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論文

Development of a control system for core-sampling USV that combines sliding mode control and neural network

森戸 誠*; 藤井 俊*; 吉村 洸貴*; 眞田 幸尚; 馬場 尚一郎*; 松永 浩志*; Mori, Takami*; 佐藤 憲一郎*; 田原 淳一郎*

Proceedings of 34th International Ocean and Polar Engineering Conference (ISOPE-2024), p.3754 - 3761, 2024/06

本研究では、海底地盤の放射線計測を行う無人探査機の制御手法として、スライディングモード制御とニューラルネットワークを組み合わせた手法を提案する。制御入力のベースとしてスライディングモード制御を用い、スライディングモード制御のパラメータの一つである$$sigma$$とその変化率が小さくなるようにニューラルネットワークコントローラを用いて補正入力を加える。本方式を用いた制御システムを製作した後、シミュレーション試験、海域試験を行い、本方式による調査が可能かどうかを評価した。

論文

Development of a supplementary outboard side thruster system for dynamic positioning control of autonomous surface vehicle

加藤 哲*; 川村 大和*; 田原 淳一郎*; 馬場 尚一郎*; 眞田 幸尚; 藤井 俊*

International Journal of Offshore and Polar Engineering, 31(3), p.316 - 324, 2021/09

 被引用回数:2 パーセンタイル:13.00(Engineering, Civil)

自律面の進行方向を維持できるサイドスラスターシステム(車両(ASV))の開発について説明する。現在、海洋研究開発機構,日本原子力研究開発機構,東京海洋大学と共同で泥中放射能の調査に取り組んでいる。日本の福島県の河口に寄託され、主な目的はASVを使用した無人の泥の収集である。マッドコレクションでは、サイドスラスターシステムを開発し、ASVに実装した。ジョイスティックを使用してASVを1人で操作するためのスラスターシステムにより、ジョイスティックでASVの動作を確認した。

論文

Development of a radiation survey device for a multipurpose unmanned surface vehicle

眞田 幸尚; 宮本 賢治*; 門馬 大和*; 宮崎 信之*; 中曽根 孝政*; 田原 淳一郎*; 馬場 尚一郎*; 古山 裕喜*

Marine Technology Society Journal, 55(5), p.222 - 230, 2021/09

福島第一原子力発電所事故の結果、環境中に放出された海洋中での放射性物質の挙動の調査は、将来予測や被ばく評価上重要である。そのような調査に使用できるプラットフォームとして無人船が開発されている。無人船に搭載する専用のサンプル採取及びダイレクトに放射線を計測できる多目的放射線モニタリング用のデバイスを開発し、福島沖で統合試験を実施した。本論文ではその結果をまとめる。

論文

Invention of automatic movement and dynamic positioning control method of unmanned vessel for mud mining

藤井 俊*; 加藤 哲*; 川村 大和*; 田原 淳一郎*; 馬場 尚一郎*; 眞田 幸尚

Proceedings of 26th International Symposium on Artificial Life and Robotics (AROB 26th 2021), p.280 - 285, 2021/01

近年、自律的に航行する無人船が活発に研究されており、これらの船の多くは観察や輸送などの無人作業を実行するように設計されている。一方、この研究では通常の船では困難な海底の泥を集めるムーンプール付きの無人船を使用している。地域以来使用する船舶は風による乱れが大きいため、泥抜きの際は定点と方位を維持する必要がある。船にはサイドスラスターが装備されており、定点と船首方位を保持することができる。この研究では、制御方法は固定小数点と方位を維持するために考案され、制御方法は、堅牢なスライディングモード制御に基づいている。提案した制御方法をシミュレーションにより検証し、所望の挙動を確認した。

論文

Development of side thruster system for ASV

加藤 哲*; 川村 大和*; 田原 淳一郎*; 馬場 尚一郎*; 眞田 幸尚

Proceedings of the 30th (2020) International Ocean and Polar Engineering Conference (ISOPE 2020) (USB Flash Drive), p.1255 - 1260, 2020/10

This paper describes the development of side thruster system can keep the heading direction for ASV (Autonomous Surface Vehicle). At present, JAMSTEC, JAEA, and TUMSAT are jointly working on the investigation of radioactivity in mud deposited in estuaries in Fukushima Prefecture, Japan. The main objective of this project is unmanned mud collect using the ASV. We developed and controlled the side thruster system for applying ASV to mud collecting operation. As the result of the bollard test, turn and parallel movement test, we confirmed that it can maintain the heading direction for the ASV.

特許

海洋ロボットの制御装置、海洋ロボット、海洋ロボットの制御方法、および海洋ロボットの制御プログラム

眞田 幸尚

田原 淳一郎*; 藤井 竣*; 馬場尚一郎*

特願 2023-179160  公開特許公報

【課題】外乱が大きい場合であっても、海洋ロボットの位置を精度よく保持すること。 【解決手段】第1の推進器および第2の推進器を有する推進機構を備える海洋ロボットを制御する制御装置であって、海洋ロボットの目標位置および現在位置を含む位置情報を取得する情報取得部と、位置情報に基づいて切換関数を生成し、海洋ロボットの現在位置が目標位置に一致するようにスライディングモード制御を行うためのスライディングモード制御値を生成するスライディングモード制御部と、位置情報および切換関数に基づいて、海洋ロボットの現在位置が目標位置に一致するようにニューラルネットワーク制御を行うためのニューラルネットワーク制御値を生成するニューラルネットワーク制御部と、スライディングモード制御値およびニューラルネットワーク制御値に基づいて推進機構に入力される制御入力を生成する制御入力生成部とを備える。

