特許 6576624 水中測位システム及び水中測位方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】6576624

(24)【登録日】2019年8月30日

(45)【発行日】2019年9月18日

(54)【発明の名称】水中測位システム及び水中測位方法

(51)【国際特許分類】

   G01S 5/28 20060101AFI20190909BHJP

   E02D 15/08 20060101ALI20190909BHJP

   G01S 15/74 20060101ALI20190909BHJP

   G01S 15/88 20060101ALI20190909BHJP

   G01S 19/45 20100101ALI20190909BHJP

【ＦＩ】

   G01S5/28

   E02D15/08

   G01S15/74

   G01S15/88

   G01S19/45

【請求項の数】3

【全頁数】12

(21)【出願番号】特願2014-193689(P2014-193689)

(22)【出願日】2014年9月24日

(65)【公開番号】特開2016-65750(P2016-65750A)

(43)【公開日】2016年4月28日

【審査請求日】2017年7月3日

【審判番号】不服2018-16029(P2018-16029/J1)

【審判請求日】2018年12月3日

(73)【特許権者】

【識別番号】000166627

【氏名又は名称】五洋建設株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110000752

【氏名又は名称】特許業務法人朝日特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】眞鍋 匠

【合議体】

【審判長】 中塚 直樹

【審判官】 梶田 真也

【審判官】 小林 紀史

(56)【参考文献】

【文献】 国際公開第０１／７０５６８（ＷＯ，Ａ１）

【文献】 特開平１１−１６０４０９（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開平０６−０８２２６７（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開平０８−０５０５２７（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特表２０１１−５１４５０６（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

G01S7/52-7/64, G01S15/00-15/96

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

水中の位置を測定する測位手段と、
水中の既知点について前記測位手段が測定した位置をニューラルネットワークにおける入力層に入力した場合に出力層から出力される位置と、前記既知点の位置とを比較することによって、当該ニューラルネットワークにおける結合荷重及び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、
水中の未知点について前記測位手段が測定した位置を前記ニューラルネットワークにおける入力層に入力した場合に出力層から出力される位置を測位結果として提供する提供手段と
を備え、
前記算出手段は、水中の前記既知点について前記測位手段が超音波により測定した位置に加え、船に設けられ水中にあるＣＴＤ（Conductivity Temperature Depth profiler）又は音速・圧力センサにより測定された水温、水圧、水中電気伝導率、水中塩分又は水中音速のうち少なくともいずれか１以上を前記ニューラルネットワークにおける入力層に入力した場合に出力層から出力される位置と、前記既知点の位置とを比較することによって、前記結合荷重及び前記閾値のうち少なくとも一方を算出し、
前記提供手段は、前記算出手段において算出された前記結合荷重及び前記閾値のうち前記少なくとも一方を用いて算出された位置を前記測位結果として提供する
水中測位システム。

【請求項2】

前記算出手段は、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前記結合荷重又は前記閾値を、今回の測位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に記載の水中測位システム。

【請求項3】

水中の既知点について測位手段が測定した位置をニューラルネットワークにおける入力層に入力した場合に出力層から出力される位置と、前記既知点の位置とを比較することによって、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、
水中の未知点について前記測位手段が測定した位置を前記ニューラルネットワークにおける入力層に入力した場合に出力層から出力される位置を測位結果として提供する提供ステップと
を備え、
前記算出するステップにおいて、水中の前記既知点について前記測位手段が超音波により測定した位置に加え、船に設けられ水中にあるＣＴＤ又は音速・圧力センサにより測定された水温、水圧、水中電気伝導率、水中塩分又は水中音速のうち少なくともいずれか１以上を前記ニューラルネットワークにおける入力層に入力した場合に出力層から出力される位置と、前記既知点の位置とを比較することによって、前記結合荷重及び前記閾値のうち少なくとも一方を算出し、
前記提供するステップにおいて、前記算出するステップにおいて算出された前記結合荷重及び前記閾値のうち前記少なくとも一方を用いて算出された位置を前記測位結果として提供する
水中測位方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、水中構造物の位置を測定する技術に関する。

