JP7226453B2 - 航海支援方法、航海支援装置および航海支援プログラム - Google Patents
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Description
図1は、実施例に係る航海支援装置の構成を示す機能ブロック図である。図1に示すように、航海支援装置1は、船舶航海データを気象海象条件毎に分類し、分類した気象海象条件毎に、船速の分布を算出する。航海支援装置1は、分類した気象海象条件毎に算出された操船の分布から抽出される操船パターン毎に船舶運航データを集約する。航海支援装置1は、操船パターン毎に、集約された船舶運航データと、過去の気象海象データとを用いて、船舶性能を学習し、操船パターン毎の船舶性能の推定モデルを構築する。
ここで、実施例に係る航海支援の概要を、図2を参照して説明する。図2は、実施例に係る航海支援の概要を示す図である。
y=β0+β1x1+β2x2+β3x3+β4x4+β5x5+β6x6・・・式(1)
図12は、実施例に係るモデル学習フェーズのフローチャートの一例を示す図である。
図13は、実施例に係る航海支援処理の利用例を示す図である。図13に示すように、航海支援装置1が、航海支援処理を利用する海上(Sea)の船舶とネットワークで接続される。航海支援装置1は、陸上(on shore)の船舶会社(Shipping company)とネットワークで接続される。また、航海支援装置1は、陸上(on shore)の各種プロバイダとネットワークで接続される。各種プロバイダには、天気予報データのプロバイダ(Weather forecast data provider)やAISデータのプロバイダ(AIS data provider)が含まれる。
上記実施例によれば、航海支援装置1は、運航データ21を気象海象条件毎に分類する。航海支援装置1は、分類した運航データ23を用いて、気象海象条件毎の操船の特性分布を算出する。航海支援装置1は、気象海象条件毎の算出された操船の特性分布から複数の操船パターンを抽出し、操船パターン毎に運航データを集約する。航海支援装置1は、操船パターン毎に集約された運航データから、気象海象の実績データを説明変数として、船舶性能を目的変数として、操船パターン毎の学習モデルを生成する。かかる構成によれば、航海支援装置1は、操船パターン毎の船舶性能の学習モデルを用いることで、操船パターンに応じた最適航路を精度良く推薦することができる。例えば、航海支援装置1は、実際に船長が行っている操船を学習することで、船長の感覚にあった最適航路を推定することが可能となる。
なお、図示した航海支援装置1の各構成要素は、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、航海支援装置1の分散・統合の具体的態様は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況等に応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、運航データ分類部12とパターン抽出部13とを1つの部として統合しても良い。また、運航データ集約部14を、気象海象条件毎の運航データ23を集約して操船パターン毎の運航データ25を生成する集約部と、操船パターン毎の運航データ25を補正する補正部とに分離しても良い。また、記憶部20を航海支援装置1の外部装置としてネットワーク経由で接続するようにしても良い。
10 制御部
11 データ収集部
12 運航データ分類部
13 パターン抽出部
14 運航データ集約部
15 性能推定モデル生成部
16 性能推定部
17 最適航路探索部
20 記憶部
21 運航データ
22 気象・海象データ(実績・予報)
23 運航データ(気象海象条件毎)
24 パターン
25 運航データ(パターン毎)
26 性能推定モデル
Claims (5)
- 船舶運航データを気象海象条件毎に分類し、
分類した船舶運航データを用いて、気象海象条件毎の操船の特性分布を算出し、
気象海象条件毎の算出された操船の特性分布から複数の操船パターンを抽出し、前記操船パターン毎に前記船舶運航データを集約し、
前記操船パターン毎に集約された船舶運航データから、気象海象の実績データを説明変数として、船舶性能を目的変数として、前記操船パターン毎の学習モデルを生成する
処理をコンピュータが実行し、
前記集約する処理は、気象海象条件毎の算出された操船の特性分布に対して、出現頻度が最大となる分布の区間の前記船舶運航データを常用出力の操船パターンのデータとして集約する
ことを特徴とする航海支援方法。 - 該集約する処理は、気象海象条件毎の算出された操船の特性分布を示す性能特性分布に対して、出現頻度に基づいて前記操船パターン毎の分布の区間を分割し、前記操船パターン毎に分布の区間の前記船舶運航データを集約する
ことを特徴とする請求項1に記載の航海支援方法。 - 所定の操船パターンの学習モデルと、気象海象の予測データとを用いて、前記所定の操船パターンの船舶性能を推定する
ことを特徴とする請求項1に記載の航海支援方法。 - 船舶運航データを気象海象条件毎に分類する分類部と、
前記分類部によって分類された船舶運航データを用いて、気象海象条件毎の操船の特性分布を算出する算出部と、
気象海象条件毎の算出された操船の特性分布から複数の操船パターンを抽出する抽出部と、
気象海象条件毎の算出された操船の特性分布から、前記操船パターン毎に前記船舶運航データを集約する集約部と、
前記操船パターン毎に集約された船舶運航データから、気象海象の実績データを説明変数として、船舶性能を目的変数として、前記操船パターン毎の学習モデルを生成する生成部と、を有し、
前記集約部は、気象海象条件毎の算出された操船の特性分布に対して、出現頻度が最大となる分布の区間の前記船舶運航データを常用出力の操船パターンのデータとして集約する
ことを特徴とする航海支援装置。 - コンピュータに、
前記船舶運航データを気象海象条件毎に分類し、
分類した船舶運航データを用いて、気象海象条件毎の操船の特性分布を算出し、
気象海象条件毎の算出された操船の特性分布から複数の操船パターンを抽出し、前記操船パターン毎に前記船舶運航データを集約し、
前記操船パターン毎に集約された船舶運航データから、気象海象の実績データを説明変数として、船舶性能を目的変数として、前記操船パターン毎の学習モデルを生成する
処理を実行させ、
前記集約する処理は、気象海象条件毎の算出された操船の特性分布に対して、出現頻度が最大となる分布の区間の前記船舶運航データを常用出力の操船パターンのデータとして集約する
航海支援プログラム。
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