(57)【要約】【課題】航行可能な航行ルートを適切に判定すること。【解決手段】船舶の位置を示す第一位置情報と、船舶の大きさ、形状及び重量を示す船舶情報と、船舶の周囲の水中の障害物と船舶との最短距離を示す距離情報とに基づいて、人工知能による学習により船舶が航行可能な航行ルートを判定するための学習済みモデルを生成する学習部２４と、学習部２４が学習した学習済みモデルを使用して、船舶の現在地及び目的地の位置を示す第二位置情報と船舶情報とに基づいて、船舶が航行可能な航行ルートを判定する判定部２５とを備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
船舶の位置を示す第一位置情報と、前記船舶の大きさ、形状及び重量を示す船舶情報と、船舶の周囲の水中の障害物と前記船舶の船体との最短距離を示す距離情報とに基づいて、人工知能による学習により前記船舶が航行可能な航行ルートを判定するための学習済みモデルを生成する学習部と、
前記学習部が学習した前記学習済みモデルを使用して、前記船舶の現在地及び目的地の位置を示す第二位置情報と前記船舶情報とに基づいて、前記船舶が航行可能な航行ルートを判定する判定部と、
を備えることを特徴とする学習装置。
【請求項２】
前記学習部は、前記第一位置情報と前記船舶情報と前記距離情報とに加え、前記船舶の周囲の潮位を示す潮位情報に基づいて、人工知能による学習により潮位に応じて前記船舶が航行可能な航行ルートを判定するための学習済みモデルを生成し、
前記判定部は、前記学習部が学習した前記学習済みモデルを使用して、前記第二位置情報と前記船舶情報とに加え、前記潮位情報に基づいて、潮位に応じて前記船舶が航行可能な航行ルートを判定する、
請求項１に記載の学習装置。
【請求項３】
前記学習部は、前記第一位置情報と前記船舶情報と前記距離情報とに加え、前記船舶の周囲の潮流を示す潮流情報と、前記船舶の速度を示す船速情報と、前記船舶の揺れを示す船体揺れ情報との少なくともいずれかに基づいて、人工知能による学習により前記船舶が航行可能な航行ルートを判定するための学習済みモデルを生成し、
前記判定部は、前記学習部が学習した前記学習済みモデルを使用して、前記第二位置情報と前記船舶情報とに加え、前記船舶の周囲の潮流を示す潮流情報と、前記船舶の速度を示す船速情報と、前記船舶の揺れを示す船体揺れ情報との少なくともいずれかに基づいて、前記船舶が航行可能な航行ルートを判定する、
請求項１または２に記載の学習装置。
【請求項４】
船舶の周囲の水中の障害物と前記船舶の船体との最短距離を算出可能な水中データを取得する水中データ取得部と、
前記船舶の位置を示す第一位置情報、及び、前記船舶の現在地及び目的地の位置を示す第二位置情報を取得する位置情報取得部と、
前記水中データ取得部が取得した前記水中データと、前記船舶の大きさ、形状及び重量を示す船舶情報とに基づいて、前記障害物と前記船舶の船体との最短距離を算出する算出部と、を有する船舶用装置と、
請求項１に記載の学習装置と、
を備えることを特徴とする航行ルート案内システム。
【請求項５】
前記船舶用装置は、前記船舶の周囲の潮位を示す潮位情報を含む海流情報を取得する海洋情報取得部、を有し、
前記学習部は、前記第一位置情報と前記船舶情報と前記距離情報とに加え、前記船舶の周囲の潮位を示す潮位情報に基づいて、人工知能による学習により潮位に応じて前記船舶が航行可能な航行ルートを判定するための学習済みモデルを生成し、
前記判定部は、前記学習部が学習した前記学習済みモデルを使用して、前記第二位置情報と前記船舶情報とに加え、前記潮位情報に基づいて、潮位に応じて前記船舶が航行可能な航行ルートを判定する、
請求項４に記載の航行ルート案内システム。
【請求項６】
前記船舶用装置は、水中データが逆光状態で取得されたか否かを判定する逆光判定部、を有し、
前記学習部は、前記逆光判定部によって逆光状態で取得されていないと判定された前記水中データに基づいて算出された距離情報を使用して学習する、
請求項５に記載の航行ルート案内システム。
【請求項７】
船舶の位置を示す第一位置情報と、前記船舶の大きさ、形状及び重量を示す船舶情報と、船舶の周囲の水中の障害物と前記船舶の船体との最短距離を示す距離情報とに基づいて、人工知能による学習により前記船舶が航行可能な航行ルートを判定するための学習済みモデルを生成する学習ステップと、
前記学習ステップによって学習された前記学習済みモデルを使用して、前記船舶の現在地及び目的地の位置を示す第二位置情報と前記船舶情報とに基づいて、前記船舶が航行可能な航行ルートを判定する判定ステップと、
を含む学習方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、学習装置、航行ルート案内システム、及び、学習方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
航行時に、船舶の傾きであるピッチ角を処理に含んだ時の、船舶が必要とする最小限の深度を正確に算出し、座礁が予測される場合はアラーム発生とともに表示することによって、浅海時の航行での座礁予防と安全性を向上させる技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平０８−２０１５１５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
例えば、岩礁帯のような水中の障害物が存在する水域を航行する際には、船舶の大きさ、形状及び重量などの条件によって航行可能な航行ルートが変化することがある。船舶の大きさ、形状及び重量などの条件に応じて航行可能な航行ルートを判定するためには、当該水域について熟知していることが必要になる。
【０００５】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、航行可能な航行ルートを適切に判定することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る学習装置は、船舶の位置を示す第一位置情報と、前記船舶の大きさ、形状及び重量を示す船舶情報と、船舶の周囲の水中の障害物と前記船舶の船体との最短距離を示す距離情報とに基づいて、人工知能による学習により前記船舶が航行可能な航行ルートを判定するための学習済みモデルを生成する学習部と、前記学習部が学習した前記学習済みモデルを使用して、前記船舶の現在地及び目的地の位置を示す第二位置情報と前記船舶情報とに基づいて、前記船舶が航行可能な航行ルートを判定する判定部と、を備える。
