のコンピュータとした場合を例として説明する。
ここで、例えば、運輸安全委員会は、船舶事故が過去に発生した位置を示した船舶事故ハザードマップを提供している。しかし、船舶事故は発生していないものの、事故回避行動が多く見られる危険箇所が存在する。すなわち、船舶事故ハザードマップでは、今まで船舶事故が発生していないが潜在的な危険性がある危険箇所を示すことができていない。そこで、本実施例では、回避行動判定装置２０が、海域の衝突リスクを評価し、衝突リスクの高い危険箇所を示したハザードマップを生成する場合を例に説明する。
回避行動判定装置２０は、外部Ｉ／Ｆ（インタフェース）部２１と、入力部２２と、表示部２３と、記憶部２４と、制御部２５とを有する。
外部Ｉ／Ｆ部２１は、例えば、他の装置と各種の情報を送受信するインタフェースである。外部Ｉ／Ｆ部２１は、陸上施設１３に設けられたアンテナなどの無線通信装置１３Ａを介して、各船舶１１と無線通信が可能とされており、各船舶１１と各種の情報を送受信する。例えば、外部Ｉ／Ｆ部２１は、無線通信装置１３Ａを介して、各船舶１１からＡＩＳ情報を受信する。
入力部２２は、各種の情報を入力する入力デバイスである。入力部２２としては、マウスやキーボードなどの操作の入力を受け付ける入力デバイスが挙げられる。入力部２２は、各種の情報の入力を受け付ける。例えば、入力部２２は、各種の処理の開始を指示する操作入力を受け付ける。入力部２２は、受け付けた操作内容を示す操作情報を制御部２５に入力する。
表示部２３は、各種情報を表示する表示デバイスである。表示部２３としては、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）やＣＲＴ（Cathode Ray Tube）などの表示デバイスが挙げられる。表示部２３は、各種情報を表示する。例えば、表示部２３は、操作画面など各種の画面を表示する。
記憶部２４は、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid State Drive）、光ディスクなどの記憶装置である。なお、記憶部２４は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ、ＮＶＳＲＡＭ（Non Volatile Static Random Access Memory）などのデータを書き換え可能な半導体メモリであってもよい。
記憶部２４は、制御部２５で実行されるＯＳ（Operating System）や各種プログラムを記憶する。例えば、記憶部２４は、後述する回避行動判定処理を実行するプログラムを記憶する。さらに、記憶部２４は、制御部２５で実行されるプログラムで用いられる各種データを記憶する。例えば、記憶部２４は、ＡＩＳ蓄積データ３０と、グリッド情報３１と、グリッド通過船舶情報３２と、危険箇所情報３３とを記憶する。
ＡＩＳ蓄積データ３０は、各船舶１１から受信されたＡＩＳ情報を蓄積したデータである。
グリッド情報３１は、陸上施設１３が航行管制の対象とする対象範囲を所定サイズごとのグリッドに分割したグリッドに関する各種の情報を記憶したデータである。例えば、グリッド情報３１には、グリッドを識別する識別情報と、グリッドの領域の境界の位置の情報が記憶されている。グリッドの詳細は、後述する。
図３は、グリッド情報のデータ構成の一例を示す図である。図３に示すように、グリッド情報３１は、「グリッドＩＤ」、「グリッド範囲」などの項目を有する。なお、図３に示したグリッド情報３１の各項目は、一例であり、その他の項目を有してもよい。
グリッドＩＤの項目は、グリッドを識別する識別情報を記憶する領域である。グリッドには、それぞれを識別する識別情報が付与される。本実施例では、陸上施設１３が航行管制の対象とする対象範囲を所定サイズごとに格子状にグリッドを分けている。グリッドの識別情報には、格子の一方向をＸ軸、他方をＹ軸とし、所定の基準グリッドを（０，０）として、Ｘ軸方向、Ｙ軸方向のグリッドの個数によって位置を示したグリッドＩＤ（identifier）を用いている。グリッド範囲の項目は、格子状のグリッドの領域の各頂点の位置の緯度および経度を記憶する領域である。
グリッド通過船舶情報３２は、グリッドを通過した船舶に関する各種の情報を記憶したデータである。例えば、グリッド通過船舶情報３２には、グリッドを通過した船舶の進入角、退出角が記憶されている。
