JP7312263B2 - 海上船舶の最適ルートを決定するための装置 - Google Patents

Description

本発明は、海上ルート立案の分野に関する。詳細には、本発明は、出力ルート最適化（ＰＲＯ）に関する。

従来の海上ルート最適化アルゴリズムは、多くの場合、同様の推定手順に従って、特定の時間に目的地に到達するために達成する必要があるコースおよび速度の観点から、船舶の最適な航行ルートを決定する。

最初に、船舶の航海領域に沿った中間地点（ウェイポイント）またはグリッドが生成され、関連付けられた速度を有する軌道の観点から候補ルートが構築される。次いで、これらの候補から、所要到着時間または指示された速度および燃料消費量のいずれかに基づいて、最短航行時間または最小燃料消費量などの特定の最適化目的に関して最適ルートが決定される。

しかしながら、このような最適化目的に依存し、従来の最適化制約パラメータを考慮する従来の海上ルート最適化アルゴリズムは、典型的には、トレードオフに関連付けられている。例えば、最適化制約パラメータとして最短航行時間または固定の所要到着時間のいずれかを使用することは、燃料消費量の増加に関連付けられている場合がある。最適化制約パラメータとしての所定の固定の所要到着時間または特定の許容速度間隔での最小燃料消費量を最適化目的として使用することは、積み荷の安全性および／または疲労に関して、海上船舶の加速度および揺れに対する最大限度を超えるリスクの増加に関連付けられている場合がある。

本発明の目的は、最速、最短、最も快適、または最も経済的なルートを含むことができるが、これらに限定されないユーザのニーズおよび挿入されたしきい値に従って、海上船舶の最適ルートを決定するための改善された装置を提供することである。これらは、エンドユーザが挿入したしきい値に依存してもよく、そのような例は、積み荷の性質であってもよい。

本目的は、独立請求項の特徴によって達成される。さらなる実施態様は、従属請求項、本明細書、および図から明らかである。

本発明は、海上船舶の推進シャフトのシャフト出力が海上船舶の出力効率に直接関係し、海上船舶の任意の加速および／または減速が、典型的には、効率の低下に関連付けられているという知見に基づいている。出発地と目的地との間の最適ルートを取得するために、任意のルート最適化アルゴリズムを実行する場合、最適化制約パラメータとして、海上船舶の推進シャフトの少なくとも所定の一定シャフト出力を使用することが有利であることが見いだされ、それによって、所定の出発地と所定の目的地との間の航海中の海上船舶の出力効率を向上させることができる。さらに、所定の出発地と所定の目的地との間の航海中の海上船舶の燃料消費量の削減を達成することができる。

この概念は、積み荷の敏感さならびに海上船舶がどのように指示されるかに関係なく、あらゆる種類の海上船舶、例えば、特定の所要到着時間を指示されている定期船サービス、または原油、穀物、もしくはその他の非敏感な積み荷などの積み荷の性質に起因して、特定の速度もしくは燃料消費量を維持するように指示されているだけの海上船舶（これは不定期船として知られている）のための海上ルート立案に有利に適用することができる。所定の出発地および所定の目的地は、出発港から目的港までの海上船舶の全ルートに関連していてもよい。しかしながら、所定の出発地および所定の目的地は、代替として、ルートのある区間のみを立案するために出発港と目的港との間の中間地点に関連していてもよい。

第１の態様によると、本発明は、海上船舶の最適ルートを決定するための装置であって、海上船舶が所定の出発地で出発し、海上船舶が所定の目的地に到着し、海上船舶が推進力を使用して前進する、装置に関する。本装置は、少なくとも１つの最適化制約パラメータを記憶するように構成されたデータベースを備え、前述の少なくとも１つの最適化制約パラメータは、海上船舶の推進シャフトの所定の一定シャフト出力を含む。最適なルートは、最良の地理的ルート（すなわち、どの中間地点を選択すべきか、および船舶がどのコースを航行するか）、ならびにスクリューに送達される、好ましくはｋＷで表される最良のエンジン設定（または速度プロファイル）、したがってルートに沿って選択されるシャフト出力の両方に関して計算することができる。したがって、悪天候を回避し、または潮流に乗るために、速度を上げたり下げたりすることが賢明な場合がある。本装置は、海上船舶の最適ルートを取得するために、所定の出発地、所定の目的地、および少なくとも１つの最適化制約パラメータに基づいて、ルート最適化アルゴリズムを実行するように構成されたプロセッサをさらに備える。

