WO2021192097A1 - 経路算出プログラム，情報処理装置及び経路算出方法 - Google Patents

経路算出プログラム，情報処理装置及び経路算出方法 Download PDF

Info

Publication number
WO2021192097A1
WO2021192097A1 PCT/JP2020/013362 JP2020013362W WO2021192097A1 WO 2021192097 A1 WO2021192097 A1 WO 2021192097A1 JP 2020013362 W JP2020013362 W JP 2020013362W WO 2021192097 A1 WO2021192097 A1 WO 2021192097A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
route
index
nodes
candidates
node
Prior art date
Application number
PCT/JP2020/013362
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
梅宮　茂良
利雄 伊東
智 雨宮
拓 工藤
拓郎 池田
Original Assignee
富士通株式会社
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 富士通株式会社 filed Critical 富士通株式会社
Priority to JP2022509883A priority Critical patent/JP7380844B2/ja
Priority to PCT/JP2020/013362 priority patent/WO2021192097A1/ja
Publication of WO2021192097A1 publication Critical patent/WO2021192097A1/ja

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/34—Route searching; Route guidance

Definitions

  • the present invention relates to a route calculation program, an information processing device, and a route calculation method.
  • weather routing may be performed based on weather and sea condition forecast data, and the optimum route may be presented in advance.
  • the optimum route is, for example, a fuel-efficient route.
  • the optimum route will differ depending on the weather and sea conditions.
  • the optimum route may be calculated in a short period of time, and the course of the ship may be changed as necessary.
  • FIG. 1 is a diagram showing a calculation example of the shortest time route.
  • a plurality of nodes that can serve as relay points for ships are set at predetermined intervals.
  • the required time is shown as the cost of operation between each node.
  • FIG. 2 is a diagram showing a first example of calculating the optimum route based on meteorological data.
  • a cyclone is located between the starting point (see reference numeral B1) and the arrival point (see reference numeral B2) as shown by reference numeral B3. Therefore, as shown by reference numeral B4, a route that largely bypasses the low pressure system from the starting point to the arriving point is indicated as the minimum fuel route.
  • FIG. 3 is a diagram showing a first example of calculating the optimum route based on the water depth data.
  • an island having no water depth is located between the starting point (see reference numeral C1) and the arrival point (see reference numeral C2) as shown by reference numeral C3. Therefore, as shown by reference numeral C4, the route that bypasses the island from the starting point to the arriving point is indicated as the minimum fuel route.
  • FIG. 4 is a diagram showing a second example of calculating the optimum route based on the meteorological data.
  • the density of nodes on the sea area is higher than that in the example shown in FIG.
  • the route from the starting point (see reference numeral D1) to the arrival point (see reference numeral D2) passes through a sea area closer to the outside of the cyclone (see reference numeral D3) than in the example shown in FIG. That is, a route with reduced detours as shown by reference numeral D4 is selected as the minimum fuel route.
  • FIG. 5 is a diagram showing a second example of calculating the optimum route based on the water depth data.
  • the density of nodes on the sea area is higher than that in the example shown in FIG.
  • the route from the starting point (see reference numeral E1) to the arrival point (see reference numeral E2) goes through the strait between the two islands (see reference numeral E3) as compared with the example shown in FIG. That is, the route passing between the islands as shown by reference numeral E4 is selected as the minimum fuel route.
  • FIG. 6 is a diagram for explaining the problem of calculating the optimum route when the nodes on the sea area are made dense.
  • the weather / sea condition forecast data changes with time (in other words, the progress of the route). Therefore, during the voyage, the calculation of the optimum route is repeatedly performed at regular intervals. If the node spacing is simply made dense, the calculation time becomes enormous, the calculation is not completed by the time the needle change position is reached, a delay occurs in the course change, and there is a possibility that the route deviates from the optimum route (see reference numeral F1).
  • the techniques described herein aim to reduce the processing time of the calculation while reducing the travel cost in the route calculation.
  • the route calculation program generates a plurality of nodes that are candidates for passing points in a grid pattern from the starting point to the arrival point at predetermined intervals in a computer that calculates a route from a starting point to an arrival point. Then, from the start point to the arrival point, a plurality of route candidates connecting the plurality of nodes are generated, a cost is associated with each of the generated plurality of route candidates, and the plurality of route candidates are among the plurality of route candidates. Therefore, the route that minimizes the cost is searched as the optimum route, and the predetermined interval in which the plurality of nodes are generated is controlled according to the index that affects the displacement in the traveling direction in the searched optimum route. ..
  • FIG. 7 It is a block diagram which shows typically the software structure example of the information processing apparatus shown in FIG. 7. It is a figure explaining the recalculation example of the optimum route based on the sea condition in the information processing apparatus shown in FIG. 7. It is a figure explaining the recalculation example of the optimum route based on the weather in the information processing apparatus shown in FIG. 7. It is a figure explaining the recalculation example of the optimum route based on the water depth in the information processing apparatus shown in FIG. 7. It is a figure explaining the recalculation example of the optimum route based on the needle change angle in the information processing apparatus shown in FIG. 7. It is a flowchart explaining the calculation process of the optimum route in the information processing apparatus shown in FIG. 7. It is a table showing a simulation example of the calculation time of the optimum route and the fuel reduction rate for each node interval condition.
  • each figure does not mean that it has only the components shown in the figure, but can include other functions and the like.
  • FIG. 7 is a block diagram schematically showing a hardware configuration example of the information processing apparatus 1 in the embodiment.
  • the information processing device 1 is provided in, for example, a data center on the ground, and transmits the calculated information on the optimum route 142 (described later using FIG. 8 and the like) to the ship. Further, the information processing device 1 may be provided on the ship.
  • the information processing device 1 includes a Central Processing Unit (CPU) 11, a memory unit 12, a display control unit 13, a storage device 14, an input Interface (IF) 15, an external recording medium processing unit 16, and a communication IF 17. To be equipped with.
  • CPU Central Processing Unit
  • memory unit 12 a memory unit 12
  • display control unit 13 a display control unit 13
  • storage device 14 an input Interface (IF) 15, an external recording medium processing unit 16, and a communication IF 17.
  • IF input Interface
  • the memory unit 12 is an example of a storage unit, and is, for example, ReadOnlyMemory (ROM), RandomAccessMemory (RAM), and the like.
  • a program such as Basic Input / Output System (BIOS) may be written in the ROM of the memory unit 12.
  • BIOS Basic Input / Output System
  • the software program of the memory unit 12 may be appropriately read and executed by the CPU 11.
  • the RAM of the memory unit 12 may be used as a temporary recording memory or a working memory.
  • the display control unit 13 is connected to the display device 130 and controls the display device 130.