【０００７】
本発明に係る航行ルート案内システムは、船舶の周囲の水中の障害物と前記船舶の船体との最短距離を算出可能な水中データを取得する水中データ取得部と、前記船舶の位置を示す第一位置情報、及び、前記船舶の現在地及び目的地の位置を示す第二位置情報を取得する位置情報取得部と、前記水中データ取得部が取得した前記水中データと、前記船舶の大きさ、形状及び重量を示す船舶情報とに基づいて、前記障害物と前記船舶の船体との最短距離を算出する算出部と、を有する船舶用装置と、上記の学習装置と、を備える。
【０００８】
本発明に係る学習方法は、船舶の位置を示す第一位置情報と、前記船舶の大きさ、形状及び重量を示す船舶情報と、船舶の周囲の水中の障害物と前記船舶の船体との最短距離を示す距離情報とに基づいて、人工知能による学習により前記船舶が航行可能な航行ルートを判定するための学習済みモデルを生成する学習ステップと、前記学習ステップによって学習された前記学習済みモデルを使用して、前記船舶の現在地及び目的地の位置を示す第二位置情報と前記船舶情報とに基づいて、前記船舶が航行可能な航行ルートを判定する判定ステップと、を含む。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、航行可能な航行ルートを適切に判定することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】図１は、第一実施形態に係る航行ルート案内システムの学習装置の構成例の一例を示すブロック図である。
【図２】図２は、第一実施形態に係る船舶用装置の構成例を示すブロック図である。
【図３】図３は、岩礁帯における船舶の航行ルートを説明する図である。
【図４】図４は、岩礁の突起部と船体との最短距離を説明する図である。
【図５】図５は、第一実施形態に係るサーバ装置における学習処理の流れを示すフローチャートである。
【図６】図６は、第一実施形態に係るサーバ装置における判定処理の流れを示すフローチャートである。
【図７】図７は、第一実施形態に係る船舶用装置における航行ルート検索処理の流れを示すフローチャートである。
【図８】図８は、第二実施形態に係る船舶用装置の構成例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下に添付図面を参照して、本発明に係る学習装置、航行ルート案内システム、及び、学習方法の実施形態を詳細に説明する。なお、以下の実施形態により本発明が限定されるものではない。
【００１２】
［第一実施形態］
図１は、第一実施形態に係る航行ルート案内システムの学習装置の構成例の一例を示すブロック図である。図２は、第一実施形態に係る船舶用装置の構成例を示すブロック図である。航行ルート案内システム１は、人工知能（ＡＩ：Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）の機械学習によって生成した学習モデルを使用して、例えば、岩礁帯などにおける船舶の航行ルートを検索する。機械学習の一例としては、教師データを使用する教師あり学習、または、教師データを使用しない教師なし学習のディープラーニングによって学習させて、学習済みモデルとして多層ニューラルネットワーク（以下、「ＤＮＮ」という。）を生成する。ディープラーニングは、ＤＮＮを使用した判定の精度が向上するように、ＤＮＮの重みの更新を繰り返し実行して、ＤＮＮを使用した判定結果が良好になるようにＤＮＮの重みを導出する機械学習の一手法である。機械学習の手法は限定されない。
【００１３】
航行ルート案内システム１は、サーバ装置（学習装置）１０と、複数の船舶にそれぞれ配置された船舶用装置３０とを含む。
【００１４】
サーバ装置１０は、複数の船舶用装置３０から取得した、船舶の位置を示す第一位置情報と、船舶の大きさ、形状及び重量を示す船舶情報と、船舶の周囲の水中の障害物と船舶との最短距離を示す距離情報とを用いて、船舶が航行可能な航行ルートを判定するための学習済みモデルとしてＤＮＮを生成する。サーバ装置１０は、船舶用装置３０から判定用の、船舶の現在地及び目的地の位置を示す第二位置情報と船舶情報とを取得した場合、ＤＮＮを使用して船舶が航行可能な航行ルートを判定する。サーバ装置１０は、通信部１１と、記憶部１２と、制御部２０とを含む。
【００１５】
通信部１１は、通信ユニットである。通信部１１は、複数の船舶用装置３０との通信を可能にする。本実施形態では、通信部１１は、航行ルート案内システム１が正常に動作している場合、常時、船舶用装置３０と通信可能である。
【００１６】
記憶部１２は、サーバ装置１０におけるデータの一時記憶などに用いられる。記憶部１２は、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ（Ｆｌａｓｈ  Ｍｅｍｏｒｙ）などの半導体メモリ素子である。または、通信部１１を介して無線接続される外部記憶部であってもよい。記憶部１２は、複数の船舶用装置３０から取得した、航行ルート案内システム１で使用する教師データである、学習用の第一位置情報と船舶情報と距離情報とを記録する。記憶部１２は、船舶用装置３０から取得した、航行ルート案内システム１で使用する判定用の第二位置情報と船舶情報とを記録する。記憶部１２は、制御部２０の学習部２４によって生成されたＤＮＮモデルを記憶する。
【００１７】
制御部２０は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）などで構成された演算処理装置（制御装置）である。制御部２０は、記憶されているプログラムをメモリにロードして、プログラムに含まれる命令を実行する。制御部２０には図示しない内部メモリが含まれ、内部メモリは制御部２０におけるデータの一時記憶などに用いられる。制御部２０は、通信制御部２１と、学習用データ取得部２２と、判定用データ取得部２３と、学習部２４と、判定部２５と、記憶制御部２６と、判定結果送信部２７とを有する。