図４は、グリッド通過船舶情報のデータ構成の一例を示す図である。図４に示すように、グリッド通過船舶情報３２は、「グリッドＩＤ」、「進入角」、「退出角」、「船舶ＩＤ」などの項目を有する。なお、図４に示したグリッド通過船舶情報３２の各項目は、一例であり、その他の項目を有してもよい。
グリッドＩＤの項目は、グリッドのグリッドＩＤを記憶する領域である。進入角の項目は、グリッドを通過した船舶のグリッドへの進入角を記憶する領域である。退出角の項目は、グリッドを通過した船舶のグリッドからの退出角を記憶する領域である。進入角および退出角は、所定の方向を基準（０度）とした角度とする。例えば、進入角および退出角は、北の方向を基準として右回りの角度とする。なお、退出角は、グリッドから退出した角度であってもよく、進入角に対するグリッドから退出した角度の角度差を用いてもよい。船舶ＩＤの項目は、船舶を識別する識別情報を記憶する領域である。ＡＩＳ情報には、船舶の識別情報として、ＭＭＳＩ番号などの船舶の識別符号が含まれている。船舶ＩＤの項目には、グリッドを進入角および退出角で通過した船舶のＭＭＳＩ番号が記憶される。
危険箇所情報３３は、衝突リスクの高い危険箇所に関する情報を記憶したデータである。
制御部２５は、回避行動判定装置２０を制御するデバイスである。制御部２５としては、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）等の電子回路や、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路を採用できる。制御部２５は、各種の処理手順を規定したプログラムや制御データを格納するための内部メモリを有し、これらによって種々の処理を実行する。制御部２５は、各種のプログラムが動作することにより各種の処理部として機能する。例えば、制御部２５は、格納部４０と、算出部４１と、抽出部４２と、判定部４３と、評価部４４と、出力部４５とを有する。
格納部４０は、無線通信装置１３Ａを介して、各船舶１１から受信されるＡＩＳ情報をＡＩＳ蓄積データ３０に格納する。
算出部４１は、ＡＩＳ蓄積データ３０から、グリッドごとに、当該グリッドを通過した船舶の進入角および退出角を算出する。例えば、算出部４１は、ＡＩＳ蓄積データ３０を参照して、複数の船舶の時刻ごとの位置を示す位置情報を取得する。算出部４１は、船舶ごとに、各時刻の位置から、船舶の航跡を求める。ここで、航跡とは、船舶の位置の軌跡である。算出部４１は、グリッド情報３１を用いて、航跡が通過するグリッドを特定する。算出部４１は、航跡が通過する各グリッドそれぞれについて、航跡の進入角および退出角をそれぞれ算出する。
図５は、グリッドごとの進入角および退出角の一例を示す図である。図５には、時刻Ｔ１から時刻Ｔ２の船舶の航跡が示されている。航跡は、グリッドＩＤが（２，３）、（２，２）、（１，２）、（１，１）の各グリッドを通過している。航跡は、グリッドＩＤが（２，２）のグリッドの進入角が２７５°、退出角が３５５°となっている。
算出部４１は、グリッドのグリッドＩＤに対応付けて、当該グリッドへの進入角、退出角、船舶のＭＭＳＩ番号をグリッド通過船舶情報３２に格納する。
ここで、グリッドのサイズについて説明する。船舶の場合、回避行動は、少なくとも３０秒以上の回頭として顕れる。例えば、後述する衝突リスクを変化が読み取れる可能性が高い１０秒で評価するものとする。船舶が回避行動を取る場合の一般的な速度である１０〜１２［ｋｎ（ノット）］では、１０秒間での航行距離が５０−６０［ｍ］となる。そこで、グリッドは、最小で一辺の幅が５０［ｍ］の矩形領域とする。
なお、グリッドは、一辺の幅を５０−２００［ｍ］としてもよい。また、グリッドは、一辺の最小幅を５０［ｍ］として、幅を変化させてもよい。例えば、グリッドの一辺の最小幅を５０［ｍ］とし、変化幅を５０［ｍ］と設定する。算出部４１は、ＡＩＳ蓄積データ３０から、最小幅の各グリッドでの航跡の進入角および退出角をそれぞれ算出する。そして、算出部４１は、グリッドごとに、進入角に対する退出角の針路変更角を算出する。そして、算出部４１は、グリッドごとに、針路変更角を所定の階級（例えば、１°間隔）で集計する。算出部４１は、集計した頻度分布が以下の式（１）の指数分布に従うとして分布パラメータλを算出する。
Figure 0006646219
