(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
浮体の位置又は姿勢を変化させるための動作を行う動作手段と、
前記動作の前後における前記浮体の位置又は姿勢の変化量を検出する検出手段と、
前記動作手段における動作量を入力層に入力すると前記位置又は姿勢の変化量を出力層から出力するニューラルネットワークに対し、前記動作手段に任意の動作量を与えたときに前記検出手段により検出された変化量を教師信号として入力し、バックプロパゲーションにより当該ニューラルネットワークにおける結合荷重又は閾値のうち少なくともいずれか一方を算出する算出手段と、
前記浮体の位置又は姿勢について所望する変化量を生じさせるような前記動作手段による動作量を、前記算出手段により算出された前記結合荷重又は前記閾値のうち少なくともいずれか一方を含む前記ニューラルネットワークを用いて特定する動作量特定手段と、
特定された前記動作量で動作するよう前記動作手段に指示する指示手段と
を備える浮体位置決めシステム。
【請求項２】
浮体の位置又は姿勢を変化させるための動作を行う動作手段と、
前記動作の前後における前記浮体の位置又は姿勢の変化量を検出する検出手段と、
前記検出手段により検出された前記変化量を入力層に入力すると、前記動作手段における動作量を出力層から出力するニューラルネットワークに対し、前記検出手段により変化量が検出されたときに前記動作手段に与えられた動作量を教師信号として入力し、バックプロパゲーションにより当該ニューラルネットワークにおける結合荷重又は閾値のうち少なくともいずれか一方を算出する算出手段と、
前記浮体の位置又は姿勢について所望する変化量を生じさせるような前記動作手段による動作量を、前記算出手段により算出された前記結合荷重又は前記閾値のうち少なくともいずれか一方を含む前記ニューラルネットワークを用いて特定する動作量特定手段と、
特定された前記動作量で動作するよう前記動作手段に指示する指示手段と
を備える浮体位置決めシステム。
【請求項３】
前記動作量特定手段は、
前記入力層に対して任意の動作量を入力することによって前記出力層から出力された前記変化量を取得し、
取得した前記変化量と、前記浮体の位置又は姿勢について所望する変化量と、前記入力層に対して入力した前記任意の動作量とを用いて、前記浮体の位置又は姿勢について所望する変化量を生じさせるような前記動作手段による動作量を特定する
請求項１に記載の浮体位置決めシステム。
【請求項４】
前記算出手段は、一の浮体の位置決め開始から位置決め終了まで繰り返し前記結合荷重又は閾値のうち少なくともいずれか一方を算出し、
前記指示手段は、前記一の浮体の位置決め開始から位置決め終了までに算出された前記結合荷重又は前記閾値のうち少なくともいずれか一方を含むニューラルネットワークを、前記一の浮体の位置決め過程においてのみ用いる
請求項１乃至３のいずれか１項に記載の浮体位置決めシステム。
【請求項５】
Ｎ回目の浮体位置決めとＮ＋１回目の浮体位置決めのそれぞれの位置決め場所が所定の範囲内で且つその位置決め日時が所定の範囲内である場合には、前記算出手段は、Ｎ回目の浮体位置決め過程の最後に算出した前記結合荷重又は前記閾値を、Ｎ＋１回目の浮体位置決め開始時における前記結合荷重又は前記閾値の初期値として用いる
請求項１乃至４のいずれか１項に記載の浮体位置決めシステム。
【請求項６】
浮体の位置又は姿勢を変化させるための動作を行う動作手段における動作量を入力層に入力すると、前記位置又は姿勢の変化量を出力層から出力するニューラルネットワークを用いた浮体位置決め方法であって、
前記動作の前後における前記浮体の位置又は姿勢の変化量を検出する検出ステップと、
前記動作手段における動作量を入力層に入力すると、前記位置又は姿勢の変化量を出力層から出力するニューラルネットワークに対し、前記動作手段に任意の動作量を与えたときに前記検出された変化量を教師信号として入力し、バックプロパゲーションにより当該ニューラルネットワークにおける結合荷重又は閾値のうち少なくともいずれか一方を算出する算出ステップと、
前記浮体の位置又は姿勢について所望する変化量を生じさせるような前記動作手段による動作量を、前記算出ステップにより算出された前記結合荷重又は前記閾値のうち少なくともいずれか一方を含む前記ニューラルネットワークを用いて特定する動作量特定ステップと、