【００１８】
通信制御部２１は、通信部１１を介して、複数の船舶用装置３０との通信を制御する。
【００１９】
学習用データ取得部２２は、複数の船舶用装置３０から、学習用の第一位置情報と船舶情報と距離情報（以下、「学習用データ」という。）とを取得する。学習用データ取得部２２は、取得した学習用データを記憶制御部２６へ出力する。学習用データは、第一位置情報と船舶情報と距離情報とに加えて、船舶の周囲の潮位を示す潮位情報及び船舶の周囲の潮流を示す潮流情報とを含む海洋情報と、船舶の速度を示す船速情報と、船舶の揺れを示す船体揺れ情報との少なくともいずれかを含んでもよい。なお、潮位情報には、天文潮位に限定されず、船舶の周囲の波や風の影響によって変化する潮位、及び、実測潮位を含んでもよい。
【００２０】
判定用データ取得部２３は、複数の船舶用装置３０から、判定用の第二位置情報と船舶情報（以下、「判定用データ」という。）とを取得する。判定用データ取得部２３は、取得した判定用データを記憶制御部２６へ出力する。判定用データは、第二位置情報と船舶情報とに加えて、海洋情報と船速情報と船体揺れ情報との少なくともいずれかを含んでもよい。
【００２１】
学習部２４は、学習用データに基づいて、人工知能による学習により船舶の現在地から目的地まで航行可能な航行ルートを判定するための学習済みモデルを生成する。航行可能なルートは、１ルートでも、複数ルートでもよい。学習部２４は、教師データである学習用データを用いて、船舶が航行可能な航行ルートを判定する学習済みモデルとしてＤＮＮの重みを学習する。ＤＮＮの構成と重みとをＤＮＮモデルと呼ぶ。学習部２４における学習は、公知のディープラーニングにおける学習と同様の方法で実行すればよい。
【００２２】
学習部２４は、学習用データとして、第一位置情報と船舶情報と距離情報とに加えて、海洋情報と船速情報と船体揺れ情報との少なくともいずれかを含んで学習してもよい。
【００２３】
図３を用いて、船舶の航行ルートについて説明する。図３は、岩礁帯における船舶の航行ルートを説明する図である。図３には、航行ルートＡ１、航行ルートＡ２、航行ルートＡ３が図示されている。例えば、航行ルートＡ１は、船舶の周囲の岩礁の突起部（水中の障害物）と船舶の船体との最短距離が他の航行ルートよりも大きい航行ルートである。航行ルートＡ１は、船体が大きいとき、潮位が低いとき、潮流が速いとき、または、船速が遅いときなどにも、航行可能である。例えば、航行ルートＡ２は、岩礁の突起部と船体との最短距離が他のルートよりも小さい航行ルートである。航行ルートＡ２は、船体が小さいとき、潮位が高いとき、潮流が遅いとき、または、船速が速いときなどに、航行可能である。また、航行ルートＡ２は、船舶からの景色がよく、遊覧に適した航行ルートである。例えば、航行ルートＡ３は、岩礁の突起部と船体との最短距離が航行ルートＡ１の最短距離と航行ルートＡ２の最短距離の中間であり、航行距離が最短になる航行ルートである。
【００２４】
例えば、学習部２４は、第一位置情報と船舶情報と距離情報とに基づいて、船体の大きさ、形状及び重量に応じた、岩礁の突起部と船体との最短距離の変化を学習可能である。船体の大きさが異なる船舶が同一の航行ルートを航行した際の学習データから、船体が小さいほど、岩礁の突起部と船体との最短距離が大きくなる傾向が学習される。重量が異なる船舶が同一の航行ルートを航行した際の学習データから、重量が軽いほど、岩礁の突起部と船体との最短距離が大きくなる傾向が学習される。これらにより、学習部２４は、第一位置情報と船舶情報と距離情報とに基づいて、人工知能による学習により船体の大きさ、形状及び重量に応じて船舶が航行可能な航行ルートを判定するＤＮＮを生成する。
【００２５】
例えば、学習部２４は、第一位置情報と船舶情報と距離情報とに加え、海洋情報の潮位情報に基づいて、潮位に応じた、岩礁の突起部と船体との最短距離の変化を学習可能である。潮位が異なるときに、同一の船舶が同一の航行ルートを航行した際の学習データから、潮位が低いほど、岩礁の突起部と船体との最短距離が小さくなる傾向が学習される。潮位が異なるときに、同一の船舶が同一の航行ルートを航行した際の学習データから、潮位が高いほど、岩礁の突起部と船体との最短距離が大きくなる傾向が学習される。これらにより、学習部２４は、第一位置情報と船舶情報と距離情報と海洋情報の潮位情報とに基づいて、人工知能による学習により潮位に応じて船舶が航行可能な航行ルートを判定するＤＮＮを生成する。
【００２６】
例えば、学習部２４は、第一位置情報と船舶情報と距離情報とに加え、海洋情報の潮流情報に基づいて、人工知能による学習により潮流に応じて船舶の位置情報をオフセットした、船舶が航行可能な航行ルートを判定するＤＮＮを生成する。潮流が速いとき、船舶は潮流によって船舶の位置がぶれるおそれがあるので、岩礁の突起部と船体との最短距離がより大きい航行ルートを航行可能と判定するようなＤＮＮが学習される。
【００２７】
例えば、学習部２４は、第一位置情報と船舶情報と距離情報とに加え、船速情報に基づいて、船速に応じた、岩礁の突起部と船体との最短距離の変化を学習可能である。船速が異なる同一の船舶が同一の航行ルートを航行した際の学習データから、船速が速いほど、船体が水上に浮上して、岩礁の突起部と船体との最短距離が大きくなる傾向が学習される。これにより、学習部２４は、第一位置情報と船舶情報と距離情報と船速情報とに基づいて、人工知能による学習により船速に応じて船舶が航行可能な航行ルートを判定するＤＮＮを生成する。
【００２８】
例えば、学習部２４は、第一位置情報と船舶情報と距離情報とに加え、船体揺れ情報に基づいて、船体の揺れに応じた、岩礁の突起部と船体との最短距離の変化を学習可能である。学習部２４は、第一位置情報と船舶情報と距離情報と船体揺れ情報とに基づいて、人工知能による学習により船体の揺れに応じて船舶が航行可能な航行ルートを判定するＤＮＮを生成する。船体揺れが大きいとき、船舶の位置がぶれるおそれがあるので、岩礁の突起部と船体との最短距離が閾値以上である航行ルートを航行可能と判定するようなＤＮＮが学習される。