算出部４１は、算出した分布パラメータλの空間的偏り度を算出する。空間的偏り度は、例えば、以下の式（２）に示されるMoranのＩ統計量を用いる。
Figure 0006646219
ここで、
ｎ：陸上施設１３が航行管制の対象とする対象範囲のグリッド数
Ｘｉ：グリッドｉの分布パラメータλ
Ｘ￣：全グリッドの分布パラメータλの平均
また、式（２）の接続行列Ｗｉｊは、以下の様に定義する。
グリッドｉとグリッドｊが隣接する場合：Ｗｉｊ＝１
グリッドｉとグリッドｊが隣接しない場合：Ｗｉｊ＝０
算出部４１は、算出した空間的偏り度の上昇が飽和した時点のグリッド幅を採用する。このグリッドの幅の決定手法は、グリッドの幅が小さすぎると、データ数が少なすぎるので算出される分布パラメータが安定せず、結果的に偏り度が小さくなるという性質を利用している。
抽出部４２は、ＡＩＳ蓄積データ３０およびグリッド通過船舶情報３２に基づいて、潜在的な危険性がある危険箇所を抽出する。例えば、抽出部４２は、ＡＩＳ蓄積データ３０およびグリッド通過船舶情報３２に基づいて、船舶の衝突回避行動を検出し、回避行動が検出された箇所に関して各種の情報を抽出する。
ここで、本実施例が対象とする回避行動について説明する。回避行動は、以下の条件１、条件２を満たすものとする。
条件１：衝突リスクを低減する操船行動である。
条件２：衝突の回避を目的（意図）とした操船行動である。
衝突リスクは、例えば、２つの船舶が針路と速度を維持した場合の当該２つの船舶が最接近する距離（ＤＣＰＡ：Distance of Closest Point of Approach）により評価する。
ここで、条件１を満たす箇所のみでは、回避行動を精度良く検出できない場合がある。すなわち、衝突リスクが低減しているのみでは、回避行動を精度良く検出できない場合がある。例えば、港における航行では、港の施設への入港と、港内の航路の継続した通行が混在する。このため、船舶間の相対距離に基づいた危険判定では、航路から目的地の埠頭へ進入するための針路変更を回避行動と誤って検出してしまう場合がある。また、危険箇所は、港のように、航路が指定されている場所だけでなく、航路が指定されていない場所にも存在する。航路が指定されていない海域における航跡は、それぞれの船舶が様々な目的地に向かう航跡となることから、航跡自体から事故回避行動を行ったか否かを判定することが困難である。
図６は、誤って回避行動と検出される一例を示す図である。図６には、２つの船舶１１Ａ、１１Ｂの航行した航跡と、航路が示されている。船舶１１Ａおよび船舶１１Ｂは、入港航路に沿った航行である。船舶１１Ａは、右側から進入し、右に回頭している。船舶１１Ｂは、下側から進入し、左に回頭している。船舶１１Ｂの左への回頭によって、船舶１１Ａと船舶１１Ｂの衝突リスクは、低減している。しかし、図６の例では、船舶１１Ｂは、航路に入るための回頭であり、回避行動を目的とした回頭ではないと推定される。
このように衝突リスクが低減しているのみでは、回避行動を精度良く検出できない場合がある。
ところで、航路が指定されていない海域は、様々な針路の船舶が存在するとはいえ、船舶の針路が完全にランダムという訳ではない。それぞれの船舶は、それぞれの目的地に向けて航行している。すなわち、複数の船舶の針路を比較すると、標準的な針路が存在する。
そこで、本実施例では、海域をグリッドに分割し、過去の各船舶の航跡をグリッドへの進入角と退出角の組として、グリッド通過船舶情報３２に記憶させている。抽出部４２は、記憶部２４のグリッド通過船舶情報３２を参照して、判定の対象とする特定の船舶のグリッドへの進入角および退出角が、特定の船舶以外の他の船舶の進入角および退出角から所定以上逸脱しているグリッドを抽出する。特定の船舶は、ユーザが入力部２２から指定してもよく、各船舶を順に特定の船舶として、各船舶が回避行動を行ったか否かを順に判定してもよい。
図７は、グリッドを通過した各船舶の航跡の一例を示す図である。図７の例では、判定の対象とする特定の船舶の航跡と、特定の船舶以外の他の船舶の航跡が示されている。図７の例では、進入角が０°で進入した他の船舶１１Ａ、１１Ｂの退出角は、３１０°〜０°である。進入角が０°で進入した特定の船舶１１Ｃの退出角は、６０°であり、他の船舶では見られない。このように進入角と退出角を比較することで、他の船舶では見られない航路を取っていたかどうかを判定できる。