これに関連して、最適ルートは、航海全体を通して常に１つの平均的なエンジン設定（推進に何ｋＷを使用するか、したがってスクリューに出力するか）を有するとは限らない。場合によっては、いくつかの可変エンジン設定を有することが最適な場合がある。これには、悪天候を回避するために速度を調整すること、船舶が浅瀬に入る場合に一時的に速度を低下させること、燃料価格の上昇に起因して排出制御領域（ＥＣＡ）ゾーンで速度を低下させること、十分な量の低硫黄燃料の不足に起因してＥＣＡゾーンの内側／外側の速度を調整すること、他の環境領域（クジラ領域など）で速度を調整すること、安全性に起因して高リスク領域（ＨＲＡ）で速度を増加させることが含まれるが、これらに限定されない。これらは、ユーザのニーズに従って最適なルートを実行するためにアルゴリズムに挿入することができるしきい値の一部である。

一実施形態では、多目的ルート最適化アルゴリズムは、以下のアルゴリズム、すなわち、アイソクロンアルゴリズム、アイソポンアルゴリズム、動的プログラミングアルゴリズム、３Ｄ動的プログラミングアルゴリズム、ダイクストラアルゴリズム、または遺伝的アルゴリズムのうちの少なくとも１つを含むことができるが、それらの組合せとすることもできる。したがって、異なる十分に確立されたアルゴリズムを適用することができ、それによって、装置の効率的な実装が可能になる。

アイソクロンアルゴリズムは、例えば、ハギワラ（Ｈａｇｉｗａｒａ Ｈ．）の「Ｗｅａｔｈｅｒ ｒｏｕｔｉｎｇ ｏｆ（ｓａｉｌ－ａｓｓｉｓｔｅｄ） ｍｏｔｏｒ ｖｅｓｓｅｌｓ」、デルフト工科大学博士論文、１９８９年の研究に基づくことができる。アイソポンアルゴリズムは、例えば、クロンプストラ（Ｋｌｏｍｐｓｔｒａ Ｍ．Ｂ．）らの「Ｔｈｅ ｉｓｏｐｏｎｅ ｍｅｔｈｏｄ ｉｎ ｏｐｔｉｍａｌ ｃｏｎｔｒｏｌ」、Ｄｙｎａｍｉｃｓ ａｎｄ Ｃｏｎｔｒｏｌ、２（３）：２８１－３０１、１９９２年の研究に基づくことができる。動的プログラミングアルゴリズムは、例えば、デウィット（Ｄｅ Ｗｉｔ Ｃ．）の「Ｐｒｏｐｏｓａｌ ｆｏｒ ｌｏｗ ｃｏｓｔ ｏｃｅａｎ ｗｅａｔｈｅｒ ｒｏｕｔｅｉｎｇ」、Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ、４３（３）：４２８－４３９、１９９０年の研究に基づくことができる。３Ｄ動的プログラミングアルゴリズムは、例えば、シャオ（Ｓｈａｏ Ｗ．）およびチョウ（Ｚｈｏｕ Ｐ．）の「Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｆ ａ ３Ｄ Ｄｙｎａｍｉｃ Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ Ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ Ｗｅａｔｈｅｒ Ｒｏｕｔｉｎｇ」、Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｎ Ｍａｒｉｎｅ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｓａｆｅｔｙ ｏｆ Ｓｅａ Ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ、Ｖｏｌｕｍｅ６、Ｎｕｍｂｅｒ１、２０１２年の研究に基づくことができる。ダイクストラアルゴリズムは、例えば、ダイクストラ（Ｄｉｊｋｓｔｒａ Ｅ．Ｗ．）の「Ａ ｎｏｔｅ ｏｎ ｔｗｏ ｐｒｏｂｌｅｍｓ ｉｎ ｃｏｎｎｅｘｉｏｎ ｗｉｔｈ ｇｒａｐｈｓ」、Ｎｕｍｅｒｉｓｃｈｅ Ｍａｔｈｅｍａｔｉｋ、Ｖｏｌ．１、ｐｐ．２６９－２７１、１９５９年の研究に基づくことができる。遺伝的アルゴリズムは、例えば、マキ（Ｍａｋｉ Ａ．）の「Ａ ｎｅｗ ｗｅａｔｈｅｒ－ｒｏｕｔｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ ｔｈａｔ ａｃｃｏｕｎｔｓ ｆｏｒ ｓｈｉｐ ｓｔａｂｉｌｉｔｙ ｂａｓｅｄ ｏｎ ａ ｒｅａｌ－ｃｏｄｅｄ ｇｅｎｅｔｉｃ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ」、Ｊｏｕｒｎａｌ Ｍａｒｉｔｉｍｅ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ、１６：３１１－３２２、２０１１年の研究に基づくことができる。