【００２９】
学習部２４は、学習用データ取得部２２からデータを取得するごとに、所定の期間ごとに、または、所望のタイミングで、ＤＮＮモデルを更新して記憶部１２へ出力する。
【００３０】
判定部２５は、船舶用装置３０から第二位置情報と船舶情報とを含む判定用データを取得した場合、ＤＮＮを使用して、船舶の現在地から目的地まで航行可能な航行ルートを判定する。より詳しくは、判定部２５は、記憶部１２から学習されたＤＮＮモデルを読み出してＤＮＮを再現し、判定用データに基づいて、現在地から目的地まで航行可能な航行ルートを判定する。判定部２５における判定は、公知のディープラーニングにおける判定と同様の方法で実行すればよい。
【００３１】
判定部２５は、判定用データとして、第二位置情報と船舶情報とに加えて、海洋情報と船速情報と船体揺れ情報との少なくともいずれかを含んで判定してもよい。
【００３２】
例えば、判定部２５は、学習部２４によって学習されたＤＮＮを使用して、第二位置情報と船舶情報とに基づいて、船体の大きさ、形状及び重量に応じて船舶が航行可能な航行ルートを判定する。
【００３３】
例えば、判定部２５は、学習部２４によって学習されたＤＮＮを使用して、第二位置情報と船舶情報と海洋情報の潮位情報とに基づいて、潮位に応じて船舶が航行可能な航行ルートを判定する。
【００３４】
例えば、判定部２５は、学習部２４によって学習されたＤＮＮを使用して、第二位置情報と船舶情報と海洋情報の潮流情報とに基づいて、潮流に応じて船舶の位置情報をオフセットした、船舶が航行可能な航行ルートを判定する。
【００３５】
例えば、判定部２５は、学習部２４によって学習されたＤＮＮを使用して、第二位置情報と船舶情報と船速情報とに基づいて、船速に応じて船舶が航行可能な航行ルートを判定する。
【００３６】
例えば、判定部２５は、学習部２４によって学習されたＤＮＮを使用して、第二位置情報と船舶情報と船体揺れ情報とに基づいて、船体の揺れに応じて船舶が航行可能な航行ルートを判定する。
【００３７】
記憶制御部２６は、学習用データ取得部２２が取得した学習用データを、記憶部１２に航行ルート案内システム１で使用する教師データとして記憶させる。記憶制御部２６は、学習用データ取得部２２が学習用データを取得するごとに、記憶部１２に記憶させた教師データを更新する。記憶制御部２６は、判定用データ取得部２３が取得した判定用データを、記憶部１２に記憶させる。記憶制御部２６は、学習部２４がＤＮＮモデルを生成または更新するごとに、記憶部１２に記憶させたＤＮＮモデルを更新する。
【００３８】
判定結果送信部２７は、通信制御部２１を介して、判定部２５による判定結果を、判定用データを送信した船舶用装置３０へ送信させる。
【００３９】
船舶用装置３０は、船舶に配置されている。船舶用装置３０は、船舶の航行中、サーバ装置１０によって航行可能な航行ルートを判定させて、航行可能な航行ルートを表示する。船舶用装置３０は、通信部３１と、カメラ３２と、衛星信号受信部３３と、船速センサ３４と、加速度センサ３５と、ジャイロセンサ３６と、記憶部３８と、表示部３９と、制御部４０とを含む。
【００４０】
通信部３１は、通信ユニットである。通信部３１は、サーバ装置１０との通信を可能にする。本実施形態では、通信部３１は、航行ルート案内システム１が正常に動作している場合、常時、サーバ装置１０と通信可能である。
【００４１】
カメラ３２は、船舶の船底に配置され、船舶の周囲の水中の映像データを撮影する水中用のカメラである。本実施形態では、カメラ３２は、各方向をそれぞれ撮影する複数のカメラ群であるものとして説明するが、これに限定されず、船底に下向きに配置され、３６０°の全天周を撮影可能なカメラであってもよい。カメラ３２は、撮影した映像データを制御部４０の映像データ取得部（水中データ取得部）４２へ出力する。映像データは、例えば毎秒３０フレームの画像から構成される動画像である。映像データは、船舶の周囲の岩礁の突起部と船体との最短距離を算出可能である。
【００４２】
衛星信号受信部３３は、測位衛星から電波を受信する。衛星信号受信部３３は、受信した電波の信号を制御部４０の位置情報取得部４３へ出力する。
【００４３】
船速センサ３４は、船舶の船速を検出するセンサである。船速センサ３４は、検出結果であるセンサデータを制御部４０の船速情報取得部４４へ出力する。
【００４４】
加速度センサ３５は、船舶に対して生じる加速度を検出するセンサである。加速度センサ３５は、船舶の船体の揺れを、加速度によって検出する。加速度センサ３５は、検出結果であるセンサデータを制御部４０の船体揺れ情報取得部４５へ出力する。加速度センサ３５は、例えば３軸方向の加速度を検出するセンサである。３軸方向とは、船体の前後方向、左右方向、及び上下方向である。
【００４５】
ジャイロセンサ３６は、船舶の姿勢に関する情報を検出するセンサである。ジャイロセンサ３６は、ロールレートジャイロと、ピッチレートジャイロと、ヨーレートジャイロとを有する。ロールレートジャイロは、船舶の前後方向を軸とした回転の角速度であるロール角速度を検出する。ピッチレートジャイロは、船舶の左右方向を軸とした回転の角速度であるピッチ角速度を検出する。ヨーレートジャイロは、船舶の鉛直方向を軸とした回転の角速度であるヨー角速度を検出する。ジャイロセンサ３６は、検出結果であるセンサデータを制御部４０の船体揺れ情報取得部４５へ出力する。
【００４６】
記憶部３８は、船舶用装置３０におけるデータの一時記憶などに用いられる。記憶部３８は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリなどの半導体メモリ素子、または、メモリカードなどの記憶部である。または、通信部３１を介して無線接続される外部記憶部であってもよい。記憶部３８は、記憶制御部４８を介して、映像データと第一位置情報と船舶情報と距離情報とを関連付けて記憶する。記憶部３８は、映像データと第一位置情報と船舶情報と距離情報とに加えて、海洋情報と船速情報と船体揺れ情報との少なくともいずれかを関連付けて記憶してもよい。記憶部３８は、記憶制御部４８を介して、第二位置情報と船舶情報とを関連付けて記憶する。記憶部３８は、第二位置情報と船舶情報とに加えて、海洋情報と船速情報と船体揺れ情報との少なくともいずれかを関連付けて記憶してもよい。記憶部３８は、船舶の船体の大きさ、形状及び重量を示す船舶情報を記憶する。
