ニューラルネットワークを併用したモデル予測制御による船舶の最短時間着桟操船

抄録

これまで，船舶をある状態からある状態まで最短時間で移動させる操船法を，実時間で実現する手法として，事前に変分法を用いて求めた数値解をオフライン学習させたニューラルネットワークにより，リアルタイムで補間，修正し，制御系を実現する手法を提案してきた．本研究では，より自動化が望まれる最短時間アプローチ操船を対象に，これまでの手法を拡張し，その実現可能性をシミュレーション及び実船実験によって検討した．