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西崎 ちひろ (ニシザキ チヒロ) NISHIZAKI CHIHIRO
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論文 【 表示 / 非表示 】
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入出港場面におけるエキスパートとノービスのリスク認知プロセス―評価グリッド法を用いた可視化―
杉本 匡史, 長田 典子, 西崎 ちひろ, 田丸 人意, 村井 康二 , 2023年
日本航海学会論文集 , 149 , 56 - 66
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Development of Prediction System for Ship Movements Using Machine Learning and Radar Images
Chihiro Nishizaki, Masako Takenaka, Yurie Hirai, Tadatsugi Okazaki, Mitsuru Kobayashi , 2022年10月
2022 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC) , 592 - 597
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Evaluation of Good Seamanship using Physiological Data to realize Maritime Autonomous Surface Ships
MURAI Koji, NISHIZAKI Chihiro, KAYANO Jun, TAMARU Hitoi, SHOJI Ruri , 2022年06月
Transactions of Navigation , 7 (2) , 21 - 23
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Automatic Measurement of Nasal Temperature based on the Combination of a Motion-Sensing Devices and an Infrared Sensor
Yuuichiro Kubo, Tadatsugi Okazaki, Chihiro Nishizaki , 2020年10月
2020 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC) , 309 - 314
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Basic research on navigator fatigue and lookout performance
Chihiro Nishizaki, Shunsuke Kitani, Tadatsugi Okazaki , 2020年10月
2020 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC) , 1796 - 1802
科研費(文科省・学振)獲得実績 【 表示 / 非表示 】
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操船者の他船動向に対する思い込み発生時における状況認識のモデル化
研究期間: 2024年04月 - 2028年03月 代表者: 西崎ちひろ
基盤研究(C) 研究代表者 24K07900
本研究では,衝突海難事例分析及び船舶交通流データ分析により,操船者が他船動向に対して「思い込み」が発生しやすい状況を再現した実験シナリオを作成する.さらに,Situation Awareness Global Assessment Technique(シミュレータ実験において人間の状況認識を直接計測できる手法,以下「SAGAT」)とプロトコル分析(考えたことを発話させ,この発話データを基に人間の意思決定過程を推定する方法)を組み合わることで,他船動向に対する「思い込み」が発生する場合の操船者の状況認識のモデル化を目指す.
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横浜航路アプローチ操船における操船者の状況認識支援システムの開発
研究期間: 2021年04月 - 2024年03月 代表者: 西崎ちひろ
基盤研究(C) 研究代表者 21K04515
本研究は,Situation Awareness Global Assessment Technique(シミュレータ実験において人間の状況認識を直接計測できる手法,以下「SAGAT」)を用いた操船シミュレータ実験において計測した「操船者の状況認識」結果と,水先人(ベテラン操船者)の状況認識及び操船データを組み合わせることで,横浜航路へのアプローチ操船に限定した操船者の状況認識のモデル化と,AI(Artificial Intelligence)手法による船舶交通流予測を組み込んだ操船者の状況認識支援システムの開発を行う.
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複数時系列データの位相的データ解析による船体汚損の評価モデルの研究
研究期間: 2020年04月 - 2023年03月 代表者: 亀山 道弘
基盤研究(C) 研究分担者 20K04951
フジツボ類などの水生生物の船体付着による船体汚損を運航データに基づいて検出するため,船体汚損による摩擦抵抗の変化が船舶の運航状態に与える影響を再現する回転円筒試験装置を用いて比較試験を行い、データの形に関する情報を定量的に解析する位相的データ解析を計測された複数の時系列データに適用して船体の表面状態の変化を識別し,機械学習を用いて船体汚損の程度などを分類する手法の開発を行う研究である。
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遠隔操船型自律航行船実現に関する研究-実船実験による検証を含む-
研究期間: 2017年04月 - 2020年03月 代表者: 庄司 るり
基盤研究(A) 研究分担者 17H01356