【００４７】
表示部３９は、例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ：Ｌｉｑｕｉｄ  Ｃｒｙｓｔａｌ  Ｄｉｓｐｌａｙ）または有機ＥＬ（Ｏｒｇａｎｉｃ  Ｅｌｅｃｔｒｏ−Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイなどを含むディスプレイである。表示部３９は、制御部４０の表示制御部５４から出力された映像信号に基づいて、映像を表示する。本実施形態では、表示部３９は、船舶の航行ルートを示す映像を表示する。
【００４８】
制御部４０は、例えば、ＣＰＵなどで構成された演算処理装置（制御装置）である。制御部４０は、記憶されているプログラムをメモリにロードして、プログラムに含まれる命令を実行する。制御部４０には図示しない内部メモリが含まれ、内部メモリは制御部４０におけるデータの一時記憶などに用いられる。制御部４０は、通信制御部４１と、映像データ取得部４２と、位置情報取得部４３と、船速情報取得部４４と、船体揺れ情報取得部４５と、海洋情報取得部４６と、算出部４７と、記憶制御部４８と、学習用データ送信部５１と、判定用データ送信部５２と、判定結果取得部５３と、表示制御部５４とを有する。
【００４９】
通信制御部４１は、通信部３１を介して、サーバ装置１０との通信を制御する。本実施形態では、通信制御部４１は、位置情報取得部４３が取得した第一位置情報または第二位置情報と、船速情報取得部４４が取得した船速情報と、船体揺れ情報取得部４５が取得した船体揺れ情報と、海洋情報取得部４６が取得した海洋情報と、算出部４７が算出した距離情報と、船舶情報とをサーバ装置１０へ送信するよう制御する。
【００５０】
映像データ取得部４２は、船舶の周囲の水中の障害物と船舶との最短距離を算出可能な水中データとして映像データを取得する。本実施形態では、映像データ取得部４２は、船舶の周囲の水中を撮影した映像データを取得する。より詳しくは、映像データ取得部４２は、カメラ３２が出力した、船舶の周囲の映像データを取得する。
【００５１】
位置情報取得部４３は、船舶の位置を示す位置情報を取得する。位置情報取得部４３は、衛星信号受信部３３が受信した電波に基づいて、船舶の現在地の位置を示す位置情報を公知の方法によって算出する。
【００５２】
位置情報取得部４３は、例えば、図示しない操作部に対する入力操作に基づいて、船舶の目的地を示す位置情報を取得する。
【００５３】
位置情報取得部４３は、操作部に対する入力操作によらず、船舶が航行する可能性がある岩礁帯を、船舶の目的地の位置情報として取得してもよい。例えば、位置情報取得部４３は、図示しない地図情報記憶部に記憶した地図情報に基づいて、船舶の航行方向の前方の所定距離内に存在する岩礁の位置情報を、船舶の目的地を示す位置情報として取得してもよい。
【００５４】
船速情報取得部４４は、船速センサ３４からセンサデータを取得して、船速を示す船速情報を取得する。
【００５５】
船体揺れ情報取得部４５は、加速度センサ３５及びジャイロセンサ３６からセンサデータを取得して、船体の３軸方向の加速度及び角速度によって揺れを示す船体揺れ情報を取得する。
【００５６】
海洋情報取得部４６は、通信制御部４１を介して、外部の装置から、船舶の周囲の潮位を示す潮位情報及び潮流を示す潮流情報を含む海洋情報を取得する。
【００５７】
算出部４７は、映像データと船舶情報とに基づいて、岩礁の突起部と船体との最短距離を算出する。算出部４７は、映像データが撮影されている間、岩礁の突起部と船体との最短距離を算出する。より詳しくは、算出部４７は、映像データの所定間隔のフレームごとに、岩礁の突起部と船底との最短距離及び岩礁の突起部と船側との最短距離を算出する。算出部４７は、公知の方法によって映像データから最短距離を算出する。算出部４７によって算出された距離情報は、映像データと位置情報と船舶情報とに関連付けて記憶部３８に記憶される。
【００５８】
図４を用いて、算出部４７について詳しく説明する。図４は、岩礁の突起部と船体との最短距離を説明する図である。図４に示す映像データは、船舶の船底に配置された船舶の前方の映像データである。図４に示す映像データには、船舶の現在地より数１０ｍ程度前方の岩礁が表示されている。図４に示す映像データに表示されている水中の船体画像は、当該位置に船舶が位置すると仮定した仮想の船体画像である。表示されている船体画像の形状は、船舶情報によって規定される。算出部４７は、映像データと船舶情報とに基づいて、仮想の船体画像を使用して、岩礁の突起部と船底との最短距離Ｌ１と、岩礁の突起部と船側との最短距離Ｌ２とを算出する。
【００５９】
算出部４７は、映像データのうち進行方向の前方を撮影した撮影範囲に基づいて、最短距離を算出してもよい。または、算出部４７は、映像データのうち進行方向の後方を撮影した撮影範囲に基づいて、最短距離を算出してもよい。さらに、算出部４７は、映像データのうち進行方向の側方を撮影した撮影範囲に基づいて、最短距離を算出してもよい。
【００６０】
記憶制御部４８は、映像データと第一位置情報と船舶情報と距離情報とを関連付けて、記憶部３８に記憶させる。記憶制御部４８は、映像データと第一位置情報と船舶情報と距離情報とに加えて、海洋情報と船速情報と船体揺れ情報との少なくともいずれかを記憶部３８に記憶させてもよい。記憶制御部４８は、第二位置情報と船舶情報とを関連付けて、記憶部３８に記憶させる。記憶制御部４８は、第二位置情報と船舶情報とに加えて、海洋情報と船速情報と船体揺れ情報との少なくともいずれかを記憶部３８に記憶させてもよい。
【００６１】
学習用データ送信部５１は、通信制御部４１を介して、記憶部３８に記憶した第一位置情報と船舶情報と距離情報とを学習用データとしてサーバ装置１０へ送信する。学習用データ送信部５１は、所定の期間ごとに、または、所望のタイミングで学習用データをサーバ装置１０へ送信する。