一実施形態では、データベースは、所定の船舶の性能モデルを記憶するようにさらに構成され、プロセッサは、所定の船舶の性能モデルにさらに基づいてルート最適化アルゴリズムを実行するようにさらに構成されている。したがって、多目的ルート最適化アルゴリズムの実行では、海上船舶の特性を効果的に考慮することができる。

一実施形態では、所定の船舶の性能モデルは、以下のパラメータ、すなわち、海上船舶の最高速度、海上船舶の可航距離、海上船舶の水抵抗、特に海上船舶の静水抵抗、海上船舶の波抵抗、海上船舶の風抵抗、海上船舶のファウリング抵抗、および／またはスクワット効果に起因する抵抗のうちの少なくとも１つを示す。したがって、多目的ルート最適化アルゴリズムの実行では、海上船舶の特性を効果的に考慮することができる。

スクワット効果は、浅瀬を航行するときに海上船舶の速度が（喫水および速度間隔に応じて）低下する流体力学的現象である。十分な余地がある場合は船舶の下を自由に流れる水も、船体と海底との間に十分なスペースがないと、その流れが制限される。これにより、船舶が水から受ける抵抗が増加するため、浅瀬でのこのスクワット効果は、最適化における１つのパラメータとして考慮されなければならない。

一実施形態では、データベースは、所定の水深計測情報を記憶するようにさらに構成され、プロセッサは、所定の水深計測情報にさらに基づいてルート最適化アルゴリズムを実行するようにさらに構成されている。したがって、水深計測パラメータは、多目的ルート最適化アルゴリズムの実行において効果的に考慮することができる。

一実施形態では、所定の水深計測情報は、以下の水深計測パラメータ、すなわち、水深または等深線のうちの少なくとも１つを示す。したがって、多目的ルート最適化アルゴリズムの実行では、海上船舶の航行可能領域を効果的に考慮することができる。

一実施形態では、データベースは、所定の海洋気象情報を記憶するようにさらに構成され、プロセッサは、所定の海洋気象情報にさらに基づいてルート最適化アルゴリズムを実行するようにさらに構成されている。したがって、多目的ルート最適化アルゴリズムの実行では、海洋気象パラメータを効果的に考慮することができる。

一実施形態では、所定の海洋気象情報は、以下の海洋気象パラメータ、すなわち、風向、風速、潮流の方向、潮流の速度、波高、特に有義波高もしくは最大波高、波の周期、波の伝播方向、および／または波のスペクトルのうちの少なくとも１つを示す。したがって、多目的ルート最適化アルゴリズムの実行では、海上船舶の出力効率に影響を及ぼす海洋気象条件を効果的に考慮することができる。

一実施形態では、プロセッサは、以下の最適化目的、すなわち、海上船舶の最小到着予定時間、海上船舶の最小電力消費量、海上船舶の最小燃料消費量、海上船舶の最小排出量、特に海上船舶の最小ＣＯ２、ＳＯｘ、ＮＯｘ、もしくはＰＭ排出量、海上船舶の揺れの最小リスク、および／または海上船舶の構造における最小疲労損傷のうちの少なくとも１つあるいはそれらの組合せにさらに基づいて、多目的ルート最適化アルゴリズムを実行するようにさらに構成されている。したがって、多目的ルート最適化アルゴリズムの実行では、異なる最適化目的を考慮することができる。

海上船舶の揺れのリスクを最小限に抑えることによって、積み荷損失のリスクおよび／または海上船舶の構造における構造応力を低減または最小化することができる。さらに、メンテナンス間隔を長くすることができ、および／または安全性リスクを低減することができる。

一実施形態では、プロセッサは、所定の出発地および所定の目的地に基づいて複数のノードおよび複数のエッジを含むグラフを生成し、このグラフにさらに基づいてルート最適化アルゴリズムを実行するようにさらに構成されている。したがって、多目的ルート最適化アルゴリズムを効果的に実行することができる。