特定された前記動作量で動作するよう前記動作手段に指示する指示ステップと
を備える浮体位置決め方法。
【請求項７】
浮体の位置又は姿勢を変化させるための動作を行う動作手段による動作の前後において、前記浮体の位置又は姿勢の変化量を検出する検出手段により検出された変化量を入力層に入力すると、前記動作手段における動作量を出力層から出力するニューラルネットワークを用いた浮体位置決め方法であって、
前記ニューラルネットワークに対し、前記検出手段により変化量が検出されたときに前記動作手段に与えられた動作量を教師信号として入力し、バックプロパゲーションにより当該ニューラルネットワークにおける結合荷重又は閾値のうち少なくともいずれか一方を算出する算出ステップと、
前記浮体の位置又は姿勢について所望する変化量を生じさせるような前記動作手段による動作量を、前記算出ステップにより算出された前記結合荷重又は前記閾値のうち少なくともいずれか一方を含む前記ニューラルネットワークを用いて特定する動作量特定ステップと、
特定された前記動作量で動作するよう前記動作手段に指示する指示ステップと
を備える浮体位置決め方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、浮体の位置決めを行う技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
ウインチ方式によるケーソン据付工事においては、水上に浮かべたケーソン上に複数のウインチを設置し、ウインチから繰出されたワイヤロープを水底に設置したシンカーブロックに繋ぎ、ウインチの操作によりケーソンの位置決めを行う。しかし、ケーソン上に作業員が搭乗してウインチを操作する場合、波浪によりケーソンが動揺するため、作業員の安全を確保することが難しい。この問題を解決するために、ケーソンの位置決めを遠隔操作で行うことが提案されている（例えば、特許文献１）。遠隔操作の一例を示すと、衛星測位装置やビデオカメラなどを用いてケーソンの位置や姿勢を作業員が監視するとともに、作業船からケーソン上のウインチに動作量を示す制御信号を送信して目標の位置にケーソンを移動させる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００４−２３８９１４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところが、遠隔操作の場合、ケーソン上で作業員がウインチを操作する場合と比べて、ケーソンの位置決めに要する時間が長くなる傾向がある。その原因として考えられるのは、主に次の２点である。
（１）ケーソン上で作業員がウインチを操作する場合と比べて、ウインチの動作量とケーソンの位置や姿勢の実際の変化量との関係が把握しにくい。
（２）ウインチの動作量とケーソンの位置や姿勢の実際の変化量との関係は、気象条件、海象条件、ケーソンのサイズなどによって変化する。
これらの原因により、ケーソンの位置又は姿勢について所望する変化量を生じさせるようなウインチの動作量を特定することは、作業員にとって困難な作業であった。また、この問題は、ケーソンだけでなく、船舶、ブイなど、あらゆる浮体の位置決めに共通した問題である。
そこで、本発明は、浮体の位置決めを容易に行うことのできる技術を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明は、浮体の位置又は姿勢を変化させるための動作を行う動作手段と、前記浮体の位置又は姿勢の変化量を検出する検出手段と、ニューラルネットワークにおける入力層に対し、前記動作手段による動作量を入力し、当該ニューラルネットワークにおける出力層に対し、前記検出手段により検出された変化量を入力し、当該入力層への前記動作量の入力と当該出力層への前記変化量の入力とを繰り返す過程で、当該ニューラルネットワークにおける結合荷重又は閾値のうち少なくともいずれか一方を算出する算出手段と、前記浮体の位置又は姿勢について所望する変化量を生じさせるような前記動作手段による動作量を、前記ニューラルネットワークを用いて特定する動作量特定手段と、特定された前記動作量で動作するよう前記動作手段に指示する指示手段とを備える浮体位置決めシステムを提供する。
【０００６】