抽出部４２は、記憶部２４のグリッド通過船舶情報３２を参照して、判定の対象とする特定の船舶が通過した各グリッドに対して、次のような処理を行う。抽出部４２は、特定の船舶の進入角を基準として、進入角が所定範囲以内の他の船舶の退出角を求める。所定範囲は、例えば、進入角±５°とするが、これに限定されるものではない。所定範囲は、外部から変更可能としてもよい。例えば、表示部２３に所定範囲の設定画面を表示させ、入力部２２からの入力により変更可能としてもよい。
抽出部４２は、求めた退出角に対して特定の船舶の退出角が所定以上逸脱しているか判定し、所定以上逸脱しているグリッドを抽出する。例えば、抽出部４２は、求めた退出角について、進入角と退出角の角度差の平均値と標準偏差を算出する。また、特定の船舶の進入角と退出角の角度差を求める。そして、抽出部４２は、以下の式（３）から逸脱度評価値を算出する。
逸脱度評価値＝|特定の船舶角度差−角度差の平均値|/角度差の標準偏差 （３）
図８は、逸脱しているかの判定の一例を示す図である。特定の船舶は、グリッドＩＤが（２，２）の進入角が２７５°であり、退出角が３５５°とする。抽出部４２は、グリッド通過船舶情報３２を参照して、グリッドＩＤが（２，２）で、進入角が２７０°以上、２８０°以下のレコードを検索する。図８の例では、パターンが付されたレコードが検索される。抽出部４２は、検索されたレコードの進入角と退出角の角度差の平均値と標準偏差を算出する。図８の例では、平均値＝１．１１７、標準偏差＝０．５８２と算出される。抽出部４２は、逸脱度評価値を算出する。図８の例では、式（３）から逸脱度評価値が１３５．６１（≒|８０−１．１１７|／０．５８２）と算出される。
抽出部４２は、逸脱度評価値が所定の閾値以上の場合、逸脱していると判定して、グリッドを抽出する。閾値は、逸脱度評価値の算出方式に応じて、逸脱していると見なす値に定める。例えば、式（３）を用いる場合、閾値は、１００とするが、これに限定されるものではない。閾値は、外部から変更可能としてもよい。例えば、表示部２３に閾値の設定画面を表示させ、入力部２２からの入力により変更可能としてもよい。
判定部４３は、各種の判定を行う。例えば、判定部４３は、抽出されたグリッドにおいて、特定の船舶が回避行動を行ったか否かを判定する。例えば、判定部４３は、ＡＩＳ蓄積データ３０を参照して、抽出されたグリッドを特定の船舶が航行した際の特定の船舶と周囲の他の船舶の時刻ごとの位置を示す位置情報を取得する。判定部４３は、特定の船舶と特定の船舶から所定距離以内の他の船舶の時刻ごとの位置を示す位置情報を取得する。所定距離は、例えば、５００ｍとするが、これに限定されるものではない。所定距離は、外部から変更可能としてもよい。例えば、表示部２３に所定距離の設定画面を表示させ、入力部２２からの入力により変更可能としてもよい。
判定部４３は、取得した複数の船舶の時刻ごとの位置を示す位置情報を用いて、特定の船舶と他の船舶について、２つの船舶の組み合わせごとに、２つの船舶の間の相対距離を求め、特定の船舶が回避行動を行ったか否かを判定する。例えば、判定部４３は、時系列順に、２つの船舶の組み合わせごとに、各時刻における衝突リスクを算出し、衝突リスクが低減している場合、回避行動を行ったか否かを判定する。例えば、判定部４３は、各時刻における衝突リスクとして、各時刻で２つの船舶がそれぞれ針路と速度を維持した場合の２つの船舶が最接近する距離（ＤＣＰＡ）を算出する。そして、判定部４３は、抽出されたグリッドを通過する期間に対応して、２つの船舶のＤＣＰＡが第１の閾値未満に低下した後、第１の閾値より大きい所定の第２の閾値以上に変化している場合、特定の船舶が回避行動を行ったと判定する。
図９は、ＤＣＰＡの変化の一例を示す図である。図９の例は、２つの船舶が実際に最も近い距離となる時刻の所定時間前から、各時刻で２つの船舶がそれぞれ針路と速度を維持した場合のＤＣＰＡの変化が示されている。判定部４３は、２つの船舶のＤＣＰＡが第１の閾値未満に低下した後、第１の閾値より大きい所定の第２の閾値以上に変化する期間を求める。第１の閾値は、例えば、１００ｍとし、第２の閾値は、例えば、２００ｍとするが、これに限定されるものではない。第１の閾値および第２の閾値は、外部から変更可能としてもよい。例えば、表示部２３に第１の閾値および第２の閾値の設定画面を表示させ、入力部２２からの入力により変更可能としてもよい。また、第１の閾値および第２の閾値は、２つの船舶の種類や大きさにより変更してもよい。例えば、２つの船舶のうち一方が、危険性が高い荷物を積んだ船舶である場合、第１の閾値および第２の閾値を大きな値に変更してもよい。危険性が高い荷物であるかは、例えば、ＡＩＳ情報に含まれる航海関連情報から判別できる。また、例えば、船舶の長さが長いほど第１の閾値および第２の閾値を大きな値に変更してもよい。