【００６２】
判定用データ送信部５２は、通信制御部４１を介して、記憶部３８に記憶した第二位置情報と船舶情報とを判定用データとしてサーバ装置１０へ送信する。判定用データ送信部５２は、判定用データとして、第二位置情報と船舶情報とに加えて、海洋情報と船速情報と船体揺れ情報との少なくともいずれかを含んで送信してもよい。判定用データ送信部５２は、船舶の航行中は、常時、判定用データをサーバ装置１０へ送信する。判定用データ送信部５２が判定用データをサーバ装置１０へ送信すると、サーバ装置１０では、船舶の現在地から目的地まで航行可能な航行ルートを判定する。
【００６３】
判定結果取得部５３は、サーバ装置１０から、船舶の現在地から目的地まで航行可能な航行ルートの判定結果を取得する。より詳しくは、判定結果取得部５３は、判定用データ送信部５２によって判定用データをサーバ装置１０へ送信して、航行可能な航行ルートを判定させた後、サーバ装置１０から判定結果を取得する。
【００６４】
表示制御部５４は、判定結果取得部５３が取得した判定結果に基づいて、航行可能な航行ルートを表示部３９に表示させる制御を実行する。
【００６５】
次に、図５ないし図７を用いて、航行ルート案内システム１における学習方法、判定方法、ルート検索方法及び作用について説明する。図５は、第一実施形態に係るサーバ装置における学習処理の流れを示すフローチャートである。図６は、第一実施形態に係るサーバ装置における判定処理の流れを示すフローチャートである。図７は、第一実施形態に係る船舶用装置における航行ルート検索処理の流れを示すフローチャートである。
【００６６】
図５を用いて、サーバ装置１０における学習処理について説明する。サーバ装置１０において、制御部２０は、学習用データ取得部２２によって、複数の船舶用装置３０から、第一位置情報と船舶情報と距離情報とを含む学習用データを取得する（ステップＳ１０１）。制御部２０は、記憶制御部２６によって、取得した学習用データを記憶部１２に記憶させる。制御部２０は、ステップＳ１０２へ進む。
【００６７】
制御部２０は、学習部２４によって、記憶部１２に記憶された第一位置情報と船舶情報と距離情報とを含む学習用データを用いて、船舶が航行可能な航行ルートを判定するための学習済みモデルとしてＤＮＮの重みを人工知能によって学習する（ステップＳ１０２）。制御部２０は、ステップＳ１０３へ進む。
【００６８】
制御部２０は、記憶制御部２６によって、生成したＤＮＮを記憶部１２に保存する（ステップＳ１０３）。制御部２０は、処理を終了する。
【００６９】
このようにして、航行ルート案内システム１では、船舶用装置３０における航行ルート検索処理が実行される前に、サーバ装置１０において、あらかじめＤＮＮが生成される。サーバ装置１０は、学習用データ取得部２２から学習用データを取得するごとに、所定の期間ごとに、または、所望のタイミングで、ＤＮＮモデルを更新する。
【００７０】
図６を用いて、サーバ装置１０における判定処理について説明する。サーバ装置１０において、制御部２０は、判定用データ取得部２３によって、船舶用装置３０から、第二位置情報と船舶情報とを含む判定用データを取得する（ステップＳ１１１）。制御部２０は、ステップＳ１１２へ進む。
【００７１】
制御部２０は、判定部２５によって、ＤＮＮを使用して、第二位置情報と船舶情報とを含む判定用データに基づいて、船舶の現在地から目的地まで航行可能な航行ルートを判定する（ステップＳ１１２）。制御部２０は、ステップＳ１１３へ進む。
【００７２】
制御部２０は、判定結果送信部２７によって、通信制御部２１を介して、判定用データを送信した船舶用装置３０へ判定結果を送信する（ステップＳ１１３）。制御部２０は、処理を終了する。
【００７３】
図７を用いて、船舶用装置３０における航行ルート検索処理について説明する。船舶用装置３０において、船舶の航行中、常時、映像データ取得部４２によって映像データが取得され、位置情報取得部４３によって位置情報が取得され、船速情報取得部４４によって船速情報が取得され、船体揺れ情報取得部４５によって船体揺れ情報が取得され、海洋情報取得部４６によって海洋情報が取得される。また、船舶用装置３０において、映像データが撮影されている間、算出部４７によって、岩礁の突起部と船体との最短距離が随時算出される。
【００７４】
船舶用装置３０において、制御部４０は、判定用データ送信部５２によって、通信制御部４１を介して、第二位置情報と船舶情報とを含む判定用データをサーバ装置１０へ送信する（ステップＳ２１１）。判定用データは、第二位置情報と船舶情報とに加えて、海洋情報と船速情報と船体揺れ情報との少なくともいずれかを含んでもよい。制御部４０は、ステップＳ２１２へ進む。
【００７５】
制御部４０は、判定結果取得部５３によって、サーバ装置１０から判定結果を取得したか否かを判定する（ステップＳ２１２）。制御部４０は、判定結果を取得したと判定する場合（ステップＳ２１２でＹｅｓ）、ステップＳ２１３へ進む。制御部４０は、判定結果を取得したと判定しない場合（ステップＳ２１２でＮｏ）、ステップＳ２１２の処理を再度実行する。
【００７６】
判定結果を取得したと判定する場合（ステップＳ２１２でＹｅｓ）、制御部４０は、表示制御部５４によって、船舶の現在地から目的地まで航行可能な航行ルートを表示部３９に表示させるように映像信号を出力する（ステップＳ２１３）。制御部４０は、ステップＳ２１４へ進む。
【００７７】
制御部４０は、処理を終了するか否かを判定する（ステップＳ２１４）。より詳しくは、制御部４０は、航行ルート検索処理の終了操作情報が出力された場合や、船舶の動作が終了するなど、任意の条件で、処理を終了すると判定して（ステップＳ２１４でＹｅｓ）、処理を終了する。制御部４０は、航行ルート検索処理の終了操作情報が出力されていないと、処理を終了しないと判定して（ステップＳ２１４でＮｏ）、ステップＳ２１１の処理を再度実行する。
【００７８】