複数のノードの各ノードは、それぞれの位置、例えば、それぞれの経度およびそれぞれの緯度に関連付けることができる。複数のエッジの各エッジは、複数のノードのうちの一対のノードに関連付けることができる。

一実施形態では、複数のエッジの各エッジは、それぞれの最適化コストに関連付けられている。したがって、多目的ルート最適化アルゴリズムを効果的に実行することができる。

それぞれの最適化コストは、例えば、以下の最適化コスト、すなわち、それぞれのノードの対に関連付けられた海上船舶の航海時間、海上船舶の電力消費量、海上船舶の燃料消費量、海上船舶の排出量、特に海上船舶のＣＯ２、Ｓｏｘ、ＮＯｘ、もしくはＰＭ排出量、海上船舶の揺れのリスク、および／または海上船舶の構造における疲労損傷のうちの１つであってもよい。プロセッサは、複数のエッジのそれぞれの最適化コストにさらに基づいて、多目的ルート最適化アルゴリズムを実行するように構成することができる。

海上船舶の揺れのリスクは、積み荷損失のリスクおよび／または海上船舶の構造における構造応力と関連付けられている場合がある。これらのリスクは、メンテナンス間隔および／または安全性リスクにさらに関連している場合がある。

一実施形態では、装置は、通信ネットワークを介して航行データを送信するように構成された通信インターフェースをさらに備え、航行データは、海上船舶の最適ルートを示す。したがって、海上船舶の最適ルートは、例えば、陸上で決定されてもよく、海上船舶に搭載された航行システムに信号で伝達されてもよい。

一実施形態では、航行データは、所定の一定シャフト出力をさらに示す。したがって、海上船舶の最適ルートを陸上で決定するために使用される所定の一定シャフト出力も、海上船舶に搭載された航行システムに信号で伝達されてもよい。

第２の態様によると、本発明は、海上船舶の最適ルートを決定するための装置を操作する方法であって、海上船舶が所定の出発地で出発し、海上船舶が所定の目的地に到着し、海上船舶が推進力を使用して前進する、方法に関する。本装置は、データベースおよびプロセッサを備え、データベースは、少なくとも１つの最適化制約パラメータを記憶するように構成され、少なくとも１つの最適化制約パラメータは、海上船舶の推進シャフトの所定の一定シャフト出力を含む。本方法は、海上船舶の最適ルートを取得するために、プロセッサによって、所定の出発地、所定の目的地、および少なくとも１つの最適化制約パラメータに基づいて、ルート最適化アルゴリズムを実行することを含む。

本方法は、本装置によって実行することができる。本方法のさらなる特徴は、本装置の特徴または機能性から直接生じる。

第３の態様によると、本発明は、プロセッサによって実行されたときに本方法を実行するためのプログラムコードを含むコンピュータプログラムに関する。

本発明は、ハードウェアおよび／またはソフトウェアで実施することができる。

本発明の実施形態は、以下の図に関して説明される。

海上船舶の最適ルートを決定するための装置の概略図である。 海上船舶の最適ルートを決定するための装置を操作するための方法の概略図である。 複数のノードと複数のエッジを有するグラフの概略図である。

図１は、海上船舶の最適ルートを決定するための装置１００の概略図を示しており、海上船舶は、所定の出発地で出発し、海上船舶は、所定の目的地に到着し、海上船舶は、推進力を使って前進する。装置１００は、少なくとも１つの最適化制約パラメータを記憶するように構成されたデータベース１０１を備え、少なくとも１つの最適化制約パラメータは、海上船舶の推進シャフトの所定の一定シャフト出力を含む。装置１００は、海上船舶の最適ルートを取得するために、所定の出発地、所定の目的地、および少なくとも１つの最適化制約パラメータに基づいて、多目的ルート最適化アルゴリズムを実行するように構成されたプロセッサ１０３をさらに備える。装置１００は、通信ネットワークを介して航行データを送信するように構成された通信インターフェース１０５をさらに備えることができ、航行データは、海上船舶の最適ルートを示す。航行データは、所定の一定シャフト出力をさらに示すことができる。装置１００は、海上船舶に搭載されていても、陸上に配置されていてもよい。

多目的ルート最適化アルゴリズムは、以下のアルゴリズム、すなわち、アイソクロンアルゴリズム、アイソポンアルゴリズム、動的プログラミングアルゴリズム、３Ｄ動的プログラミングアルゴリズム、ダイクストラアルゴリズム、または遺伝的アルゴリズムのうちの少なくとも１つまたはそれらの組合せを含むことができる。ルート最適化アルゴリズムは、言及されたアルゴリズムのうちの１つのみまたはそれらの任意の組合せを含むことができる。