また、本発明は、浮体の位置又は姿勢を変化させるための動作を行う動作手段と、前記浮体の位置又は姿勢の変化量を検出する検出手段と、ニューラルネットワークにおける入力層に対し、前記検出手段により検出された変化量を入力し、当該ニューラルネットワークにおける出力層に対し、前記動作手段による動作量を入力し、当該入力層への前記変化量の入力と当該出力層への前記動作量の入力とを繰り返す過程で、当該ニューラルネットワークにおける結合荷重又は閾値のうち少なくともいずれか一方を算出する算出手段と、前記浮体の位置又は姿勢について所望する変化量を生じさせるような前記動作手段による動作量を、前記ニューラルネットワークを用いて特定する動作量特定手段と、特定された前記動作量で動作するよう前記動作手段に指示する指示手段とを備える浮体位置決めシステムを提供する。
【０００７】
上記の構成において、前記動作量特定手段は、前記入力層に対して任意の前記動作量を入力することによって前記出力層から出力された前記変化量を取得し、取得した前記変化量と、前記浮体の位置又は姿勢について所望する変化量と、前記入力層に対して入力した前記任意の動作量とを用いて、前記浮体の位置又は姿勢について所望する変化量を生じさせるような前記動作手段による動作量を特定してもよい。
【０００８】
上記の構成において、前記算出手段は、一の浮体の位置決め開始から位置決め終了まで繰り返し前記結合荷重又は閾値のうち少なくともいずれか一方を算出し、前記指示手段は、前記一の浮体の位置決め開始から位置決め終了までに算出された前記結合荷重又は前記閾値のうち少なくともいずれか一方を含むニューラルネットワークを、当該一の浮体の位置決め過程においてのみ用いてもよい。
【０００９】
上記の構成において、Ｎ回目の浮体位置決めとＮ＋１回目の浮体位置決めのそれぞれの位置決め場所が所定の範囲内で且つその位置決め日時が所定の範囲内である場合には、前記算出手段は、Ｎ回目の浮体位置決め過程の最後に算出した前記結合荷重又は前記閾値を、Ｎ＋１回目の浮体位置決め開始時における前記結合荷重又は前記閾値の初期値として用いてもよい。
【００１０】
また、本発明は、ニューラルネットワークにおける入力層に対し、浮体の位置又は姿勢を変化させるための動作を行う動作手段による動作量を入力し、当該ニューラルネットワークにおける出力層に対し、前記浮体の位置又は姿勢の変化量を検出する検出手段により検出された変化量を入力し、当該入力層への前記動作量の入力と当該出力層への前記変化量の入力とを繰り返す過程で、当該ニューラルネットワークにおける結合荷重又は閾値のうち少なくともいずれか一方を算出する算出ステップと、前記浮体の位置又は姿勢について所望する変化量を生じさせるような前記動作手段による動作量を、前記ニューラルネットワークを用いて特定する動作量特定ステップと、特定された前記動作量で動作するよう前記動作手段に指示する指示ステップとを備える浮体位置決め方法を提供する。
【００１１】
また、本発明は、ニューラルネットワークにおける入力層に対し、浮体の位置又は姿勢の変化量を検出する検出手段により検出された変化量を入力し、当該ニューラルネットワークにおける出力層に対し、前記浮体の位置又は姿勢を変化させるための動作を行う動作手段による動作量を入力し、当該入力層への前記変化量の入力と当該出力層への前記動作量の入力とを繰り返す過程で、当該ニューラルネットワークにおける結合荷重又は閾値のうち少なくともいずれか一方を算出する算出ステップと、前記浮体の位置又は姿勢について所望する変化量を生じさせるような前記動作手段による動作量を、前記ニューラルネットワークを用いて特定する動作量特定ステップと、特定された前記動作量で動作するよう前記動作手段に指示する指示ステップとを備える浮体位置決め方法を提供する。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、浮体の位置決めを容易に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】ケーソン１の平面図
【図２】コンピュータ５とその周辺機器を示す図
【図３】ニューラルネットワークの階層構造モデルを示す図
【図４】コンピュータ５が実行する処理を示す流れ図
【図５】ニューラルネットワークの階層構造モデルを示す図
【図６】コンピュータ５が実行する処理を示す流れ図
【発明を実施するための形態】
【００１４】
＜第１実施形態＞
本発明を実施するための形態の一例について説明する。本実施形態では、ケーソンの位置決めの作業を想定する。ケーソンは、本発明に係る浮体の一例である。