このようにして、サーバ装置１０では、複数の船舶用装置３０から取得した学習用データを用いて、船舶が航行可能な航行ルートを判定するための学習済みモデルとしてＤＮＮを生成する。サーバ装置１０では、船舶用装置３０から判定用データを取得した場合、ＤＮＮを使用して船舶が航行可能な航行ルートを判定する。船舶用装置３０では、船舶の航行中、サーバ装置１０によって航行可能な航行ルートを判定させて、航行可能な航行ルートを表示する。
【００７９】
上述したように、本実施形態は、サーバ装置１０が、複数の船舶用装置３０から取得した第一位置情報と船舶情報と距離情報とを含む学習用データを用いて、船舶の現在地から目的地まで航行可能な航行ルートを判定するための学習済みモデルとしてＤＮＮを生成することができる。本実施形態は、サーバ装置１０が、船舶用装置３０から第二位置情報と船舶情報とを含む判定用データを取得した場合、ＤＮＮを使用して船舶が航行可能な航行ルートを判定することができる。本実施形態は、船舶用装置３０が、船舶の航行中、サーバ装置１０によって航行可能な航行ルートを判定させて、航行可能な航行ルートを表示することができる。このように、本実施形態によれば、航行可能な航行ルートを適切に判定することができる。
【００８０】
このようにして、本実施形態によれば、初めて航行する水域においても、航行可能な航行ルートを適切に判定することができる。本実施形態によれば、当該水域について熟知していなくても、誰でも航行可能な航行ルートを適切に判定することができる。
【００８１】
本実施形態によれば、サーバ装置１０が、第一位置情報と船舶情報と距離情報とに基づいて、船体の大きさ、形状及び重量に応じた航行可能な航行ルートを判定するＤＮＮを学習することができる。本実施形態によれば、サーバ装置１０が、第二位置情報と船舶情報とに基づいて、船体の大きさ、形状及び重量に応じた航行可能な航行ルートを判定することができる。本実施形態によれば、船舶用装置３０が、第二位置情報と船舶情報とに基づいて、船体の大きさ、形状及び重量に応じた航行可能な航行ルートを検索して、表示部３９に表示することができる。
【００８２】
本実施形態によれば、サーバ装置１０が、第一位置情報と船舶情報と距離情報とに加えて、海洋情報の潮位情報に基づいて、潮位に応じた航行可能な航行ルートを判定するＤＮＮを学習することができる。本実施形態によれば、サーバ装置１０が、第二位置情報と船舶情報とに加えて、海洋情報の潮位情報に基づいて、潮位に応じた航行可能な航行ルートを判定することができる。本実施形態によれば、船舶用装置３０が、第二位置情報と船舶情報とに加えて、海洋情報の潮位情報に基づいて、潮位に応じた航行可能な航行ルートを検索して、表示部３９に表示することができる。
【００８３】
本実施形態によれば、サーバ装置１０が、第一位置情報と船舶情報と距離情報とに加えて、海洋情報の潮流情報に基づいて、潮流に応じて船舶の位置情報をオフセットした航行可能な航行ルートを判定するＤＮＮを学習することができる。本実施形態によれば、サーバ装置１０が、第二位置情報と船舶情報とに加えて、海洋情報の潮流情報に基づいて、潮流に応じて船舶の位置情報をオフセットした航行可能な航行ルートを判定することができる。本実施形態によれば、船舶用装置３０が、第二位置情報と船舶情報とに加えて、海洋情報の潮流情報に基づいて、潮流に応じて船舶の位置情報をオフセットした航行可能な航行ルートを検索して、表示部３９に表示することができる。
【００８４】
本実施形態によれば、サーバ装置１０が、第一位置情報と船舶情報と距離情報とに加えて、船速情報に基づいて、船速に応じた航行可能な航行ルートを判定するＤＮＮを学習することができる。本実施形態によれば、サーバ装置１０が、第二位置情報と船舶情報とに加えて、船速情報に基づいて、船速に応じた航行可能な航行ルートを判定することができる。本実施形態によれば、船舶用装置３０が、第二位置情報と船舶情報とに加えて、船速情報に基づいて、船速に応じた航行可能な航行ルートを検索して、表示部３９に表示することができる。
【００８５】
本実施形態によれば、サーバ装置１０が、第一位置情報と船舶情報と距離情報とに加えて、船体揺れ情報に基づいて、船体の揺れに応じた航行可能な航行ルートを判定するＤＮＮを学習することができる。本実施形態によれば、サーバ装置１０が、第二位置情報と船舶情報とに加えて、船体揺れ情報に基づいて、船体の揺れに応じた航行可能な航行ルートを判定することができる。本実施形態によれば、船舶用装置３０が、第二位置情報と船舶情報とに加えて、船体揺れ情報に基づいて、船体の揺れに応じた航行可能な航行ルートを検索して、表示部３９に表示することができる。
【００８６】
本実施形態では、学習用データ取得部２２からデータを取得するごとに、所定の期間ごとに、または、所望のタイミングで、ＤＮＮモデルを更新することができる。本実施形態によれば、船舶が航行可能な航行ルートの判定の精度を向上することができる。
【００８７】
本実施形態は、学習処理及び判定処理をサーバ装置１０が実行するので、船舶用装置３０の処理の負荷を軽減することができる。
【００８８】
［第二実施形態］
図８を参照しながら、本実施形態に係る航行ルート案内システム１について説明する。図８は、第二実施形態に係る船舶用装置の構成例を示すブロック図である。本実施形態は、船舶用装置３０Ａの制御部４０Ａが映像データ判定部（逆光判定部）５５Ａを有する点で第一実施形態と異なる。船舶用装置３０Ａの基本的な構成は第一実施形態の船舶用装置３０と同様である。以下の説明においては、船舶用装置３０と同様の構成要素には、同一の符号または対応する符号を付し、その詳細な説明は省略する。
【００８９】
映像データ判定部５５Ａは、映像データ取得部４２が取得した映像データが、岩礁の突起部と船体との最短距離を算出可能であるか否かを判定する。逆光状態で撮影されると、陸上で撮影された場合と異なり、水中の粒子によって光が散乱して画面が明るくなりすぎて、最短距離を算出することが困難になるおそれがある。そこで、映像データ判定部５５Ａは、例えば、映像データが逆光状態で撮影されているか否かに基づいて、最短距離が算出可能であるか否かを判定する。
【００９０】