  • the display device 130 is a liquid crystal display, an Organic Light-Emitting Diode (OLED) display, a Cathode Ray Tube (CRT), an electronic paper display, or the like, and displays various information for an operator or the like.
  • the display device 130 may be combined with an input device, for example, a touch panel.
  • the storage device 14 is a storage device having high IO performance, and for example, a Hard Disk Drive (HDD), a Solid State Drive (SSD), or a Storage Class Memory (SCM) may be used.
  • the storage device 14 stores at least a part of the entries in the stream data.
  • a plurality of storage devices 14 may be provided depending on the number of extraction processes performed on the stream data.
  • the input IF 15 may be connected to an input device such as a mouse 151 or a keyboard 152 to control an input device such as the mouse 151 or the keyboard 152.
  • the mouse 151 and the keyboard 152 are examples of input devices, and an operator performs various input operations via these input devices.
  • the external recording medium processing unit 16 is configured so that the recording medium 160 can be attached.
  • the external recording medium processing unit 16 is configured to be able to read the information recorded on the recording medium 160 while the recording medium 160 is attached.
  • the recording medium 160 is portable.
  • the recording medium 160 is a flexible disk, an optical disk, a magnetic disk, a magneto-optical disk, a semiconductor memory, or the like.
  • Communication IF17 is an interface for enabling communication with an external device.
  • the CPU 11 is a processing device that performs various controls and calculations, and realizes various functions by executing an Operating System (OS) or a program stored in the memory unit 12.
  • OS Operating System
  • the device for controlling the operation of the entire information processing device 1 is not limited to the CPU 11, and may be, for example, any one of MPU, DSP, ASIC, PLD, and FPGA. Further, the device for controlling the operation of the entire information processing device 1 may be a combination of two or more of the CPU, MPU, DSP, ASIC, PLD and FPGA.
  • MPU is an abbreviation for Micro Processing Unit
  • DSP is an abbreviation for Digital Signal Processor
  • ASIC is an abbreviation for Application Specific Integrated Circuit
  • PLD is an abbreviation for Programmable Logic Device
  • FPGA is an abbreviation for Field Programmable Gate Array.
  • FIG. 8 is a block diagram schematically showing a software configuration example of the information processing device 1 shown in FIG. 7.
  • the Database (DB) 141 includes information such as weather forecasts, sea condition forecasts, and water depths in the sea area targeted for route prediction, and may be stored in the storage device 14 shown in FIG. 7.
  • the cost generation unit 111 extracts weather conditions 101 such as wind, waves, ocean currents, and water depth from DB 141, and generates costs between nodes that ships can pass through in the sea area based on the extracted weather conditions 101.
  • the cost may be the time required for navigation between nodes, fuel consumption, distance, and the like.
  • the DB 141 may store ship-specific data (engine or propeller rotation speed and output), and may generate costs based on ship-specific data in addition to weather conditions.
  • the cost generation unit 111 associates the cost with each of the generated route candidates.
  • the candidate route generation unit 112 extracts the ship constraint 102 such as arrival time, ship speed, wave wind current, and water depth from DB 141. Then, the candidate route generation unit 112 is a node based on the extracted ship constraint 102, the cost extracted by the cost generation unit 111, and the grid composed of a plurality of nodes generated by the grid generation unit 116 described later. Generate multiple candidate routes with additional costs in between.
  • the candidate route generation unit 112 is an example of the route candidate generation unit, and generates a plurality of route candidates connecting a plurality of nodes from the start point to the arrival point.
  • the route search unit 113 searches for the optimum route 142, which has the lowest cost, from the plurality of candidate routes generated by the candidate route generation unit 112.
  • the route search unit 113 searches for the route with the lowest cost from a plurality of route candidates as the optimum route.
  • the frequent steering sea area detection unit 114 determines whether the sea area where frequent steering is performed is in the node group to be the next determination target. Further, the frequent steering sea area detection unit 114 outputs the optimum route 142 searched by the route search unit 113 and stores it in, for example, a storage device 14. The details of the processing in the frequent steering sea area detection unit 114 will be described later with reference to FIGS. 9 to 12 and the like.
  • the grid spacing control unit 115 controls the grid generation unit 116 so that the grid spacing is dense when there is a sea area where steering is frequently performed. On the other hand, the grid spacing control unit 115 controls the grid generation unit 116 so as to make the grid spacing coarse when there is no sea area where steering is frequently performed.
  • the grid spacing control unit 115 controls a predetermined spacing in which a plurality of nodes are generated according to an index that affects the displacement in the traveling direction in the searched optimum path. Further, the lattice spacing control unit 115 is divided into a plurality of node groups composed of one or more nodes among the plurality of nodes, and the index value in the next determination target node group among the plurality of node groups is equal to or more than the threshold value. In addition, control is performed to make the predetermined intervals dense.
  • the lattice spacing control unit 115 determines when the index value in the node group to be determined immediately before among the plurality of node groups is equal to or more than the threshold value and the index value in the node group to be determined next is less than the threshold value. , Controls to roughen a predetermined interval.
  • the grid generation unit 116 generates a grid composed of a plurality of nodes based on the information 103 regarding the departure point and the arrival point of the ship and the control of the density of the grid spacing by the grid spacing control unit 115.
  • the grid generation unit 116 generates a plurality of nodes that are grid-shaped pass point candidates at predetermined intervals from the start point to the arrival point.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating an example of recalculation of the optimum route 142 based on the sea condition in the information processing device 1 shown in FIG. 7.
  • a route that bypasses the rough sea area is shown as the optimum route 142 from the departure point to the arrival point.
  • the arrows near each node indicate the wind speed / direction or the wave height / direction, and the longer the length, the rougher the sea.
  • next node candidate group which is the node group for determining the route candidate next
  • the node group in the column indicated by the symbol G4 In the node group of the column shown by the symbol G4, long arrows are shown in more than half of the nodes, and the sea area is relatively rough. Due to the rough sea area, the optimum route 142 indicated by the symbol G1 is largely detoured, and the time required for navigation and the cost of fuel and the like increase.
  • the recalculation of the optimum route 142 is executed.
  • the node spacing is densely set in the region where the sea area is rough.
  • the optimum route 142 in which the detour in the rough sea area is reduced is recalculated.
  • the node spacing is roughly returned as shown by the code G9.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating an example of recalculation of the optimum route 142 based on the weather in the information processing device 1 shown in FIG. 7.
  • a route that bypasses the sea area where the low pressure system is located is shown as the optimum route 142 from the departure point to the arrival point.