図１は、ケーソン１の平面図である。図２は、コンピュータ５とその周辺機器を示す図である。コンピュータ５は、作業船や陸上の司令室など、ケーソン１以外の場所に設置される。ケーソン１の上部には、ウインチ２Ａ、２Ｂ、２Ｃ、２Ｄ、測位信号受信装置３、中継装置４が設置される。ウインチ２Ａ、２Ｂ、２Ｃ、２Ｄをウインチ２と総称する。ケーソン１の周囲の水底には、シンカーブロック２３が設置される。ウインチ２から繰出されたワイヤロープ２１は、ケーソン１の上部に設置された滑車２２に掛け回されてシンカーブロック２３に繋がれる。測位信号受信装置３は、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）の航法衛星から測位信号を受信する。ウインチ２及び測位信号受信装置３は、有線又は無線の通信手段で中継装置４と接続される。
【００１５】
コンピュータ５は、制御部５１、記憶部５２及び外部ＩＦ（Interface）部５３を備える。制御部５１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などの演算装置と、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）などの記憶装置とを備える。ＲＯＭには、ハードウェアやＯＳ（Operating System）の起動の手順を記述したファームウェアが記憶される。ＲＡＭは、ＣＰＵが演算を実行する際のデータの記憶に用いられる。記憶部５２は、例えばハードディスク記憶装置を備え、ＯＳやアプリケーションプログラムなどが記憶される。
【００１６】
外部ＩＦ部５３には、入力装置５４、表示装置５５、印刷装置５６及び無線通信装置５７が接続される。入力装置５４は、例えばキーボードやマウスである。表示装置５５は、例えば液晶表示パネルである。印刷装置５６は、例えばプリンタである。無線通信装置５７は、中継装置４との間で無線通信を行う。コンピュータ５は、無線通信装置５７及び中継装置４経由でウインチ２に制御信号を送信する。ウインチ２は、この制御信号に従って、ワイヤロープ２１の巻上げや繰出しの動作を行い、この動作によってケーソン１の位置又は姿勢が変化する。つまり、ウインチ２は、浮体の位置又は姿勢を変化させるための動作を行う動作手段の一例である。
【００１７】
測位信号受信装置３が航法衛星から受信した測位信号は、中継装置４及び無線通信装置５７経由でコンピュータ５に送信される。コンピュータ５は、この測位信号に基づいて、ケーソン１の位置又は姿勢（方位と傾斜）を算出し、算出した値から、ケーソン１の位置又は姿勢の変化量を検出する。つまり、コンピュータ５及び測位信号受信装置３は、浮体の位置又は姿勢の変化量を検出する検出手段の一例である。
【００１８】
ケーソン１の位置決めを遠隔操作で行う場合、ケーソン１上で作業員がウインチ２を操作する場合と比べて、ウインチ２の動作量とケーソン１の位置又は姿勢の変化量との関係が把握しにくい。また、ウインチ２の動作量とケーソン１の位置又は姿勢の変化量との関係は、気象条件、海象条件、ケーソンのサイズなどによって変化する。そのため、ケーソンの位置又は姿勢について所望する変化量を生じさせるようなウインチの動作量を特定することは、作業員にとって困難な作業であった。
【００１９】
そこで、本実施形態では、ケーソン１の位置又は姿勢の変化量をＧＮＳＳなどを用いて検出し、ニューラルネットワークにおける入力層に対し、ウインチ２による動作量を入力し、ニューラルネットワークにおける出力層に対し、検出された変化量を入力し、入力層への動作量の入力と出力層への変化量の入力とを繰り返す過程で、ニューラルネットワークにおける結合荷重又は閾値のうち少なくともいずれか一方を算出する。そして、ケーソン１の位置又は姿勢について所望する変化量を生じさせるようなウインチ２による動作量を、ニューラルネットワークを用いて特定し、特定された動作量で動作するようウインチ２に指示する。動作量の特定においては、入力層に対して任意の動作量を入力することによって出力層から出力された変化量を取得し、取得した変化量と、ケーソン１の位置又は姿勢について所望する変化量と、入力層に対して入力した任意の動作量とを用いて、ケーソン１の位置又は姿勢について所望する変化量を生じさせるようなウインチ２による動作量を特定する。具体的には、以下のとおりである。
【００２０】