より詳しくは、例えば、映像データ判定部５５Ａは、映像データに画像処理を行って、影の延びる方向から自然光が差す方向を検出して、逆光状態であるか否かを判定してもよい。例えば、映像データ判定部５５Ａは、映像データに画像処理を行って、岩礁の突起部のエッジが検出可能か否かによって逆光状態であるか否かを判定してもよい。
【００９１】
映像データ判定部５５Ａによって逆光状態ではないと判定された映像データのみが、算出部４７による最短距離の算出処理、及び、サーバ装置１０における学習処理において使用される。映像データ判定部５５Ａによって逆光状態であると判定された映像データは最短距離の算出処理及び学習処理において使用されないようにする。
【００９２】
また、映像データ判定部５５Ａは、映像データのうち進行方向の前方に位置する岩礁を撮影した撮影範囲が逆光状態であると判定された場合、船舶が当該岩礁より前方に進んだ後に撮影された映像データのうち進行方向の後方に位置する当該岩礁を撮影した撮影範囲を最短距離の算出処理及び学習処理において使用するようにしてもよい。この場合、当該岩礁より前方に進んだ後に撮影された映像データは、逆光状態が解消されて、当該岩礁が鮮明に撮影されていると推測されるためである。
【００９３】
このようにして、サーバ装置１０では、学習部２４が、船舶用装置３０Ａの映像データ判定部５５Ａによって逆光状態で取得されていないと判定された映像データを使用して学習する。
【００９４】
さらに、映像データ判定部５５Ａは、水中の濁度が大きい場合、映像データを最短距離の算出処理及び学習処理において使用されないようにしてもよい。より詳しくは、映像データ判定部５５Ａによって映像データに画像処理を行って、岩礁の突起部などのエッジが検出できないと判定された場合、制御部４０Ａによってカメラ３２を制御させてフラッシュ撮影を実行させる。そして、映像データ判定部５５Ａは、取得したフラッシュ撮影時の映像データに画像解析処理を行って、輝点の数が閾値以上である場合、水中の濁度が大きいと判定する。
【００９５】
上述したように、本実施形態では、逆光状態ではないと判定された映像データのみが、最短距離の算出処理及び学習処理において使用され、逆光状態である、または、水中の濁度が大きいと判定された映像データは最短距離の算出処理及び学習処理において使用されないようにすることができる。
【００９６】
本実施形態は、進行方向の前方に位置する岩礁を撮影した撮影範囲が逆光状態であると判定された場合、船舶が当該岩礁より前方に進んだ後に撮影された映像データから、進行方向の後方に位置する当該岩礁を撮影した撮影範囲を使用することができる。本実施形態によれば、順光状態で撮影された、適切な映像データを使用することができる。
【００９７】
さて、これまで本発明に係る航行ルート案内システム１について説明したが、上述した実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよいものである。
【００９８】
図示した航行ルート案内システム１の各構成要素は、機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていなくてもよい。すなわち、各装置の具体的形態は、図示のものに限られず、各装置の処理負担や使用状況等に応じて、その全部または一部を任意の単位で機能的または物理的に分散または統合してもよい。
【００９９】
航行ルート案内システム１の構成は、例えば、ソフトウェアとして、メモリにロードされたプログラム等によって実現される。上記実施形態では、これらのハードウェアまたはソフトウェアの連携によって実現される機能ブロックとして説明した。すなわち、これらの機能ブロックについては、ハードウェアのみ、ソフトウェアのみ、または、それらの組み合わせによって種々の形で実現できる。
【０１００】
上記した構成要素には、当業者が容易に想定できるもの、実質的に同一のものを含む。さらに、上記した構成は適宜組み合わせが可能である。また、本発明の要旨を逸脱しない範囲において構成の種々の省略、置換または変更が可能である。
【０１０１】
上記では、水中データが映像データであるものとして説明したが、これに限定されない。水中データは、例えば、音響カメラが撮影した撮影データ、水中用のＬｉＤＡＲによって取得されたセンサデータであってもよい。
【０１０２】
上記では、カメラ３２は、映像データを撮影するカメラであるものとして説明したが、これに限定されない。カメラ３２は、例えば、水中用の音響カメラであってもよい。さらに、カメラ３２に代わって、水中の地形を検出可能な、例えば、水中用のＬｉＤＡＲのようなセンサであってもよい。
【０１０３】
上記では、水中の障害物が、岩礁の突起部であるものとして説明したがこれに限定されない。水中の障害物は、例えば、水中の構造物、沈没船などであってもよい。
【０１０４】
また、船舶が航行中にカメラ３２によって撮影した映像データを、サーバ装置１０を介して、他の船舶が取得可能にしてもよい。これにより、先行して同じ水域を航行する船舶によって撮影された映像データを、後続の他の船舶が確認することができる。より安全な航行を支援することができる。
【符号の説明】
【０１０５】
１        航行ルート案内システム
１０      サーバ装置
２０      制御部
２２      学習用データ取得部
２３      判定用データ取得部
２４      学習部
２５      判定部
２６      記憶制御部
２７      判定結果送信部
３０      船舶用装置
３２      カメラ
３３      衛星信号受信部
３４      船速センサ
３５      加速度センサ
３６      ジャイロセンサ
４０      制御部
４２      映像データ取得部（水中データ取得部）
４３      位置情報取得部
４４      船速情報取得部
４５      船体揺れ情報取得部
４６      海洋情報取得部
４７      算出部
５１      学習用データ送信部
５２      判定用データ送信部
５３      判定結果取得部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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