  • the cyclone is not located on all the nodes.
  • next node candidate group which is the node group for determining the route candidate next
  • the node group in the column indicated by the symbol H4 the cyclone is located on more than half of the nodes. Due to the location of the low pressure system, the optimum route 142 indicated by reference numeral H1 is largely bypassed, and the time required for navigation and the cost of fuel and the like increase.
  • the recalculation of the optimum route 142 is executed.
  • the node spacing is densely set in the region where the cyclone is located.
  • the optimum route 142 in which the detour in the sea area where the low pressure system is located is reduced is recalculated.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating an example of recalculation of the optimum route 142 based on the water depth in the information processing device 1 shown in FIG. 7.
  • a route that bypasses the sea area where the island exists is shown as the optimum route 142 from the departure point to the arrival point.
  • next node candidate group which is the node group for determining the route candidate next
  • the node group in the column indicated by the symbol HI4 is the node group in the column indicated by the symbol HI4.
  • the node group of the column shown by reference numeral I4 islands exist on more than half of the nodes. Due to the existence of the island, the optimum route 142 indicated by reference numeral I1 is largely detoured, and the time required for navigation and the cost of fuel and the like increase.
  • the recalculation of the optimum route 142 is executed.
  • the node spacing is densely set in the region where the islands exist.
  • the optimum route 142 with reduced detours in the sea area where the island is located is recalculated.
  • the node spacing is roughly returned as shown by the code I9.
  • the water depth is used to determine the presence or absence of islands and shallow water.
  • FIG. 12 is a diagram illustrating an example of recalculation of the optimum route 142 based on the needle change angle in the information processing device 1 shown in FIG. 7.
  • the recalculation of the optimum route 142 is executed.
  • the node spacing is densely set in the region where the change angle of the ship is large.
  • the optimum route 142 in which the change angle of the ship is reduced is recalculated.
  • the node spacing is roughly returned, for example, at 3 nodes ahead.
  • the route search unit 113 searches for the optimum route 142 based on the node group from the start point to the arrival point and the cost (step S1).
  • the frequent steering sea area detection unit 114 confirms the wind speed, wave height, atmospheric pressure, and water depth at the nodes in the vicinity of the optimum route 142, and confirms the needle change angle of the optimum route 142 (step S2).
  • the frequent steering sea area detection unit 114 determines whether or not there is a frequent steering sea area on the searched optimum route 142 (step S3).
  • the frequent steering sea area detection unit 114 If there is no frequent steering sea area on the searched optimum route 142 (see NO route in step S3), the frequent steering sea area detection unit 114 outputs the optimum route 142, and the calculation process of the optimum route 142 ends. ..
  • the frequent steering sea area detection unit 114 continuously determines the wind speed and wave height at the neighboring nodes of the optimum route 142. Check the atmospheric pressure and water depth (step S4).
  • the frequent steering sea area detection unit 114 detects the end point of the frequent steering sea area (step S5).
  • the grid spacing control unit 115 controls so that the nodes of the frequent steering sea area detected by the frequent steering sea area detection unit 114 are densely generated to additionally generate a grid (step S6), and the process returns to step S1.
  • FIG. 14 is a table showing a simulation example of the calculation time of the optimum route 142 and the fuel reduction rate for each node interval condition.
  • FIG. 14 shows the calculation result of the optimum route 142 in the trans- Pacific route.
  • the information processing device 1, and the route calculation method in the example of the embodiment for example, the following effects can be obtained.
  • the grid generation unit 116 generates a plurality of nodes as grid-like passing point candidates at predetermined intervals from the starting point to the arrival point.
  • the candidate route generation unit 112 generates a plurality of route candidates connecting a plurality of nodes from the start point to the arrival point.
  • the cost generation unit 111 associates a cost with each of the generated route candidates.
  • the route search unit 113 searches a plurality of route candidates for the route having the lowest cost as the optimum route.
  • the grid spacing control unit 115 controls a predetermined spacing in which a plurality of nodes are generated according to an index that affects the displacement in the traveling direction in the searched optimum path.
  • the fuel consumption can be reduced and the optimum route 142 can be calculated in a time that can withstand the actual operation.
  • the grid spacing control unit 115 divides the node group into a plurality of node groups including one or more nodes among the plurality of nodes, and when the index value in the next determination target node group among the plurality of node groups is equal to or more than the threshold value. , Controls to make the predetermined intervals close. As a result, the node spacing in the sea area can be changed densely only when the conditions of the frequently steered sea area are satisfied, and the movement cost can be reduced by carrying out a more detailed route search.
  • the value of the index of this embodiment is, for example, the magnitude of the deviation from the standard state of the state of a certain node group.
  • the grid spacing control unit 115 determines when the value of the index in the node group to be determined immediately before among the plurality of node groups is equal to or greater than the threshold value and the value of the index in the node group to be determined next is less than the threshold value. Controls to roughen the interval between. As a result, when the conditions of the frequent steering sea area are not satisfied, the node spacing can be roughly returned, and the calculation time for route search can be shortened.
  • the index that affects the displacement in the direction of travel is meteorological conditions or sea conditions.
  • the optimum route 142 can be efficiently recalculated based on the weather conditions or the sea conditions.
  • the index that affects the displacement in the direction of travel is the water depth.
  • the optimum route 142 can be efficiently recalculated based on the water depth such as the existence of islands.
  • the index that affects the displacement in the traveling direction is the needle change angle with respect to the traveling direction.
  • the optimum route 142 can be efficiently recalculated when the needle change angle with respect to the traveling direction is large.
  • the optimum route 142 of the ship it was decided to calculate the optimum route 142 of the ship, but the present invention is not limited to this.
  • the optimum air route of an aircraft may be calculated, or the optimum route of a vehicle traveling off-road such as a grassland area or a desert area may be calculated.
  • Information processing device 11 CPU 111: Cost generation unit 112: Candidate route generation unit 113: Route search unit 114: Frequent steering sea area detection unit 115: Grid spacing control unit 116: Grid generation unit 12: Memory unit 13: Display control unit 130: Display device 14: Storage Device 141: DB 142: Optimal route 15: Input IF 151: Mouse 152: Keyboard 16: External recording medium processing unit 160: Recording medium 17: Communication IF 101: Meteorological conditions 102: Ship constraints 103: Information on departure and arrival points