図３は、ニューラルネットワークの階層構造モデルを示す図である。本実施形態におけるニューラルネットワークは、入力層、中間層、出力層からなる３層の階層構造モデルとし、応答関数としてシグモイド関数を用いる。入力層には、ウインチ２の動作量が入力され、出力層からは、ケーソン１の位置及び姿勢の推定変化量が出力される。なお、以下の説明では、図の簡素化のために、ケーソン１の位置及び姿勢については水平面内の値（ｘ座標、ｙ座標、方位θ）のみを示すが、実際の位置決めにおいては鉛直方向の座標値と傾斜角も含まれる。
【００２１】
図４は、コンピュータ５が実行する処理を示す流れ図である。コンピュータ５の制御部５１は、記憶部５２に記憶されたアプリケーションプログラムで記述された手順に従ってこの処理を実行する。なお、図中では、ニューラルネットワークをＡＮＮ（Artificial Neural Network）と略記した。
【００２２】
ステップＳ０１において、制御部５１は、据付目標位置と現在位置からケーソン１の移動量Ｄnを算出する。据付目標位置は、予め定められている。現在位置は、測位信号受信装置で受信した測位信号を用いて算出される。移動量Ｄnは、据付目標位置の座標値と現在位置の座標値との差で表される。
【００２３】
ステップＳ０２において、制御部５１は、移動量Ｄnが設定値以上であるか否かを判定する。この設定値は、ケーソン１の位置決めが完了したか否かを判定するための閾値である。移動量Ｄnが設定値以上である場合（ステップＳ０２：ＹＥＳ）には、ケーソン１の移動が必要であるから、制御部５１の処理はステップＳ０３に進む。一方、移動量Ｄnが設定値未満である場合（ステップＳ０２：ＮＯ）には、ケーソン１の位置決めが完了したことになるから、制御部５１は処理を終了する。
【００２４】
ステップＳ０３において、制御部５１は、ウインチ２の動作量Ａnをニューラルネットワークに入力する。具体的には、ウインチ２Ａ、２Ｂ、２Ｃ、２Ｄについて任意に定めた仮の動作量Ａnを値Ｉ１、Ｉ２、Ｉ３、Ｉ４として入力層に入力する。
【００２５】
0006400437.tif 000002
【００２６】
ステップＳ０５において、制御部５１は、据付目標位置までのウインチ２の動作量
Ａn+1を求める。ウインチ２Ａ、２Ｂ、２Ｃ、２Ｄについて、据付目標位置までの動作量Ａn+1は、次式で求められる。
Ａn+1＝Ｄn×Ａn／Ｍn
【００２７】
ステップＳ０６において、制御部５１は、据付目標位置までのウインチ２の動作量
Ａn+1をニューラルネットワークに入力する。具体的には、ウインチ２Ａ、２Ｂ、２Ｃ、２ＤについてステップＳ０５で求めた動作量Ａn+1を値Ｉ１、Ｉ２、Ｉ３、Ｉ４として入力層に入力する。
【００２８】
ステップＳ０７において、制御部５１は、ケーソン１の位置の変化量Ｍn+1を推定する。具体的には、推定変化量Ｍn+1としてケーソン１の位置（ｘ座標、ｙ座標）と姿勢（方位θ）の変化量を値Ｏ１、Ｏ２、Ｏ３として出力層から出力する。
【００２９】
ステップＳ０８において、制御部５１は、ウインチ２を動作量Ａn+1だけ動作させる。具体的には、制御部５１は、ウインチ２Ａ、２Ｂ、２Ｃ、２Ｄに対して、動作量Ａn+1を示す制御信号を送信する。
【００３０】
ステップＳ０９において、制御部５１は、測位結果から求めた教師信号Ｔnをニューラルネットワークに入力する。具体的には、制御部５１は、測位信号受信装置から受信した測位信号に基づいてケーソン１の位置又は姿勢の変化量を求め、この変化量を教師信号
Ｔnとして入力する。
【００３１】
0006400437.tif 000003
【００３２】
＜第２実施形態＞
本実施形態では、ケーソン１の位置又は姿勢の変化量をＧＮＳＳなどを用いて検出し、ニューラルネットワークにおける入力層に対し、検出された変化量を入力し、ニューラルネットワークにおける出力層に対し、ウインチ２による動作量を入力し、入力層への変化量の入力と出力層への動作量の入力とを繰り返す過程で、ニューラルネットワークにおける結合荷重又は閾値のうち少なくともいずれか一方を算出する。具体的には、以下のとおりである。
【００３３】
図５は、ニューラルネットワークの階層構造モデルを示す図である。本実施形態におけるニューラルネットワークは、入力層、中間層、出力層からなる３層の階層構造モデルとし、応答関数としてシグモイド関数を用いる。入力層には、ケーソン１の位置及び姿勢の目標変化量が入力され、出力層からは、ウインチ２の推定動作量が出力される。なお、以下の説明では、図示の簡素化のために、ケーソン１の位置及び姿勢については水平面内の値（ｘ座標、ｙ座標、方位θ）のみを示すが、実際の位置決めにおいては鉛直方向の座標値と傾斜角も含まれる。
