2025A-OS2-4 船舶の操縦運動推定へのTransformerの適用に関する研究

抄録

港湾域における船舶の操縦運動は、低速かつ大斜航角となる特性から、従来型の数学モデルによる推定が困難である。先行研究で採用されたLong Short-Term Memory (LSTM) 等の再帰型ニューラルネットワーク(Recurrent Neural Network，RNN) には、長期的な挙動を追う際に誤差が蓄積するという課題があった。本研究では、この課題を解決するため、自己注意機構により時系列全体の長期依存関係を効率的に学習できるTransformerを操縦運動推定モデルとして新たに採用し、その有効性の検証を行った。