判定部４３は、２つの船舶のＤＣＰＡが第１の閾値未満に低下した時刻Ｔ１と、２つの船舶のＤＣＰＡが第２の閾値以上となった時刻Ｔ２を特定する。
判定部４３は、抽出した２つの船舶のそれぞれの時刻Ｔ１〜時刻Ｔ２の期間に、抽出されたグリッドを通過する期間がある場合、特定の船舶が回避行動を行ったと判定する。
図１０は、回避行動と判定される一例を示す図である。図１０には、２つの船舶１１Ａ、１１Ｂの航行した航跡が示されている。船舶１１Ｂは、船舶１１Ａと接近したため、グリッドＧ１において右回頭している。この船舶１１ＢのグリッドＧ１における右回頭により衝突リスクが低減している。また、グリッドＧ１では、進入角３１０°で航行した過去の船舶の退出角が３１０±５°の範囲に収まる。一方、今回の船舶１１Ｂの退出角は、３５８°であり、過去の船舶には見られなかった航跡と判定される。これにより、船舶１１ＢのグリッドＧ１の航跡は、回避行動と判定される。
図１１は、回避行動と判定されない一例を示す図である。図１１には、２つの船舶１１Ａ、１１Ｂの航行した航跡が示されている。船舶１１Ａは、船舶１１Ｂの前方を横切っている。船舶１１Ｂは、グリッドＧ２において右回頭している。船舶１１Ｂは、回頭を行わなければ、船舶１１Ａと船舶１１Ｂの破線の矢印の交点で、船舶１１Ａと衝突するが、グリッドＧ２において右回頭しているため、衝突リスクが低減している。しかし、グリッドＧ２では、船舶１１Ｂと同じ進入角で進入した過去の船舶の約６３％が船舶１１Ｂと同じ退出角でグリッドＧ２を出ている。これにより、船舶１１ＢのグリッドＧ２の航跡は、回避行動と判定されない。
評価部４４は、海域の複数の地点における危険性を評価する。例えば、評価部４４は、海域の一定範囲ごとに、回避行動を行った船舶が検出された回数をカウントする。そして、評価部４４は、回避行動を行った船舶が所定回以上検出された範囲を衝突リスクの高い危険箇所として、危険箇所ごとに、危険箇所の位置と、回避行動を行った船舶の情報など、各種の情報を危険箇所情報３３に格納する。なお、危険性の評価の手法は、一例であり、これに限定されるものではない。例えば、評価部４４は、回避行動を行った船舶が検出された位置を、危険箇所として全て危険箇所情報３３に格納してもよい。
出力部４５は、各種の出力を行う。例えば、出力部４５は、危険箇所情報３３に記憶された衝突リスクの高い危険箇所の位置を海域上にプロットしたハザードマップのデータを生成し、ハザードマップを画面、外部装置に出力する。これにより、危険箇所を特定できる。
［処理の流れ］
次に、本実施例に係る回避行動判定装置２０が、回避行動を判定する回避行動判定処理の流れを説明する。図１２は、回避行動判定処理の手順の一例を示すフローチャートである。この評価処理は、所定のタイミング、例えば、処理開始を指示する所定操作を受け付けたタイミングで実行される。
図１２に示すように、算出部４１は、ＡＩＳ蓄積データ３０から、グリッドごとに、当該グリッドを通過した船舶の進入角および退出角を算出する（Ｓ１０）。算出部４１は、グリッドのグリッドＩＤに対応付けて、当該グリッドへの進入角、退出角、船舶のＭＭＳＩ番号をグリッド通過船舶情報３２に格納する（Ｓ１１）。
抽出部４２は、記憶部２４のグリッド通過船舶情報３２を参照して、判定の対象とする特定の船舶のグリッドへの進入角および退出角が、特定の船舶以外の他の船舶の進入角および退出角から所定以上逸脱しているグリッドを抽出する（Ｓ１２）。判定部４３は、抽出されたグリッドにおいて、特定の船舶が回避行動を行ったか否かを判定する（Ｓ１３）。例えば、判定部４３は、抽出されたグリッドを通過する期間に対応して、特定の船舶と他の船舶のＤＣＰＡが第１の閾値未満に低下した後、第１の閾値より大きい所定の第２の閾値以上に変化している場合、特定の船舶が回避行動を行ったと判定する。