船上側及び陸上側のシステムを改良し、東京海洋大学の先端ナビゲートシステム及びバーチャル汐路丸から、本学練習船汐路丸及びらいちょうNを遠隔操船するシステムを構築中である。陸上側では、汐路丸遠隔操船用インターフェースを開発中であり、汐路丸に対する操船指令出力部分の追加を行っているところである。また、船舶側システムとして、汐路丸の船内システムを、陸上から遠隔操船が可能なシステムに改良し、安定した通信環境構築について検討を行っている。関連して、陸上側及び船上側のネットワークシステムの拡張を行い、映像情報等の大容量情報通信への対応について検討している。
遠隔操船において重要な要素である見張りの高度化については、自船周囲の映像を収集するシステム環境を整えた。今年度は河川における遠隔操船に必要な船舶周辺環境把握について研究を進めた。船陸間距離の測定と蓄積方法及び距離測定装置と実写映像の合成による操船画面の検討を行い、構築中である。
操船意思決定支援については、避航操船アルゴリズムの検討・開発のために、他船との遭遇状態の調査を行い、避航の必要性について分類の検討を行った。操船意思決定支援として、他船による妨害ゾーン(OZT:Obstacle zone by Target)を用いて、他船や障害物の避航について検討を進めている。AISデータを用いて他船との遭遇状況について解析を行い、対象とすべき船舶数や状況について、海域ごとの特徴を考慮する必要を明らかにし、避航アルゴリズム構築について検討している。
遠隔操船に必要なオペレータの要件に関連して、船上作業の整理と分析を行っており、今後、情報収集、解析、行動決定の観点から整理を進めていく。
船舶と陸上間で安定した通信を行うために、複数の携帯回線を利用して、大容量通信を行うための環境を構築しているところであるが、当初予定していた回線サービスが変更されたことから、現在また今後も使用可能な回線を利用するために、システムを再構築中である。このことから、船陸間での通信実験については、若干の遅れを生じている。
また、遠隔操船用の船側、陸上側システムの構築についても、若干の遅れが生じている。これは、上記の船陸間での通信回線が確保できないことの影響により、全体を通した確認作業が出来ていない。また、汐路丸の船齢が高いことから、船内のシステムについて、当初予定していたより多くの障害対応や過負荷対策等の安全確保を準備する必要があることがわかった。現在、船内側のシステムの再構築を行っているところである。このことは、汐路丸の制御アルゴリズム構築についても影響しており、今後の自動トラッキング等の制御アルゴリズム組み込みに影響が懸念される。
避航操船アルゴリズムについては、船舶の遭遇状態の把握を進めたことにより、当初予定より早い進捗となっている。
見張の高度化については、高感度のカメラシステムを構築中であり、ほぼ予定通りの進捗状況である。特に、らいちょうNが航行する河川用の船舶周辺環境把握について、船陸間距離の測定と蓄積方法及び距離測定装置と実写映像の合成による操船画面の検討と構築を進めているところである。
遠隔船運航オペレータの教育検討・法律の整理として、船上作業の整理と分析及び関連法規等の整理を進めている。
汐路丸の現状において、遠隔での操船が可能となるように、船内の遠隔操船システムの改良を優先的に行っていく。当初予想より障害・安全対応が多くなっていることから、制御を行う項目を少なくして可能な範囲で実現できるようなシステムへの改良を行う。
また、利用可能な回線サービスを用いた無線通信システムの改良を進め、船陸間通信環境の向上を図る。高感度カメラ映像を利用した船舶周辺環境の把握のシステムの構築を進めて、目視による情報との比較を行っていく。
汐路丸での遠隔操船実験に備えて、バーチャル汐路丸や簡易シミュレータを用いて、遠隔操船用ユーザーインターフェースの改良を行う。特に遠隔操船を行う場合に、各種情報の表示や装置操作の使い勝手等について、改良すべき項目の整理を行っていく。併せて、見張りに必要な情報について、遠隔地の陸上側システムでの表示方法・形式について検討を進める。
らいちょうNについて、現在構築中の距離測定装置と実写映像の合成による操船画面の実装と、距離感を重要視した操船画面の検討をすすめ、早期の実装を目指す。
操船意思決定アルゴリズムについては、自動避航操船機能をアルゴリズムに組み入れていくが、通常行われている短期的行動(直ちに避航を行う行動)ではなく、中期的行動(衝突危険が顕在化する前に先行避航する行動)から長期的行動(計画航路に復帰)による意思決定を行うためのアルゴリズムの構築を行う。さらに、意思決定のための情報提供(表示)についての評価を進めていく。 -
航海士の状況認識を考慮したレーダにおける船舶の自動捕捉に関する研究
研究期間: 2015年04月 - 2018年03月
若手研究(B) 研究代表者 15K16304
レーダによる実用的な船舶の自動捕捉手法を提案することを目的とした研究.具体的には,2014年3月までに構築した雑音除去アルゴリズムの改良に加え,操船者の状況認識の特徴を自動捕捉アルゴリズムに組み込むことを目標とする.操船者の状況認識を計測したシミュレータ実験(2016年8月)の結果を分析し,自動捕捉アルゴリズムに組み込み,捕捉精度の検証を行った.
授業科目 【 表示 / 非表示 】
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担当授業(学部)
海事システム工学ゼミナールⅢ
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海事システム工学実験演習Ⅲ
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海事システム工学実験演習Ⅳ
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海事システム工学実験演習Ⅴ
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短艇実習
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短艇実習Ⅰ
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航海システム概論
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担当授業(大学院)
運航支援システム演習