鹿志村 亮介

自動運航船の技術は世界各国で実証試験が行われ段階的な実証・機能導入が進んでいます。これまで自動運航システムは状況認識の自動化から始まり、自動操船、自動離着桟まで、自律的に実行する技術が大きく進化してきました。ルール面ではIMOの海上安全委員会がMASS^*1ワーキンググループを立ち上げ、自動運航船の研究開発の事例から課題や要件の抽出や協議を始めており、世界各国の船級はそれぞれのガイドラインを発行するなど、社会導入に向けた活動が盛んにおこなわれています。しかし、現状では具体的な試験評価や認証基準に関してまだ不明確な部分があります。RADARやAISといったルールが明確で実用までのプロセスが確立された航海機器とは異なり、試験要件や試験ツールもいまだ存在しない状況です。

そこでMTIは自動運航システムの早期実船投入およびその安全品質向上を目的として、自動運航システムの機能や性能を検証するためのシミュレーション評価環境の構築に取り組みました。

自動運航システムは、これまで船長、航海士が行っていた環境認知や避航行動計画、操舵などの操船業務を機械が機能単位で代替するシステムです。一般的に人間の高度な活動を機械化するとシステム全体が大規模かつ複雑になり、目的の振る舞いを実現するために何度も検証が必要になる特徴があります。このため自動運航システムのシステム仕様や特性は、Ｖプロセスと呼ばれる開発手段により検討され、上位コンセプトから段階的な要求分析と妥当性検証を反復しながら開発を進めていきます。

ここで検証の反復を効率的に実施するには、各開発・検証工程の実装形態によらず、機能を適切に評価・検証できることが求められます。さらに単純なシステムと比較してサブシステムの組み合わせによるアクシデントが発生しやすいことが報告されているため、単一機器を個別に評価することだけではなく、システム全体に組み込まれたサブシステムとして適切に機能しているかも検証することが重要です。

このため評価環境は、
・自律運航システムの実行機能の一部として評価対象の振る舞いを確認できること
・膨大なリスクシナリオを検証ができること
・評価対象システムを柔軟に入れ替えできること
・評価対象の実装形式によらずにテストが実行できること
といった要件を満たす必要があります。

右図は評価環境の要件を基に設計したHIL/SIL/MILシミュレーション^*2ができる評価環境です。
本評価環境は航海士の認知・判断・計画・実行という一連タスクをシミュレーション上で機能コンポーネントとして置き換えた構成で、自動運航システム全体の機能・性能評価をシミュレーションで実現することを目指しました。

MTIはMEGURI2040をはじめとする無人運航プロジェクトにて開発と実証に取り組んできました。自動運航システムに関しては従来研究で培ってきた知見はあったものの、ハードウェア、ソフトウェア、FMU^*3化された機能も同一の環境で接続し動作する環境は初めての試みで、IF周りで多くの課題がありました。特にシミュレーションシステムではControllerでは舵角制御を担うAuto Pilotと船速制御を担うSpeed Pilotをそれぞれソフトウェア、FMUにより実装しましたが、実装形態が異なることで、その機能を動かくす実行環境が図のように一つの線で結ばれた単純な構成になりませんでした。結果的にIF間の調整にはその違いを吸収するコンバーターや試験用スクリプトを用いて実行環境を構築することができました。本取り組みのシミュレーションシステムとしては、次のような構成となりました。

本取り組みでは、自動運航システムのコア機能であり、他の機能に対して評価方法が十分に検討されていない「行動計画策定機能」を評価することとしました。

ここで適切な検証・評価のためには、評価基準と適切な入力情報が必要です。今回は航行の安全性を検証することに焦点を置き、評価基準を「最低限必要な安全余裕をもって他船ほか障害物を航過できること」と定めました。また、安全に関連する特性を３つの軸で定義し、行動計画策定機能のシミュレーション結果から(1)自然環境に対して対応できること、(2)自船操縦性能を考慮して計画できること、(3)障害物を対応できることを網羅的に明らかにすることで、安全性を証明することとしました。

具体的には、シミュレーション開始から終了までの間に、外力を考慮してユーザーが定めた運用範囲内以下の条件を満たせるかを合否で判定できるようにしました。

1. 可航行域内で航行ができること
2. 計画航路のXTD内で航行できること
3. 障害物への衝突前に計画不能アラートを通知できること

ここで評価結果は基準値を満たしてれば合格、満たしていなければ不合格とはなりますが、より詳細な性能を確認できるようにスコア指標を加え、経済的な影響をはかる航行時間や体験したシナリオの難しさを示す閉塞度も評価結果として確認できるようにしました。

テストシナリオを検討するため、まず評価基準をどのようにシミュレーションシナリオに反映するか、またシナリオにどのような要素を再現するかを決める必要がありました。そこでシミュレーションの入力となるテストシナリオの検討の前段として、上述で示す評価軸をベースに自動車の自動運転システムのテストシナリオの6レイヤーモデルを参考にし、船舶におけるシナリオレイヤーを表のように整理しました。ここで、Layer0は自動車と船舶では波・風・潮流のような自然環境が自身の運動に与える影響が大きいと考え、シナリオ条件を再整理しました。

本取り組みで構築した評価環境で、企業/大学が作成したアルゴリズムの異なるいくつかの行動計画策定機能を評価しました。評価は以下のテスト手順で実施し、シナリオ生成から評価結果取得までの検証を実施しました。

1. シナリオ生成/評価システムへ、計画策定機能の初期値を入力、テストシナリオを作成
2. シミュレーションシステムへ、テストシナリオを入力、シミュレーション結果（本船航跡等）を取得
3. シナリオ生成/評価システムへ、シミュレーション結果を入力、評価基準との適合性を確認（合否判定）

図のように特定のテストシナリオに対して評価基準に適合しているか、合否判定およびスコア指標などの詳細情報を確認することができました。