評価部４４は、海域の複数の地点における危険性を評価する（Ｓ１４）。例えば、評価部４４は、海域の一定範囲ごとに、回避行動を行った船舶が検出された回数をカウントする。そして、評価部４４は、回避行動を行った船舶が所定回以上検出された範囲を衝突リスクの高い危険箇所として、危険箇所ごとに、危険箇所の位置と、回避行動を行った船舶の情報など、各種の情報を危険箇所情報３３に格納する。
出力部４５は、評価結果を出力し（Ｓ１５）、処理を終了する。例えば、出力部４５は、危険箇所情報３３に記憶された衝突リスクの高い危険箇所の位置を海域上にプロットしたハザードマップのデータを生成し、ハザードマップを画面に出力する。
［効果］
本実施例に係る回避行動判定装置２０は、対象海域に設定され、特定の船舶の航跡が通過する複数のグリッドそれぞれについて、航跡の進入角および退出角をそれぞれ算出する。回避行動判定装置２０は、複数のグリッドそれぞれについて設定された判定条件に基づき、進入角および退出角が、判定条件に適合するグリッドを抽出する。回避行動判定装置２０は、抽出されたグリッドにおける航跡での特定の船舶の位置に対応した、他の船舶との相対距離に基づき、特定の船舶が回避行動を行ったか否かを判定する。これにより、回避行動判定装置２０は、回避行動を精度良く検出できる。
また、本実施例に係る回避行動判定装置２０は、記憶部２４のグリッド通過船舶情報３２を参照して、特定の船舶の進入角および退出角が、特定の船舶以外の他の船舶の進入角および退出角から所定以上逸脱しているグリッドを抽出する。これにより、回避行動判定装置２０は、航路が指定されていない海域であっても、他の船舶では見られない、回避行動と疑われる航行が行われたグリッドを精度良く検出できる。
また、本実施例に係る回避行動判定装置２０は、特定の船舶の進入角を基準として、進入角が所定範囲以内の他の船舶の退出角を求める。回避行動判定装置２０は、求めた退出角に対して特定の船舶の退出角が所定以上逸脱しているグリッドを抽出する。これにより、回避行動判定装置２０は、進入角が同様でも、退出角が他の船舶から逸脱している、回避行動と疑われる航行が行われたグリッドを精度良く検出できる。
また、本実施例に係る回避行動判定装置２０は、抽出されたグリッドにおける航跡の航行がされた期間を含む所定期間で、特定の船舶と他の船舶との相対距離が第１閾値未満に低下した後、第２閾値以上に変化した場合、特定の船舶が回避行動を行ったと判定する。これにより、回避行動判定装置２０は、回避行動を精度良く検出できる。
さて、これまで開示の装置に関する実施例について説明したが、開示の技術は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下では、本発明に含まれる他の実施例を説明する。
例えば、上記の実施例では、所定範囲を進入角±５°とする場合を例に説明したが、開示の装置はこれに限定されない。例えば、所定範囲は、海域により変更してもよい。船舶は、港湾内または航路上では針路の自由度が小さくなる。そこで、抽出部４２は、グリッドが港湾内または航路上の場合、港湾内または航路上以外の場合よりも、所定範囲の幅を狭く設定してもよい。例えば、抽出部４２は、グリッドが湾港内または航路上の場合、所定範囲を進入角±２°とし、グリッドが湾港内または航路上以外の海域の場合、所定範囲を進入角±５°としてもよい。
図１３は、航路内の航跡の一例を説明する図である。図１３には、航路内のグリッドＧ３を通過した船舶の航跡が示されている。航跡Ａは、グリッドＧ３において航路に入った船舶の航跡であり、グリッドＧ３の前のグリッドから継続して航路に沿った航行をしている船舶Ｂの航跡よりも進入角が大きい。所定範囲を進入角±５°とした場合、航跡Ａも含まれるため、判定の対象とする特定の船舶の航跡Ｃの逸脱度は小さくなる。一方、所定範囲を進入角±２°とした場合、航跡Ａが含まれなくなるため、判定の対象とする特定の船舶の航跡Ｃの逸脱度は大きくなる。このように、湾港内または航路上の海域で所定範囲を狭めることにより、例えば、前のグリッドから継続して航路に沿った航行をしている船舶と、グリッドにおいて航路に入った船舶を分ける事ができるので、逸脱の評価をより妥当にすることができる。