口頭

PPP-RTKとサテライトコンパスを用いた単独自己位置推定システム

吉村 洸貴*; 藤井 俊*; 森戸 誠*; 佐藤 祐*; 田原 淳一郎*; 馬場 尚一郎*; 眞田 幸尚

no journal, , 

当研究室では、福島近海の海底泥の放射線濃度調査を目的とする海洋研究開発機構の洋上中継器を基にした採泥ASVの定点保持制御実験を行ってきた。定点保持制御ではPixhawkと呼ばれるIMUシステムの磁気センサーによるコンパスとGPS受信機であるNEO-M8Nを組み合わせた自己位置推定を行っている。このシステムには、GPS受信機の性能の点から水平位置精度が2.5[m]であること、磁気センサーは熱や磁気干渉の影響によって誤差が生じるという2つの問題がある。水平位置精度の改善方法としてRTK測位(Real Time Kinematic)を用いる方法がある。RTK測位には基準局からの補正情報が必要である。当研究室でも、実験時に基準局を設置することでRTK測位の実現を試みた。しかし、基準局とGPS受信機は10[km]圏内での使用が推奨されることから実験場所での設置が不可欠なのに対して、基準局の位置精度の収束には時間がかかるため実地試験には不向きであった。また、善意の基準局を利用したが、基準局の停止や、フォーマット等が異なる場合があるなど不安定である。そこで、我々は補正情報を準天頂衛星システム(QZSS)から受け取ることでRTK測位を行える「PPP-RTK」に注目した。基準局の設置がいらないため既存のRTKでは実現できなかった高精度の位置推定が実地試験でも可能であると考えた。

口頭

Invention of a path-following method for unmanned surface vehicle that includes wasted time and delay as control inputs

吉村 洸貴*; 森戸 誠*; 田原 淳一郎*; 馬場 尚一郎*; 眞田 幸尚

no journal, , 

福島県沖の海域で、海底の泥に含まれる放射線の採泥と測定するための無人船を研究・開発している。この海域は、福島第一原子力発電所の事故により、放射線が放出された場所である。我々はこの海域の採泥を、無人船(以下、USV)を使って行うことにした。USVはJAMSTECによって開発され、全長が6m、空中重量が4トンで最大速度4knotである。USVは、採泥を行うための機器を船体中央に搭載している。船体にはムーンプールがあり、ここからウィンチを使って採泥器を海底まで降ろし、採泥を行う。先行研究では、スライディングモード制御とニューラルネットワークによる補正入力を組み合わせることによって本USVの定点保持制御を実現し、実環境での試験を行っている。一方で、実環境での採泥作業に当たり調査エリア一帯の海底の状態を把握できていない問題がある。これにより、調査地点の海底に障害物があったり傾斜がついていたりした場合に採泥器が転倒してしまうリスクがある。また、採泥前に海底の土質が確認できないために土質の違うデータを効率的に収取することができない。そのため、サイドスキャンソナーを用いた調査エリアの海底マッピング作業が必要である。

口頭

Development of a dynamic positioning system for unmanned mud sampling vessels using variable structure control

森戸 誠*; 吉村 洸貴*; 田原 淳一郎*; 馬場 尚一郎*; 眞田 幸尚

no journal, , 

これまで採泥用USVの制御システムの開発を行ってきた。採泥USVは船体に採泥器を搭載しており、これをウインチで海底に下ろして採泥と調査を行う。採泥調査時、船体と採泥器の間のケーブルはたるませ、ケーブルを通して採泥器と船体が影響を与え合わないようにする。調査予定海域では冬季に強い風が吹き、瞬間的な突風が多く観測される。そのためUSVが採泥するために風による影響を防ぐため強力な位置制御角度制御(DP)が必要となる。採泥用USVは前後進用のメインスラスタと左右移動・旋回用のバウスラスタ・スターンスラスタをもつ。採泥時には採泥実施位置を保持するためにメインスラスタを用いて前後移動、バウスラスタとスターンスラスタを用いて左右移動を行い、船体の位置を保持する。また、DP時(採泥作業中)はバウスラスタとスターンスラスタを使いUSVの船首方位を一定に保持することでUSVと採泥器をつなぐケーブルがねじれることを防ぐ。このように、USVがDPを行う時にはSurge制御、Sway制御、Yaw制御の3制御を適切に行う必要がある。ここでUSVのSwayとYawはともにバウスラスタとスターンスラスタを使用する。

口頭

Dynamic Positioning Control of Unmanned Surface Vehicle for Core Sampling; Correction Input Using Neural Network

藤井 俊*; 田原 淳一郎*; 馬場 尚一郎*; 眞田 幸尚

no journal, , 

We have been studying an USV for measuring radiation in the sea near the Fukushima Daiichi Nuclear Power Plant. The USV is equipped with a core sampler and a sensor to measure radiation on the seafloor, and it is necessary to maintain the position of the USV hen using these devices. In the sea area where the USV is used, there are disturbances such as wind, current, waves, which make it difficult to maintain the position. To solve this problem, we devised a position control method that dynamically adds correction inputs using a neural network.

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