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Navigation (AREA)

Abstract

出発点から到着点まで、所定の間隔で格子状の通過点候補となる複数のノードを生成し、出発点から到着点まで、複数のノード同士を接続した複数の経路候補を生成し、生成された複数の経路候補のそれぞれにコストを紐付け、複数の経路候補の中から、コストが最小となる経路を最適経路として探索し、探索された最適経路における進行方向の変位に影響する指標に応じて、複数のノードが生成される所定の間隔を制御する。

Description

経路算出プログラム，情報処理装置及び経路算出方法
　本発明は、経路算出プログラム，情報処理装置及び経路算出方法に関する。
　船舶の運航においては、気象・海象予報データに基づいたウェザールーティングを行ない、事前に最適航路が提示されることがある。最適航路は、例えば、低燃費の航路である。
　船舶の速度や燃料消費量は、風や波等の影響を受けるため、気象・海象状況によって、最適航路は異なってくる。また、気象・海象状況は刻々と変化するため、短時間のうちに最適航路が計算され、必要に応じて船舶の変針が実施されることがある。
　図１は、最短時間航路の算出例を示す図である。
　図１に示すように、出発点（符号Ａ１参照）から到着点（符号Ａ２参照）までの間の海域において、船舶の中継点となり得る複数のノードが所定間隔毎に設定されている。また、各ノード間においては、運航のコストとして所要時間が示されている。
　図示する例では、符号Ａ３に示すように、出発点から到着点まで、１２ｈ（時間）＋１２ｈ＋１２ｈ＋１２ｈ＋１２ｈ＝６０ｈで運航できる経路が最短時間航路として示されている。
　図２は、気象データに基づいた最適航路の算出の第１の例を示す図である。
　図２に示す例では、出発点（符号Ｂ１参照）と到着点（符号Ｂ２参照）との間において、符号Ｂ３に示すように低気圧が位置している。そこで、符号Ｂ４に示すように、出発点から到着点まで、低気圧を大きく迂回する経路が最少燃料航路として示されている。
　図３は、水深データに基づいた最適航路の算出の第１の例を示す図である。
　図３に示す例では、出発点（符号Ｃ１参照）と到着点（符号Ｃ２参照）との間において、符号Ｃ３に示すように水深が存在しない島が位置している。そこで、符号Ｃ４に示すように、出発点から到着点まで、島を迂回する経路が最少燃料航路として示されている。
　図４は、気象データに基づいた最適航路の算出の第２の例を示す図である。
　図４に示す例においては、図２に示した例と比べて、海域上のノードの密度を高くしている。これにより、出発点（符号Ｄ１参照）から到着点（符号Ｄ２参照）までの経路は、図２に示した例と比べて、低気圧（符号Ｄ３参照）の外側付近により近い海域を経由する。すなわち、符号Ｄ４に示すような、迂回を軽減した経路が最少燃料航路として選択される。
　図５は、水深データに基づいた最適航路の算出の第２の例を示す図である。
　図５に示す例においては、図３に示した例と比べて、海域上のノードの密度を高くしている。これにより、出発点（符号Ｅ１参照）から到着点（符号Ｅ２参照）までの経路は、図３に示した例と比べて、２つの島（符号Ｅ３参照）の間の海峡を経由する。すなわち、符号Ｅ４に示すような、島の間を通過する経路が最少燃料航路として選択される。
特開２０１０－２３７７５５号公報 特開２００８－１４５３１２号公報
　図６は、海域上のノードを密にした場合における最適経路の算出の課題を説明する図である。
　実際の運用では、気象・海象予報データは、時間（別言すれば、航路の進行）と共に変化する。このため、航海中に、最適航路の計算が一定間隔で繰り返し実施される。そして、ノード間隔を単純に密にすると計算時間が膨大となり、変針位置到達までに計算が終了せず、進路変更に遅延が生じ、最適航路から逸脱してしまうおそれがある（符号Ｆ１参照）。
　すなわち、海域上のノードを粗にすると移動コストの高い経路が算出されるおそれがある一方、海域上のノードを密にすると経路の算出時間が増加する。
　１つの側面では、本明細書に記載する技術は、経路の算出において、移動コストを低減しつつ、算出の処理時間を低減することを目的とする。
　１つの側面において、経路算出プログラムは、出発点から到着点までの経路を算出するコンピュータに、前記出発点から前記到着点まで、所定の間隔で格子状の通過点候補となる複数のノードを生成し、前記出発点から前記到着点まで、前記複数のノード同士を接続した複数の経路候補を生成し、生成された前記複数の経路候補のそれぞれにコストを紐付け、前記複数の経路候補の中から、前記コストが最小となる経路を最適経路として探索し、探索された前記最適経路における進行方向の変位に影響する指標に応じて、前記複数のノードが生成される前記所定の間隔を制御する。
　開示の経路算出プログラムによれば、経路の算出において、移動コストを低減しつつ、算出の処理時間を低減することができる。
最短時間航路の算出例を示す図である。 気象データに基づいた最適航路の算出の第１の例を示す図である。 水深データに基づいた最適航路の算出の第１の例を示す図である。 気象データに基づいた最適航路の算出の第２の例を示す図である。 水深データに基づいた最適航路の算出の第２の例を示す図である。 海域上のノードを密にした場合における最適経路の算出の課題を説明する図である。 実施形態における情報処理装置のハードウェア構成例を模式的に示すブロック図である。 図７に示した情報処理装置のソフトウェア構成例を模式的に示すブロック図である。 図７に示した情報処理装置における海象に基づいた最適航路の再計算例を説明する図である。 図７に示した情報処理装置における気象に基づいた最適航路の再計算例を説明する図である。 図７に示した情報処理装置における水深に基づいた最適航路の再計算例を説明する図である。 図７に示した情報処理装置における変針角度に基づいた最適航路の再計算例を説明する図である。 図７に示した情報処理装置における最適航路の算出処理を説明するフローチャートである。 ノード間隔条件毎の最適航路の計算時間と燃料削減率とのシミュレーション例を示すテーブルである。
　以下、図面を参照して一実施の形態を説明する。ただし、以下に示す実施形態はあくまでも例示に過ぎず、実施形態で明示しない種々の変形例や技術の適用を排除する意図はない。本実施形態は、その趣旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施することができる。
　また、各図は、図中に示す構成要素のみを備えるという趣旨ではなく、他の機能等を含むことができる。
　以下、図中において、同一の符号を付した部分は同様の部分を示している。
　〔Ａ〕実施形態の一例
　〔Ａ－１〕システム構成例
　図７は、実施形態における情報処理装置１のハードウェア構成例を模式的に示すブロック図である。
　情報処理装置１は、例えば、地上のデータセンタに備えられ、算出した後述する最適航路１４２（図８等を用いて後述）に関する情報を船舶に送信する。また、情報処理装置１は、船舶に備えられてもよい。
　図７に示すように、情報処理装置１は、Central Processing Unit（ＣＰＵ）１１，メモリ部１２，表示制御部１３，記憶装置１４，入力Interface（ＩＦ）１５，外部記録媒体処理部１６及び通信ＩＦ１７を備える。
　メモリ部１２は、記憶部の一例であり、例示的に、Read Only Memory（ＲＯＭ）及びRandom Access Memory（ＲＡＭ）などである。メモリ部１２のＲＯＭには、Basic Input/Output System（ＢＩＯＳ）等のプログラムが書き込まれてよい。メモリ部１２のソフトウェアプログラムは、ＣＰＵ１１に適宜に読み込まれて実行されてよい。また、メモリ部１２のＲＡＭは、一時記録メモリあるいはワーキングメモリとして利用されてよい。