プロセッサ１０３は、以下の最適化目的、すなわち、海上船舶の最小到着予定時間、海上船舶の最小電力消費量、海上船舶の最小燃料消費量、海上船舶の最小排出量、特に海上船舶の最小ＣＯ２、Ｓｏｘ、ＮＯｘ、もしくはＰＭ排出量、海上船舶の揺れの最小リスク、および／または海上船舶の構造における最小疲労損傷のうちの少なくとも１つあるいはそれらの組合せにさらに基づいて、多目的ルート最適化アルゴリズムを実行するようにさらに構成されてもよい。海上船舶の揺れのリスクを最小限に抑えることによって、積み荷損失のリスクおよび／または海上船舶の構造における構造応力を低減もしくは最小化することができる。さらに、メンテナンス間隔を長くすることができ、および／または安全性リスクを低減することができる。ルート最適化は、推進シャフトの所定の一定シャフト出力を最適化制約パラメータとして考慮しながら、言及された最適化目的のいずれかに関してプロセッサ１０３によって実行することができる。

データベース１０１は、所定の船舶の性能モデルを記憶するようにさらに構成されてもよく、プロセッサ１０３は、所定の船舶の性能モデルにさらに基づいて多目的ルート最適化アルゴリズムを実行するようにさらに構成されてもよい。所定の船舶性能モデルは、以下のパラメータ、すなわち、海上船舶の最高速度、海上船舶の可航距離、海上船舶の水抵抗、特に海上船舶の静水抵抗、海上船舶の波抵抗、海上船舶の風抵抗、海上船舶のファウリング抵抗、および／またはスクワット効果に起因する抵抗のうちの少なくとも１つを示すことができる。所定の船舶性能モデルは、海上船舶の性能を示すことができる。通信インターフェース１０５は、通信ネットワークを介して所定の船舶の性能モデルを受信するように構成されてもよい。

データベース１０１は、所定の水深計測情報を記憶するようにさらに構成されてもよく、プロセッサ１０３は、所定の水深計測情報にさらに基づいて多目的ルート最適化アルゴリズムを実行するようにさらに構成されている。所定の水深計測情報は、以下の水深計測パラメータ、すなわち、水深または等深線のうちの少なくとも１つまたはそれらの組合せを示すことができる。所定の水深計測情報は、所定の出発地と所定の目的地との間の海上船舶の候補ルートの水深計測条件を示すことができる。通信インターフェース１０５は、通信ネットワークを介して所定の水深計測情報を受信するように構成されてもよい。

データベース１０１は、所定の海洋気象情報を記憶するようにさらに構成されてもよく、プロセッサ１０３は、所定の海洋気象情報にさらに基づいて多目的ルート最適化アルゴリズムを実行するようにさらに構成されている。所定の海洋気象情報は、以下の海洋気象パラメータ、すなわち、風向、風速、潮流の方向、潮流の速度、波高、特に有義波高もしくは最大波高、波の周期、波の伝播方向、および／または波のスペクトルのうちの少なくとも１つあるいはそれらの組合せを示すことができる。所定の海洋気象情報は、所定の出発地と所定の目的地との間の海上船舶の候補ルートの海洋気象条件を示すことができる。通信インターフェース１０５は、通信ネットワークを介して所定の海洋気象情報を受信するように構成されてもよい。

図２は、海上船舶の最適ルートを決定するための装置を操作するための方法２００の概略図を示し、海上船舶は、所定の出発地で出発し、海上船舶は、所定の目的地に到着し、海上船舶は、推進力を使用して前進する。本装置は、データベースおよびプロセッサを備え、データベースは、少なくとも１つの最適化制約パラメータを記憶するように構成され、少なくとも１つの最適化制約パラメータは、海上船舶の推進シャフトの所定の一定シャフト出力を含む。方法２００は、プロセッサによって、所定の出発地、所定の目的地、および最適化制約パラメータのうちの少なくとも１つまたはそれらの組合せに基づいて、多目的ルート最適化アルゴリズムを実行（２０１）して、海上船舶の最適ルートを取得するステップを含む。方法２００は、プロセッサによって実行されるプログラムコードを含むコンピュータプログラムによって実行されてもよい。