また、上記の実施例では、判定条件に適合するグリッドを抽出し、抽出されたグリッドにおける航跡での特定の船舶と他の船舶との相対距離に基づき、特定の船舶が回避行動を行ったか否かを判定する場合を例に説明したが、開示の装置はこれに限定されない。例えば、特定の船舶と他の船舶との相対距離に基づいて、特定の船舶が回避行動を行ったと推定される期間を特定する。そして、特定した期間の特定の船舶の航跡がグリッドにおいて他の船舶の航跡から逸脱している場合、特定の船舶が回避行動を行ったと判定してもよい。例えば、判定部４３は、特定の船舶と周囲の他の船舶について、２つの船舶の組み合わせごとに、各時刻におけるＤＣＰＡを算出し、ＤＣＰＡが第１の閾値未満に低下した後、第２の閾値以上に変化する期間を特定する。抽出部４２は、特定の船舶が特定された期間に通過するグリッドにおいて、特定の船舶の航跡が他の船舶の航跡から逸脱している場合、特定の船舶が回避行動を行ったと検出してもよい。
また、上記の実施例では、ＡＩＳ蓄積データ３０にＡＩＳ情報が記憶された船舶について回避行動を行ったかを検出する場合を例に説明したが、開示の装置はこれに限定されない。例えば、船舶から随時受信されるＡＩＳ情報に基づいて、現在航行中の船舶が回避行動を行ったかを検出してもよい。また、グリッド通過船舶情報３２には、グリッドごとに、回避行動を行っていない通常航行の船舶の進入角、退出角を記憶させてもよい。例えば、回避行動判定装置２０は、船舶から随時受信されるＡＩＳ情報に基づいて、現在航行中の船舶が回避行動を行ったかを検出する。回避行動判定装置２０は、回避行動が行われていない通常航行の船舶の進入角、退出角をグリッド通過船舶情報３２に格納してもよい。これにより、グリッド通過船舶情報３２には、通常航行の船舶の進入角、退出角のみが記憶されるため、通常航行の船舶の進入角、退出角と比較することで、通常とは異なる航行が検出しやすくなる。
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的状態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、格納部４０、算出部４１、抽出部４２、判定部４３、評価部４４および出力部４５の各処理部が適宜統合又は分割されてもよい。また、各処理部にて行なわれる各処理機能は、その全部又は任意の一部が、ＣＰＵ及び該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。
［回避行動判定プログラム］
また、上記の実施例で説明した各種の処理は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータシステムで実行することによって実現することもできる。そこで、以下では、上記の実施例と同様の機能を有するプログラムを実行するコンピュータシステムの一例を説明する。図１４は、回避行動判定プログラムを実行するコンピュータを示す図である。
図１４に示すように、コンピュータ３００は、ＣＰＵ３１０、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）３２０、ＲＡＭ（Random Access Memory）３４０を有する。これら３１０〜３４０の各部は、バス４００を介して接続される。
ＨＤＤ３２０には上記実施例の各処理部と同様の機能を発揮する回避行動判定プログラム３２０ａが予め記憶される。例えば、上記実施例の格納部４０、算出部４１、抽出部４２、判定部４３、評価部４４および出力部４５と同様の機能を発揮する回避行動判定プログラム３２０ａを記憶させる。なお、回避行動判定プログラム３２０ａについては、適宜分離しても良い。
また、ＨＤＤ３２０は、各種データを記憶する。例えば、ＨＤＤ３２０は、ＯＳや各種データを記憶する。
そして、ＣＰＵ３１０が、回避行動判定プログラム３２０ａをＨＤＤ３２０から読み出して実行することで、実施例の各処理部と同様の動作を実行する。すなわち、回避行動判定プログラム３２０ａは、実施例の格納部４０、算出部４１、抽出部４２、判定部４３、評価部４４および出力部４５と同様の動作を実行する。
なお、上記した回避行動判定プログラム３２０ａについては、必ずしも最初からＨＤＤ３２０に記憶させることを要しない。例えば、コンピュータ３００に挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、Compact Disk Read Only Memory（ＣＤ−ＲＯＭ）、Digital Versatile Disk（ＤＶＤ）、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」にプログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ３００がこれらからプログラムを読み出して実行するようにしてもよい。