　表示制御部１３は、表示装置１３０と接続され、表示装置１３０を制御する。表示装置１３０は、液晶ディスプレイやOrganic Light-Emitting Diode（ＯＬＥＤ）ディスプレイ，Cathode Ray Tube（ＣＲＴ），電子ペーパーディスプレイ等であり、オペレータ等に対する各種情報を表示する。表示装置１３０は、入力装置と組み合わされたものでもよく、例えば、タッチパネルでもよい。
　記憶装置１４は、高ＩＯ性能の記憶装置であり、例えば、Hard Disk Drive（ＨＤＤ）やSolid State Drive（ＳＳＤ），Storage Class Memory（ＳＣＭ）が用いられてよい。記憶装置１４は、ストリームデータの中の少なくとも一部のエントリを記憶する。記憶装置１４は、ストリームデータに対して実行される抽出処理の数に応じて、複数備えられてよい。
　入力ＩＦ１５は、マウス１５１やキーボード１５２等の入力装置と接続され、マウス１５１やキーボード１５２等の入力装置を制御してよい。マウス１５１やキーボード１５２は、入力装置の一例であり、これらの入力装置を介して、オペレータが各種の入力操作を行なう。
　外部記録媒体処理部１６は、記録媒体１６０が装着可能に構成される。外部記録媒体処理部１６は、記録媒体１６０が装着された状態において、記録媒体１６０に記録されている情報を読み取り可能に構成される。本例では、記録媒体１６０は、可搬性を有する。例えば、記録媒体１６０は、フレキシブルディスク、光ディスク、磁気ディスク、光磁気ディスク、又は、半導体メモリ等である。
　通信ＩＦ１７は、外部装置との通信を可能にするためのインタフェースである。
　ＣＰＵ１１は、種々の制御や演算を行なう処理装置であり、メモリ部１２に格納されたOperating System（ＯＳ）やプログラムを実行することにより、種々の機能を実現する。
　情報処理装置１全体の動作を制御するための装置は、ＣＰＵ１１に限定されず、例えば、ＭＰＵやＤＳＰ，ＡＳＩＣ，ＰＬＤ，ＦＰＧＡのいずれか１つであってもよい。また、情報処理装置１全体の動作を制御するための装置は、ＣＰＵ，ＭＰＵ，ＤＳＰ，ＡＳＩＣ，ＰＬＤ及びＦＰＧＡのうちの２種類以上の組み合わせであってもよい。なお、ＭＰＵはMicro Processing Unitの略称であり、ＤＳＰはDigital Signal Processorの略称であり、ＡＳＩＣはApplication Specific Integrated Circuitの略称である。また、ＰＬＤはProgrammable Logic Deviceの略称であり、ＦＰＧＡはField Programmable Gate Arrayの略称である。
　図８は、図７に示した情報処理装置１のソフトウェア構成例を模式的に示すブロック図である。
　Database（ＤＢ）１４１は、経路予測の対象の海域における気象予報や海象予報，水深等の情報を含み、図７に示した記憶装置１４に記憶されてよい。
　コスト生成部１１１は、ＤＢ１４１から風や波，海流，水深等の気象条件１０１を抽出し、抽出した気象条件１０１に基づき海域において船舶が通過し得るノード間のコストを生成する。コストは、ノード間の航行に要する時間や消費燃料及び距離等であってよい。また、ＤＢ１４１には、船舶固有のデータ（エンジン又はプロペラ回転数や出力）を記憶してよく、気象条件に加えて船舶固有データを元に、コストを生成してもよい。
　別言すれば、コスト生成部１１１は、生成された複数の経路候補のそれぞれにコストを紐付ける。
　候補航路生成部１１２は、ＤＢ１４１から到着時刻や船速，波風海流，水深等の船舶制約１０２を抽出する。そして、候補航路生成部１１２は、抽出した船舶制約１０２と、コスト生成部１１１によって抽出されたコストと、後述する格子生成部１１６によって生成された複数のノードによって構成される格子とに基づき、ノード間のコストが付加された複数の候補航路を生成する。
　別言すれば、候補航路生成部１１２は、経路候補生成部の一例であり、出発点から到着点まで、複数のノード同士を接続した複数の経路候補を生成する。
　航路探索部１１３は、候補航路生成部１１２によって生成された複数の候補航路の中から、最もコストが低い最適航路１４２を探索する。
　別言すれば、航路探索部１１３は、複数の経路候補の中から、コストが最小となる経路を最適経路として探索する。
　頻繁操舵海域検出部１１４は、頻繁に操舵が行なわれる海域が次の判定対象であるノード群にあるかを判定する。また、頻繁操舵海域検出部１１４は、航路探索部１１３によって探索された最適航路１４２を出力して例えば記憶装置１４に記憶させる。なお、頻繁操舵海域検出部１１４における処理の詳細は、図９～図１２等を用いて後述する。
　格子間隔制御部１１５は、頻繁に操舵が行なわれる海域がある場合には、格子間隔を密にするよう格子生成部１１６を制御する。一方、格子間隔制御部１１５は、頻繁に操舵が行なわれる海域がない場合には、格子間隔を粗にするよう格子生成部１１６を制御する。
　別言すれば、格子間隔制御部１１５は、探索された最適経路における進行方向の変位に影響する指標に応じて、複数のノードが生成される所定の間隔を制御する。また、格子間隔制御部１１５は、複数のノードのうち１以上のノードからなる複数のノード群に分け、複数のノード群のうち次の判定対象のノード群における指標の値が閾値以上である場合に、所定の間隔を密にする制御を行なう。更に、格子間隔制御部１１５は、複数のノード群のうち直前の判定対象のノード群における指標の値が閾値以上であり、次の判定対象のノード群における指標の値が閾値未満である場合に、所定の間隔を粗にする制御を行なう。
　格子生成部１１６は、船舶の出発点及び到着点に関する情報１０３と、格子間隔制御部１１５による格子間隔の粗密の制御とに基づき、複数のノードによって構成される格子を生成する。
　別言すれば、格子生成部１１６は、出発点から前記到着点まで、所定の間隔で格子状の通過点候補となる複数のノードを生成する。
　図９は、図７に示した情報処理装置１における海象に基づいた最適航路１４２の再計算例を説明する図である。
　符号Ｇ１に示すように、出発点から到着点までの最適航路１４２として、荒れた海域を迂回する経路が示されている。各ノード付近の矢印は、風速・風向又は波高・波向を示し、長いほど海が荒れていることを示す。
　符号Ｇ２に示す列のノード候補群においては、短い矢印に限って示されており、海域が荒れていない。また、符号Ｇ３に示す列のノード候補群においては、長い矢印が１つあるものの半数以上のノードには短い矢印が示されており、比較的海域が荒れていない。
　ここで、次に航路の候補を判定するノード群である次ノード候補群が符号Ｇ４に示す列のノード群であるとする。符号Ｇ４に示す列のノード群では、半数以上のノードに長い矢印が示されており、比較的海域が荒れている。海域が荒れていることにより、符号Ｇ１に示す最適航路１４２は大きく迂回しており、航行に要する時間や燃料等のコストが増加する。
　そこで、符号Ｇ５に示すように、最適航路１４２の再計算が実行される。符号Ｇ６に示すように、海域が荒れている領域ではノード間隔が密に設定される。これにより、符号Ｇ７に示すように、荒れた海域の迂回が軽減された最適航路１４２が再計算される。
　また、符号Ｇ８に示すように次ノード候補群において半数以上のノードに長い矢印が示されておらず海域が荒れていない場合には、符号Ｇ９に示すようにノードの間隔が粗に戻される。
　図１０は、図７に示した情報処理装置１における気象に基づいた最適航路１４２の再計算例を説明する図である。
　符号Ｈ１に示すように、出発点から到着点までの最適航路１４２として、低気圧が位置している海域を迂回する経路が示されている。
　符号Ｈ２及びＨ３に示す列のノード候補群においては、全てのノード上において低気圧が位置していない。
　ここで、次に航路の候補を判定するノード群である次ノード候補群が符号Ｈ４に示す列のノード群であるとする。符号Ｈ４に示す列のノード群では、半数以上のノード上において低気圧が位置している。低気圧が位置していることにより、符号Ｈ１に示す最適航路１４２は大きく迂回されており、航行に要する時間や燃料等のコストが増加する。
