Automatic Berthing System Using Artificial Neural Network

使用人工神经网络的自动靠泊系统

• 批准号: 07651132
• 负责人: HASEGAWA Kazuhiko
• 金额: $ 1.34万
• 依托单位: Osaka University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 1995
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1995 至 1996
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-07651132/
• 关键词: Ship; Automatic berthing; Artificial neural network; Vec Twin rudder; Vec Twin system; Simulation; 着桟; 操縦運動数学モデル; 自由航走模型船; 位置計測

Articitial neural network (ANN) is applied for automatic berthing system for ships.1) It was verified that ANN is valid for berthing control for a normal shipswith one propeller and one rudder by simulation.2) It was also applied for a ship with Vec Twin rudder system (Vec Twin ship), which has one propeller and two rudders.・Mathematical model for a Vec Twin ship was developed and verified with model experiments.・Three-Layrs ANN was configured for a Vec Twin ship.・Simulation program for manual steering of a Vec Twin ship was developed.・Simulation program was modified for easy handling and preparing the teaching data.・After learning done by ANN,three-layr ANN was found to be satisfactory in the steering of a Vec Twin ship.3) Model experiments were planned to verify the simulation.・Several methods to obtain ship position were investigated.・The accuracy of GPS was checked, using RTK-OTF (Real-Time Kinematic On the Fly) GPS system. The accuracy was found to be enough for berthing manoeuvres. However, it is still very expensive to use it now.・Investigation and research on image processing position measuring system should be done further.・Ultra-sonic position measuring system is hard for the purpose of automatic berthing.・In the future, the model experiments using ANN are planned based on these investigations.

人工神经网络（ANN）应用于船舶自动靠泊系统。1）通过仿真验证了人工神经网络对于一桨一舵正常船舶的靠泊控制是有效的。2）也应用于具有Vec的船舶双舵系统（Vec Twin Ship），有一个螺旋桨和两个舵。・开发了 Vec Twin 船的数学模型，并通过模型实验进行了验证。・配置了三层 ANN・开发了Vec Twin船的手动操舵模拟程序。 ・对模拟程序进行了修改，以便于操作和准备教学数据。 ・通过ANN学习后，发现三层ANN令人满意3) 计划进行模型实验来验证模拟。 ・研究了获取船舶位置的几种方法。 ・使用 RTK-OTF（实时运动学动态）检查 GPS 的准确性） GPS系统的精度对于靠泊操纵来说已经足够了，但是现在使用它仍然非常昂贵。 ・图像处理位置测量系统需要进一步进行调查和研究。 ・超声波位置测量系统很难。以自动靠泊为目的。 ・今后将根据这些研究计划进行使用ANN的模型实验。

项目成果

Kazuhiko Hasegawa: "Direct position measuring using images for free-sailing model ships" The 4th KFR (Kansai Fluid-dynamics Research group) Symposium. 35-42 (1995)

长谷川和彦：“使用图像进行自由航行模型船舶的直接位置测量”第四届 KFR（关西流体动力学研究小组）研讨会。

長谷川 和彦: "自由航走模型船の位置・運動の画像計測" 第4回関西船舶流体力学研究会シンポジウム「船舶・海洋工学における画像計測」. 37-42 (1995)

长谷川和彦：“自由运行模型船的位置和运动的图像测量”第四届关西船舶流体动力学研究小组研讨会“船舶和海洋工程中的图像测量”37-42（1995）。

長谷川和彦: "自由航走模型船の位置・運動の画像計測" 第4回関西船舶流体力学研究シンポジウム「船舶・海洋工学における画像計測」. 37-42 (1995)

长谷川和彦：“自由运行模型船的位置和运动的图像测量”第四届关西船舶流体动力学研究研讨会“船舶和海洋工程中的图像测量”37-42（1995）。