図３は、複数のノード３０１ａ～３０１ｊおよび複数のエッジ３０３ａ～３０３ｑを有するグラフ３００の概略図を示す。グラフ３００は、所定の出発地および所定の目的地に基づいて、プロセッサによって生成することができる。

複数のノード３０１ａ～３０１ｊの各ノードは、それぞれの位置、例えば、それぞれの経度およびそれぞれの緯度に関連付けられていてもよい。複数のエッジ３０３ａ～３０３ｑの各エッジは、複数のノード３０１ａ～３０１ｊのうちの一対のノードに関連付けられていてもよい。複数のエッジ３０３ａ～３０３ｑの各エッジは、それぞれの最適化コスト、例えば、海上船舶の電力消費量、海上船舶の燃料消費量、海上船舶の最大の揺れのリスク、または海上船舶の構造における疲労損傷に関連付けられていてもよい。プロセッサは、グラフ３００に基づいて、例えば、ダイクストラアルゴリズムを含む多目的ルート最適化アルゴリズムを実行することができる。

要約すると、多目的ルート最適化アルゴリズムに従って、海上船舶のルートを異なる最適化目的に対して最適化することができる。例えば、最適化制約パラメータとしての所定の一定速度での海上船舶の最小到着予定時間（ＥＴＡ）、または最適化制約パラメータとしての所定の固定のＥＴＡでの海上船舶の最小燃料消費量もしくは最小排出量である。さらに、例えば、特定の大波パターンとの相互作用に起因する海上船舶の揺れの最小のリスク、または海上船舶の構造における最小の疲労損傷に関するルート最適化を実行することができる。実質的な改善は、最適化制約パラメータとして所定の一定シャフト出力を考慮した最適化を使用して実現することができる。これは、海上船舶の船長が、海上船舶のスクリューに接続され得る推進シャフトのシャフト出力の特定の設定を選択することができ、海上船舶の航海全体にわたってシャフト出力の設定を変更しない可能性があることを意味する。

海洋気象条件に応じて、海上船舶は、海洋気象条件に起因して、例えば、好ましい風、潮流、および／または波の場合には速度を上げ、あるいは例えば、好ましくない風、潮流、および／または波の場合には速度を下げることができる。海洋気象条件を予測することができ、船舶の性能モデルが特定のシャフト出力におけるこれらの条件下での海上船舶の速度を提供することができるため、所望の時間内に航海を完了するために、どのシャフト出力が十分な全体的な速度を生成することができるかを計算することが可能である場合がある。必要なシャフト出力が分かると、必要なエンジン出力およびこのエンジン出力を生成するために必要な燃料も分かる場合がある。一実施形態では、必要なシャフト出力は、ルート最適化のための所定の一定シャフト出力として使用される。

海上船舶は、移動のみのためよりも多くの電力、例えば、暖房、冷房、照明、クレーンの操作、および／または水の汲み上げのための電力などを必要とする場合があるため、シャフト出力は、海上船舶の全体的な電力消費量と等しくない場合があり、これは、全体的な電力消費量が、海上船舶がシャフト出力を生成するためだけに必要とされる電力消費量よりも高くなる可能性があるためである。

船舶性能モデルは、例えば、以下のパラメータ、すなわち、海上船舶の最高速度、海上船舶の可航距離、海上船舶の水抵抗、特に海上船舶の静水抵抗、海上船舶の波抵抗、海上船舶の風抵抗、海上船舶のファウリング抵抗、および／またはスクワット効果に起因する抵抗のうちの少なくとも１つを示すことができる。船舶性能モデルは、船舶性能モデルのパラメータ化を改善するために、例えば、多くの航海にわたる海上船舶の性能および挙動データ、例えば、６度の揺れを処理することができる機械学習を使用して、さらに精緻なものにすることができる。機械学習を使用して、シャフト出力を生成することには厳密には関連していない可能性のある追加のおよび全体的な電力需要を理解し、さらにモデル化することも可能な場合がある。しかしながら、例えば、搭載機器に起因する追加の電力需要は、ルート最適化のための所定の一定シャフト出力に影響を及ぼさない可能性があり、そのため、このシャフト出力が海上船舶の最適ルートを決定するための適切な最適化制約パラメータである。追加の電力需要は、海上船舶の全体的な燃料消費量にのみ影響を及ぼす可能性がある。