　そこで、符号Ｈ５に示すように、最適航路１４２の再計算が実行される。符号Ｈ６に示すように、低気圧が位置している領域ではノード間隔が密に設定される。これにより、符号Ｈ７に示すように、低気圧が位置している海域の迂回が軽減された最適航路１４２が再計算される。
　また、符号Ｈ８に示すように次ノード候補群において半数以上のノード上で低気圧が位置していない場合には、符号Ｈ９に示すようにノードの間隔が粗に戻される。
　図１１は、図７に示した情報処理装置１における水深に基づいた最適航路１４２の再計算例を説明する図である。
　符号Ｉ１に示すように、出発点から到着点までの最適航路１４２として、島が存在している海域を迂回する経路が示されている。
　符号Ｉ２及びＩ３に示す列のノード候補群においては、全てのノード上において島が存在していない。
　ここで、次に航路の候補を判定するノード群である次ノード候補群が符号ＨＩ４に示す列のノード群であるとする。符号Ｉ４に示す列のノード群では、半数以上のノード上において島が存在している。島が存在していることにより、符号Ｉ１に示す最適航路１４２は大きく迂回されており、航行に要する時間や燃料等のコストが増加する。
　そこで、符号Ｉ５に示すように、最適航路１４２の再計算が実行される。符号Ｉ６に示すように、島が存在している領域ではノード間隔が密に設定される。これにより、符号Ｉ７に示すように、島が位置している海域の迂回が軽減された最適航路１４２が再計算される。
　また、符号Ｉ８に示すように次ノード候補群において半数以上のノード上で島が存在していない場合には、符号Ｉ９に示すようにノードの間隔が粗に戻される。ここで島や浅瀬の有無判定には、水深を用いる。
　図１２は、図７に示した情報処理装置１における変針角度に基づいた最適航路１４２の再計算例を説明する図である。
　符号Ｊ１に示すように、出発点から到着点までの最適航路１４２が示されている。
　ここで、符号Ｊ２に示すように、迂回により船舶の変針角度が閾値よりも大きくなるノードが存在する。これにより、船舶の揺れの増大や燃料等のコストが増加するおそれがある。
　そこで、符号Ｊ３に示すように、最適航路１４２の再計算が実行される。符号Ｊ４に示すように、船舶の変針角度が大きい領域ではノード間隔が密に設定される。これにより、符号Ｊ５に示すように、船舶の変針角度が軽減された最適航路１４２が再計算される。
　また、符号Ｊ６に示すように、例えば３ノード先において、ノードの間隔が粗に戻される。
　〔Ａ－２〕動作例
　図７に示した情報処理装置１における最適航路１４２の算出処理を、図１３に示すフローチャート（ステップＳ１～Ｓ６）に従って説明する。
　航路探索部１１３は、出発点から到着点までのノード群とコストとに基づき、最適航路１４２を探索する（ステップＳ１）。
　頻繁操舵海域検出部１１４は、最適航路１４２の近隣ノードにおける風速や波高，気圧，水深を確認し、最適航路１４２の変針角度を確認する（ステップＳ２）。
　頻繁操舵海域検出部１１４は、探索された最適航路１４２上に頻繁操舵海域があるかを判定する（ステップＳ３）。
　探索された最適航路１４２上に頻繁操舵海域がない場合には（ステップＳ３のＮＯルート参照）、頻繁操舵海域検出部１１４は、最適航路１４２を出力して、最適航路１４２の算出処理は終了する。
　一方、探索された最適航路１４２上に頻繁操舵海域がある場合には（ステップＳ３のＹＥＳルート参照）、頻繁操舵海域検出部１１４は、継続して、最適航路１４２の近隣ノードにおける風速や波高，気圧，水深を確認する（ステップＳ４）。
　頻繁操舵海域検出部１１４は、頻繁操舵海域の終了点を検出する（ステップＳ５）。
　格子間隔制御部１１５は、頻繁操舵海域検出部１１４によって検出された頻繁操舵海域のノードを密にして格子を追加生成するように制御して（ステップＳ６）、処理はステップＳ１へ戻る。
　〔Ａ－３〕効果
　図１４は、ノード間隔条件毎の最適航路１４２の計算時間と燃料削減率とのシミュレーション例を示すテーブルである。図１４においては、太平洋横断航路における最適航路１４２の算出結果が示されている。
　図示するように、ノード間隔を緯度及び経度について２°から１°に変更すると、燃料削減率は増加したが、計算時間も２倍以上に増加している。
　そこで、頻繁操舵海域に限ってノード間隔を１°とし、その他の海域のノード間隔を２°とすることで、燃料削減率を維持しつつ、計算時間の増加を抑制できる。
　実施形態の一例における経路算出プログラム，情報処理装置１及び経路算出方法によれば、例えば以下の作用効果を奏することができる。
　格子生成部１１６は、出発点から前記到着点まで、所定の間隔で格子状の通過点候補となる複数のノードを生成する。候補航路生成部１１２は、出発点から到着点まで、複数のノード同士を接続した複数の経路候補を生成する。コスト生成部１１１は、生成された複数の経路候補のそれぞれにコストを紐付ける。航路探索部１１３は、複数の経路候補の中から、コストが最小となる経路を最適経路として探索する。格子間隔制御部１１５は、探索された最適経路における進行方向の変位に影響する指標に応じて、複数のノードが生成される所定の間隔を制御する。
　これにより、経路の算出において、移動コストを低減しつつ、算出の処理時間を低減することができる。具体的には、格子間隔を制御して最適航路１４２の再計算を実施することで、燃料消費量が削減できると共に、実運用に耐え得る時間で最適航路１４２を計算できる。
　格子間隔制御部１１５は、複数のノードのうち１以上のノードをそれぞれ含む複数のノード群に分け、複数のノード群のうち次の判定対象のノード群における指標の値が閾値以上である場合に、所定の間隔を密にする制御を行なう。これにより、頻繁操舵海域の条件を満たした場合に限って当該海域のノード間隔を密に変更でき、よりきめ細やかな航路探索の実施によって移動コストを低減することができる。なお、本実施例の指標の値は、例えば、あるノード群の状態についての標準状態からの乖離の大きさである。
　格子間隔制御部１１５は、複数のノード群のうち直前の判定対象のノード群における指標の値が閾値以上であり、次の判定対象のノード群における指標の値が閾値未満である場合に、所定の間隔を粗にする制御を行なう。これにより、頻繁操舵海域の条件を満たさなくなった場合にノード間隔を粗に戻すことができ、航路探索のための計算時間を短縮できる。
　進行方向の変位に影響する指標は、気象条件又は海象条件である。これにより、気象条件又は海象条件に基づいた最適航路１４２の再計算を効率的に行なえる。
　進行方向の変位に影響する指標は、水深である。これにより、島の存在等の水深に基づいた最適航路１４２の再計算を効率的に行なえる。
　進行方向の変位に影響する指標は、進行方向に対する変針角度である。これにより、進行方向に対する変針角度が大きい場合に、最適航路１４２の再計算を効率的に行なえる。
　〔Ｂ〕その他
　開示の技術は上述した実施形態に限定されるものではなく、本実施形態の趣旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施することができる。本実施形態の各構成及び各処理は、必要に応じて取捨選択することができ、あるいは適宜組み合わせてもよい。
　上述した実施形態の一例においては、船舶の最適航路１４２を算出することとしたが、これに限定されるものではない。例えば、航空機の最適空路が算出されてもよいし、草原地帯や砂漠地帯等のオフロードを走行する車両の最適経路が算出されてもよい。
１　　　　：情報処理装置
１１　　　：ＣＰＵ
１１１　　：コスト生成部
１１２　　：候補航路生成部
１１３　　：航路探索部
１１４　　：頻繁操舵海域検出部
１１５　　：格子間隔制御部
１１６　　：格子生成部
１２　　　：メモリ部
１３　　　：表示制御部
１３０　　：表示装置
１４　　　：記憶装置
１４１　　：ＤＢ
１４２　　：最適航路
１５　　　：入力ＩＦ
１５１　　：マウス
１５２　　：キーボード
１６　　　：外部記録媒体処理部
１６０　　：記録媒体
１７　　　：通信ＩＦ
１０１　　：気象条件
１０２　　：船舶制約
１０３　　：出発点及び到着点に関する情報