さらには、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮなどを介してコンピュータ３００に接続される「他のコンピュータ（又はサーバ）」などにプログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ３００がこれらからプログラムを読み出して実行するようにしてもよい。
１０ 支援システム
１１ 船舶
１２ ＡＩＳ装置
１３ 陸上施設
２０ 回避行動判定装置
２４ 記憶部
２５ 制御部
３０ ＡＩＳ蓄積データ
３１ グリッド情報
３２ グリッド通過船舶情報
３３ 危険箇所情報
４０ 格納部
４１ 算出部
４２ 抽出部
４３ 判定部
４４ 評価部
４５ 出力部

Claims (8)

  1. コンピュータに、
    特定の船舶の航跡が通過する複数のグリッドそれぞれについて、前記航跡の進入角および退出角をそれぞれ算出し、
    前記複数のグリッドそれぞれについて設定された判定条件に基づき、前記進入角および前記退出角が、前記判定条件に適合するグリッドを抽出し、
    前記抽出されたグリッドにおける航跡での前記特定の船舶の位置に対応した、他の船舶との相対距離に基づき、前記特定の船舶が回避行動を行ったか否かを判定する
    処理を実行させることを特徴とする回避行動判定プログラム。
  2. 前記抽出する処理は、前記複数のグリッドごとに、当該グリッドを通過した各船舶の前記進入角および前記退出角を記憶した記憶部を参照して、前記特定の船舶の前記進入角および前記退出角が、前記特定の船舶以外の他の船舶の前記進入角および前記退出角から所定以上逸脱しているグリッドを抽出する
    ことを特徴とする請求項１に記載の回避行動判定プログラム。
  3. 前記複数のグリッドは、特定の海域に含まれることを特徴とする請求項１または２に記載の回避行動判定プログラム。
  4. 前記抽出する処理は、前記特定の船舶の前記進入角を基準として、前記進入角が所定範囲以内の他の船舶の前記退出角を求め、求めた前記退出角に対して前記特定の船舶の前記退出角が所定以上逸脱しているグリッドを抽出する
    ことを特徴とする請求項２に記載の回避行動判定プログラム。
  5. 前記抽出する処理は、グリッドが港湾内または航路上の場合、港湾内または航路上以外の場合よりも、所定範囲の幅を狭く設定する
    ことを特徴とする請求項４に記載の回避行動判定プログラム。
  6. 前記判定する処理は、前記抽出されたグリッドにおける航跡の航行がされた期間を含む所定期間で、前記特定の船舶と前記他の船舶との相対距離が所定の第１閾値未満に低下した後、前記第１閾値より大きい所定の第２閾値以上に変化した場合、前記特定の船舶が回避行動を行ったと判定する
    ことを特徴とする請求項１〜５の何れか１つに記載の回避行動判定プログラム。
  7. コンピュータが、
    特定の船舶の航跡が通過する複数のグリッドそれぞれについて、前記航跡の進入角および退出角をそれぞれ算出し、
    前記複数のグリッドそれぞれについて設定された判定条件に基づき、前記進入角および前記退出角が、前記判定条件に適合するグリッドを抽出し、
    前記抽出されたグリッドにおける航跡での前記特定の船舶の位置に対応した、他の船舶との相対距離に基づき、前記特定の船舶が回避行動を行ったか否かを判定する
    処理を実行することを特徴とする回避行動判定方法。
  8. 特定の船舶の航跡が通過する複数のグリッドそれぞれについて、前記航跡の進入角および退出角をそれぞれ算出する算出部と、
    前記複数のグリッドそれぞれについて設定された判定条件に基づき、前記算出部により算出された前記進入角および前記退出角が、前記判定条件に適合するグリッドを抽出する抽出部と、
    前記抽出部により抽出されたグリッドにおける航跡での前記特定の船舶の位置に対応した、他の船舶との相対距離に基づき、前記特定の船舶が回避行動を行ったか否かを判定する判定部と、
    を有することを特徴とする回避行動判定装置。
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