2024A-OS2-9 DNNを用いた操縦運動モデルの構築

抄録

本研究では，大型船に比べ慣性モーメントが小さく速度の時間変化量が大きい漁船を対象に，DNN（DeepNeural Network）を用いた低速での操縦運動モデルの同定を行う．ランダムな操船データを対象に学習を行い．3種類の評価関数で1ステップ先の推定精度について検証した．その結果，平均絶対誤差を用いた場合が最も推定精度が良い結果となった．また，値の小さな範囲については学習モデルを分けることで推定精度が更に向上することを確認した．次に，1ステップ先予測を繰り返す多ステップ先予測により操縦運動の推定を行った結果，速度の推定結果はおおよそ計測値と定性的に一致したが，推定誤差の蓄積により軌跡は異なった．また，操縦運動の推定において速度によって推定モデルを切り替えた場合，一部推定精度がわずかに向上した．