Claims (18)

  1. 　出発点から到着点までの経路を算出するコンピュータに、
    　前記出発点から前記到着点まで、所定の間隔で格子状の通過点候補となる複数のノードを生成し、
    　前記出発点から前記到着点まで、前記複数のノード同士を接続した複数の経路候補を生成し、
    　生成された前記複数の経路候補のそれぞれにコストを紐付け、
    　前記複数の経路候補の中から、前記コストが最小となる経路を最適経路として探索し、
    　探索された前記最適経路における進行方向の変位に影響する指標に応じて、前記複数のノードが生成される前記所定の間隔を制御する、
    処理を実行させる、経路算出プログラム。
  2. 　前記複数のノードのうち１以上のノードをそれぞれ含む複数のノード群に分け、
    　前記複数のノード群のうち次の判定対象のノード群における前記指標の値が閾値以上である場合に、前記所定の間隔を密にする制御を行なう、
    処理を前記コンピュータに実行させる、請求項１に記載の経路算出プログラム。
  3. 　前記複数のノード群のうち直前の判定対象のノード群における前記指標の値が閾値以上であり、前記次の判定対象のノード群における前記指標の値が閾値未満である場合に、前記所定の間隔を粗にする制御を行なう、
    処理を前記コンピュータに実行させる、請求項２に記載の経路算出プログラム。
  4. 　前記指標は、気象条件又は海象条件である、
    請求項１～３のいずれか１項に記載の経路算出プログラム。
  5. 　前記指標は、水深である、
    請求項１～４のいずれか１項に記載の経路算出プログラム。
  6. 　前記指標は、前記進行方向に対する変針角度である、
    請求項１～５のいずれか１項に記載の経路算出プログラム。
  7. 　出発点から到着点までの経路を算出する情報処理装置であって、
    　前記出発点から前記到着点まで、所定の間隔で格子状の通過点候補となる複数のノードを生成する格子生成部と、
    　前記出発点から前記到着点まで、前記複数のノード同士を接続した複数の経路候補を生成する経路候補生成部と、
    　生成された前記複数の経路候補のそれぞれにコストを紐付けるコスト生成部と、
    　前記複数の経路候補の中から、前記コストが最小となる経路を最適経路として探索する探索部と、
    　探索された前記最適経路における進行方向の変位に影響する指標に応じて、前記複数のノードが生成される前記所定の間隔を制御する制御部と、
    を備える、情報処理装置。
  8. 　前記制御部は、
    　前記複数のノードのうち１以上のノードをそれぞれ含む複数のノード群に分け、
    　前記複数のノード群のうち次の判定対象のノード群における前記指標の値が閾値以上である場合に、前記所定の間隔を密にする制御を行なう、
    請求項７に記載の情報処理装置。
  9. 　前記制御部は、前記複数のノード群のうち直前の判定対象のノード群における前記指標の値が閾値以上であり、前記次の判定対象のノード群における前記指標の値が閾値未満である場合に、前記所定の間隔を粗にする制御を行なう、
    請求項８に記載の情報処理装置。
  10. 　前記指標は、気象条件又は海象条件である、
    請求項７～９のいずれか１項に記載の情報処理装置。
  11. 　前記指標は、水深である、
    請求項７～１０のいずれか１項に記載の情報処理装置。
  12. 　前記指標は、前記進行方向に対する変針角度である、
    請求項７～１１のいずれか１項に記載の情報処理装置。
  13. 　出発点から到着点までの経路を算出する経路算出方法であって、
    　前記出発点から前記到着点まで、所定の間隔で格子状の通過点候補となる複数のノードを生成し、
    　前記出発点から前記到着点まで、前記複数のノード同士を接続した複数の経路候補を生成し、
    　生成された前記複数の経路候補のそれぞれにコストを紐付け、
    　前記複数の経路候補の中から、前記コストが最小となる経路を最適経路として探索し、
    　探索された前記最適経路における進行方向の変位に影響する指標に応じて、前記複数のノードが生成される前記所定の間隔を制御する、
    経路算出方法。
  14. 　前記複数のノードのうち１以上のノードをそれぞれ含む複数のノード群に分け、
    　前記複数のノード群のうち次の判定対象のノード群における前記指標の値が閾値以上である場合に、前記所定の間隔を密にする制御を行なう、
    請求項１３に記載の経路算出方法。
  15. 　前記複数のノード群のうち直前の判定対象のノード群における前記指標の値が閾値以上であり、前記次の判定対象のノード群における前記指標の値が閾値未満である場合に、前記所定の間隔を粗にする制御を行なう、
    請求項１４に記載の経路算出方法。
  16. 　前記指標は、気象条件又は海象条件である、
    請求項１３～１５のいずれか１項に記載の経路算出方法。
  17. 　前記指標は、水深である、
    請求項１３～１６のいずれか１項に記載の経路算出方法。
  18. 　前記指標は、前記進行方向に対する変針角度である、
    請求項１３～１７のいずれか１項に記載の経路算出方法。
PCT/JP2020/013362 2020-03-25 2020-03-25 経路算出プログラム，情報処理装置及び経路算出方法 WO2021192097A1 (ja)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2022509883A JP7380844B2 (ja) 2020-03-25 2020-03-25 経路算出プログラム，情報処理装置及び経路算出方法
PCT/JP2020/013362 WO2021192097A1 (ja) 2020-03-25 2020-03-25 経路算出プログラム，情報処理装置及び経路算出方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/JP2020/013362 WO2021192097A1 (ja) 2020-03-25 2020-03-25 経路算出プログラム，情報処理装置及び経路算出方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2021192097A1 true WO2021192097A1 (ja) 2021-09-30