【００３４】
図６は、コンピュータ５が実行する処理を示す流れ図である。
ステップＳ２１、Ｓ２２の処理は、第１実施形態のステップＳ０１、０２と同じである。
ステップＳ２３において、制御部５１は、ケーソン１の位置又は姿勢の変化量Ｍnをニューラルネットワークに入力する。具体的には、変化量Ｍnとして、ケーソン１の位置（ｘ座標、ｙ座標）と姿勢（方位θ）の変化量を値Ｉ１、Ｉ２、Ｉ３として入力層に入力する。
【００３５】
ステップＳ２４において、制御部５１は、ウインチ２の動作量Ａnを推定する。具体的には、ウインチ２Ａ、２Ｂ、２Ｃ、２Ｄについて動作量Ａnを値Ｏ１、Ｏ２、Ｏ３、Ｏ４として出力層から出力する。
【００３６】
ステップＳ２５において、制御部５１は、ウインチ２を動作量Ａnだけ動作させる。具体的には、制御部５１は、ウインチ２Ａ、２Ｂ、２Ｃ、２Ｄに対して、動作量Ａnを示す制御信号を送信する。
【００３７】
ステップＳ２６において、制御部５１は、測位結果から求めた変化量Ｍn+1をニューラルネットワークに入力する。具体的には、制御部５１は、測位信号受信装置から受信した測位信号に基づいてケーソン１の位置又は姿勢の変化量Ｍn+1を求め、この変化量Ｍn+1を値Ｉ１、Ｉ２、Ｉ３として入力層に入力する。
【００３８】
ステップＳ２７において、制御部５１は、ウインチ２の動作量Ａn+1を推定する。具体的には、ウインチ２Ａ、２Ｂ、２Ｃ、２Ｄについて動作量Ａn+1を値Ｏ１、Ｏ２、Ｏ３、Ｏ４として出力層から出力する。
【００３９】
ステップＳ２８において、制御部５１は、動作量Ａn+1に対し動作量Ａnを教師信号Ｔnとしてバックプロパゲーションにより各パラメータを修正する。
【００４０】
＜変形例＞
上記の実施形態を次のように変形してもよい。また、複数の変形例を組み合わせもよい。
＜１＞
ウインチの動作量とケーソンの実際の移動量との関係は、気象条件、海象条件、ケーソンのサイズなどによって変化する。従って、一のケーソンの位置決め開始から位置決め終了まで繰り返し結合荷重又は閾値のうち少なくともいずれか一方を算出し、一のケーソンの位置決め開始から位置決め終了までに算出された結合荷重又は閾値のうち少なくともいずれか一方を含むニューラルネットワークを、一のケーソンの位置決め過程においてのみ用いるようにしてもよい。
【００４１】
＜２＞
前回と今回の測位の場所及び時間に関する条件が所定の範囲内に含まれる場合には、前回の測位に基づいて算出した結合荷重又は閾値を、今回の測位時における結合荷重又は閾値の初期値として用いてもよい。つまり、Ｎ回目の浮体位置決めとＮ＋１回目の浮体位置決めのそれぞれの位置決め場所が所定の範囲内で且つその位置決め日時が所定の範囲内である場合には、Ｎ回目の浮体位置決め過程の最後に算出した結合荷重又は閾値を、Ｎ＋１回目の浮体位置決め開始時における結合荷重又は閾値の初期値として用いてもよい。
【００４２】
＜３＞
ニューラルネットワークの階層構造モデルの階層の数は、何層でもよい。すなわち、複数の中間層が設けられた階層構造モデルを用いてもよい。
【００４３】
＜４＞
船舶、ブイ（浮標）、リグ、メガフロート、洋上風力発電装置など、いかなる浮体に本発明を適用してもよい。
【００４４】
＜５＞
上記の実施形態では、作業船や陸上の司令室など、ケーソン１以外の場所にコンピュータ５を設置した例を示したが、ケーソン１上にコンピュータ５を設置してもよい。
【符号の説明】
【００４５】
１  ケーソン、２、２Ａ、２Ｂ、２Ｃ、２Ｄ  ウインチ、２１  ワイヤロープ、２２  滑車、２３  シンカーブロック、３  測位信号受信装置、４  中継装置、５  コンピュータ、５１  制御部、５２  記憶部、５３  外部ＩＦ部、５４  入力装置、５５  表示装置、５６  印刷装置、５７  無線通信装置
【図１】
0006400437.tif 000004
【図２】
0006400437.tif 000005
【図３】
0006400437.tif 000006
【図４】
0006400437.tif 000007
【図５】
0006400437.tif 000008
【図６】
0006400437.tif 000009