例えば、航海が所定の一定速度に対して最適化されている場合、船長は、海上船舶の速度を提案された値に維持するために、海上船舶が異なる好ましいおよび／または好ましくない海洋気象条件に入るたびに、スロットルを能動的に増減しなければならない場合がある。しかしながら、所定の一定シャフト出力で海上船舶を運航することは、所定の一定シャフト出力を使用する航海全体にわたる速度が、海上船舶が時間通りに到着するのに全体的に十分であると判断され得るため、船長によるいかなるアクションも必要としない。これを達成するために、水深計測および／または海洋気象条件も考慮されることが好ましく、海洋気象条件は予測することができる。

本研究は、ＥＵ ＦＰ７ ＳｐａｃｅＮａｖプロジェクト（助成金契約番号６０７３７１）およびＥＵ Ｈｏｒｉｚｏｎ２０２０ ＥＯＮａｖプロジェクト（助成金契約番号６８７５３７）から資金提供を受けた。

１００ 装置、 １０１ データベース、 １０３ プロセッサ、 １０５ 通信インターフェース、 ２００ 方法、 ２０１ 実行、 ３００ グラフ、 ３０１ａ～３０１ｊ ノード、 ３０３ａ～３０３ｑ エッジ

Claims (13)

1. 海上船舶の最適ルートを決定するための装置（１００）であって、前記海上船舶が所定の出発地で出発し、前記海上船舶が所定の目的地に到着し、前記海上船舶が推進力を使用して前進し、
   少なくとも１つの最適化制約パラメータを記憶するように構成されたデータベース（１０１）で、前記少なくとも１つの最適化制約パラメータが前記海上船舶の推進シャフトの所定の一定シャフト出力を含む、データベース（１０１）と、
   前記海上船舶の前記最適ルートを取得するために、前記所定の出発地、前記所定の目的地、および前記少なくとも１つの最適化制約パラメータに基づいて、多目的ルート最適化アルゴリズムを実行するように構成されたプロセッサ（１０３）と、
   を備え、
   前記データベース（１０１）が所定の船舶性能モデルを記憶するようにさらに構成され、前記プロセッサ（１０３）が前記所定の船舶性能モデルにさらに基づいて前記多目的ルート最適化アルゴリズムを実行するようにさらに構成されており、
   前記データベース（１０１）が、所定の水深計測情報を記憶するようにさらに構成され、前記プロセッサ（１０３）が、前記所定の水深計測情報にさらに基づいて前記多目的ルート最適化アルゴリズムを実行するようにさらに構成されており、
   前記所定の船舶性能モデルが、スクワット効果に起因する抵抗を示しており、
   前記スクワット効果とは、前記海上船舶が水から受ける抵抗が増加することであり、
   前記海上船舶と海底との間に十分なスペースがないために前記海上船舶の下の水流が制限されることに基づく、前記海上船舶が水から受ける抵抗の増加が、最適化における１つのパラメータとして考慮される、
   ことを特徴とする装置（１００）。
2. 請求項１に記載の装置（１００）であって、前記多目的ルート最適化アルゴリズムが、以下のアルゴリズム、すなわち、アイソクロンアルゴリズム、アイソポンアルゴリズム、動的プログラミングアルゴリズム、３Ｄ動的プログラミングアルゴリズム、ダイクストラアルゴリズム、または遺伝的アルゴリズムのうちの少なくとも１つまたはそれらの組合せを含むことを特徴とする装置（１００）。
3. 請求項１に記載の装置（１００）であって、前記所定の船舶の性能モデルが、以下のパラメータ、すなわち、前記海上船舶の速度、前記海上船舶の可航距離、前記海上船舶の水抵抗、特に前記海上船舶の静水抵抗、前記海上船舶の波抵抗、前記海上船舶の風抵抗、前記海上船舶のファウリング抵抗、スクワット効果に起因する抵抗、前記海上船舶の揺れに起因する抵抗、悪天候に起因する自発的な速度低下のうちの少なくとも１つを示すことを特徴とする装置（１００）。
4. 請求項１から３のいずれか１項に記載の装置（１００）であって、前記所定の水深計測情報が、以下の水深計測パラメータ、すなわち、水深または等深線のうちの少なくとも１つを示すことを特徴とする装置（１００）。
5. 請求項１から４のいずれか１項に記載の装置（１００）であって、前記データベース（１０１）が、所定の海洋気象情報を記憶するようにさらに構成され、前記プロセッサ（１０３）が、前記所定の海洋気象情報にさらに基づいて前記多目的ルート最適化アルゴリズムを実行するようにさらに構成されていることを特徴とする装置（１００）。