Family

ID=77891067

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2020/013362 WO2021192097A1 (ja) 2020-03-25 2020-03-25 経路算出プログラム，情報処理装置及び経路算出方法

Country Status (2)

Country Link
JP (1) JP7380844B2 (ja)
WO (1) WO2021192097A1 (ja)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2024135198A1 (ja) * 2022-12-20 2024-06-27 古野電気株式会社 航行支援装置、航行支援方法、及びプログラム

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2011113488A (ja) * 2009-11-30 2011-06-09 Toyota Motor Corp 経路作成装置
JP2019095270A (ja) * 2017-11-22 2019-06-20 古野電気株式会社 航路設定装置、自動操縦装置及び航路設定方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2013092930A (ja) 2011-10-26 2013-05-16 Seiko Epson Corp 搬送管理システム及び搬送管理方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2011113488A (ja) * 2009-11-30 2011-06-09 Toyota Motor Corp 経路作成装置
JP2019095270A (ja) * 2017-11-22 2019-06-20 古野電気株式会社 航路設定装置、自動操縦装置及び航路設定方法

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2024135198A1 (ja) * 2022-12-20 2024-06-27 古野電気株式会社 航行支援装置、航行支援方法、及びプログラム

Also Published As

Publication number Publication date
JPWO2021192097A1 (ja) 2021-09-30
JP7380844B2 (ja) 2023-11-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP7247334B2 (ja) 海上船舶の最適ルートを決定するための装置
Wang et al. A Three-Dimensional Dijkstra's algorithm for multi-objective ship voyage optimization
KR102031151B1 (ko) 선박의 효율 운항을 위한 항로 안내 방법
Jagadeesh et al. Heuristic techniques for accelerating hierarchical routing on road networks
US7818120B2 (en) Route-planning interactive navigation system and method
US20090018840A1 (en) Automated speech recognition (asr) tiling
US7668647B2 (en) Computer method and apparatus for filling in an entry field using geographical proximity and character criteria
US20080255757A1 (en) Method and apparatus for routing ocean going vessels to avoid treacherous environments
CN115060264B (zh) 一种基于ais数据的prm航线规划方法
KR102006925B1 (ko) 선박 항로 및 속도 결정 장치, 선박 항로 및 속도 결정 방법, 기록 매체
JP2005141107A (ja) 移動体用領域地図提供装置
US20210041577A1 (en) System And Methods For Planning Routes Over Large Areas
WO2021192097A1 (ja) 経路算出プログラム，情報処理装置及び経路算出方法
KR102109571B1 (ko) 선박의 최적항로 도출 시스템 및 방법, 동 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록된, 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체
JP4915379B2 (ja) 目的地設定装置及び目的地設定用プログラム
AU2019253884A1 (en) Systems and associated methods for generating navigation charts and navigable routes in an open environment
CN113916234A (zh) 一种复杂动态条件下的船舶避碰航线自动规划方法
JP2004156913A (ja) カーナビゲーション装置
Zhang et al. A method for ship route planning fusing the ant colony algorithm and the A* search algorithm
WO2010061545A1 (ja) 施設検索装置
Chen et al. Local path searching based map matching algorithm for floating car data
Huang et al. A rapid globe-wide shortest route planning algorithm based on two-layer oceanic shortcut network considering great circle distance
JP2019152628A (ja) 経路情報送信方法、経路情報送信システム、車載端末
JP3540140B2 (ja) 経路探索装置および記憶媒体
CN116892943A (zh) 一种基于改进的jps算法的极地船舶路径规划方法及系统

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 20927775

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2022509883

Country of ref document: JP

Kind code of ref document: A

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 20927775

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1