6. 請求項５に記載の装置（１００）であって、前記所定の海洋気象情報が、以下の海洋気象パラメータ、すなわち、風向、風速、潮流の方向、潮流の速度、波高、特に有義波高もしくは最大波高、波周期、波伝搬方向、および／または波スペクトルのうちの少なくとも１つを示すことを特徴とする装置（１００）。
7. 請求項１から６のいずれか１項に記載の装置（１００）であって、前記プロセッサ（１０３）が、以下の最適化目的、すなわち、前記海上船舶の最小到着予定時間（ＥＴＡ）、前記海上船舶の最小電力消費量、前記海上船舶の最小燃料消費量、前記海上船舶の最小排出量、特に前記海上船舶の最小ＣＯ２、Ｓｏｘ、ＮＯｘ、またはＰＭ排出量、前記海上船舶の揺れの最小リスク、または前記海上船舶の構造における最小疲労損傷のうちの少なくとも１つまたはそれらの組合せにさらに基づいて前記多目的ルート最適化アルゴリズムを実行するようにさらに構成されていることを特徴とする装置（１００）。
8. 請求項１から７のいずれか１項に記載の装置（１００）であって、前記プロセッサ（１０３）が、前記所定の出発地および前記所定の目的地に基づいて、複数のノード（３０１ａ～３０１ｊ）および複数のエッジ（３０３ａ～３０３ｑ）を含むグラフ（３００）を生成し、前記グラフ（３００）にさらに基づいて前記多目的ルート最適化アルゴリズムを実行するようにさらに構成されていることを特徴とする装置（１００）。
9. 請求項８に記載の装置（１００）であって、前記複数のエッジ（３０３ａ～３０３ｑ）の各エッジがそれぞれの最適化コストに関連付けられていることを特徴とする装置（１００）。
10. 請求項１から９のいずれか１項に記載の装置（１００）であって、通信ネットワークを介して航行データを送信するように構成された通信インターフェース（１０５）は、前記航行データが前記海上船舶の前記最適ルートを示す、通信インターフェース（１０５）、
    をさらに備えることを特徴とする装置（１００）。
11. 請求項１０に記載の装置（１００）であって、前記航行データが前記所定の一定シャフト出力をさらに示すことを特徴とする装置（１００）。
12. 海上船舶の最適ルートを決定するための装置（１００）を操作するための方法（２００）であって、前記海上船舶が所定の出発地で出発し、前記海上船舶が所定の目的地に到着し、前記海上船舶が推進力を使用して前進し、前記装置（１００）がデータベース（１０１）およびプロセッサ（１０３）を備え、前記データベース（１０１）が少なくとも１つの最適化制約パラメータを記憶するように構成され、前記少なくとも１つの最適化制約パラメータが前記海上船舶の前記推進シャフトの所定の一定シャフト出力を含み、
    前記海上船舶の前記最適ルートを取得するために、前記プロセッサ（１０３）によって、前記所定の出発地、前記所定の目的地、および最適化制約パラメータの前記少なくとも１つまたはそれらの組合せに基づいて、多目的ルート最適化アルゴリズムを実行するステップ（２０１）、
    を含み、
    前記データベース（１０１）が所定の船舶性能モデルを記憶するようにさらに構成され、前記プロセッサ（１０３）が前記所定の船舶性能モデルにさらに基づいて前記多目的ルート最適化アルゴリズムを実行するようにさらに構成されており、
    前記データベース（１０１）が、所定の水深計測情報を記憶するようにさらに構成され、前記プロセッサ（１０３）が、前記所定の水深計測情報にさらに基づいて前記多目的ルート最適化アルゴリズムを実行するようにさらに構成されており、
    前記所定の船舶性能モデルが、スクワット効果に起因する抵抗を示しており、
    前記スクワット効果とは、前記海上船舶が水から受ける抵抗が増加することであり、
    前記海上船舶と海底との間に十分なスペースがないために前記海上船舶の下の水流が制限されることに基づく、前記海上船舶が水から受ける抵抗の増加が、最適化における１つのパラメータとして考慮される、
    ことを特徴とする方法（２００）。
13. プロセッサ（１０３）によって実行されたときに請求項１２に記載の前記方法（２００）を実行するためのプログラムコードを含むことを特徴とするコンピュータプログラム。

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