【背景技術】

【0002】

ケーソンなどの水中構造物を沈設する場合、沈設作業中の水中構造物の位置を正確に測定することが必要となる。水中構造物の位置は、例えば、以下の構成によって測定される。水中構造物にトランスポンダが設置され、水中構造物を吊り下げる起重機船に音響測位装置と衛星測位装置が設置される。音響測位装置は、送波器と受波器アレイを備え、超音波信号の送波から受波までに要した時間と水中音速とからトランスポンダまでの距離を算出し、受波器アレイを構成する各受波器で受波した信号の位相差からトランスポンダの方向を算出する。この距離と方向とにより、音響測位装置に対するトランスポンダの相対位置が示される。衛星測位装置は、航法衛星から受信した信号を用いて自装置の絶対位置を算出する。この絶対位置を基準位置としてトランスポンダの相対位置を絶対位置に変換することにより、トランスポンダの絶対位置が算出される。特許文献１には、この種の測位技術を利用して水中構造物を沈設する技術が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０１０−２２９６５６号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

ところで、超音波による水中での測位においては、水温、水圧、水中電気伝導率、水中塩分、水中音速などの種々の原因により誤差が発生し得る。測位の精度を向上させるためにはこれらの原因の数値に基づいて誤差を補正することが望ましいが、実際には、これらの数値は水中の位置によって異なる場合があり、また、時間の経過とともに変化する場合もあるため、これらの数値を詳細に測定することは困難である。
そこで、本発明は、誤差の原因の数値を把握しなくても水中測位の精度を向上させる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、水中の位置を測定する測位手段と、水中の既知点について前記測位手段が測定した位置をニューラルネットワークにおける入力層に入力した場合に出力層から出力される位置と、前記既知点の位置とを比較することによって、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、水中の未知点について前記測位手段が測定した位置を前記ニューラルネットワークにおける入力層に入力した場合に出力層から出力される位置を測位結果として提供する提供手段とを備える水中測位システムを提供する。

【0006】

上記の構成において、前記算出手段は、水中の既知点について前記測位手段が超音波により測定した位置に加え、水温、水圧、水中電気伝導率、水中塩分又は水中音速のうち少なくともいずれか１以上をニューラルネットワークにおける入力層に入力した場合に出力層から出力される位置と、前記既知点の位置とを比較することによって、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算出してもよい。
上記の構成において、前記算出手段は、水中の既知点について複数回測位が繰り返される都度、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算出してもよい。
上記の構成において、前記算出手段は、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前記結合荷重又は前記閾値を、今回の測位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。

【0007】

また、本発明は、水中の既知点について測位手段が測定した位置をニューラルネットワークにおける入力層に入力した場合に出力層から出力される位置と、前記既知点の位置とを比較することによって、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、水中の未知点について前記測位手段が測定した位置を前記ニューラルネットワークにおける入力層に入力した場合に出力層から出力される位置を測位結果として提供する提供ステップとを備える水中測位方法を提供する。

【発明の効果】

【0008】

本発明によれば、誤差の原因の数値を把握しなくても水中測位の精度を向上させることができる。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】水中測位システム１の構成の全体を示す図である。

【図2】水中測位システム１のハードウェア構成を示す図である。

【図3】コンピュータ５が実行する処理を示す流れ図である。

【図4】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。

【図5】水中測位システム１Ａを示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0010】

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、既設の水中構造物（以下、既設構造物１００という。）の近傍に水中構造物（以下、新設構造物２００という。）を新設する作業を想定する。水中構造物は、ケーソン、杭、ブロックなど、いかなるものでもよい。

【0011】

図１は、水中測位システム１の構成の全体を示す図である。起重機船９に備えられた起重機９１のブーム９２には、ワイヤロープ９３によって新設構造物２００が吊り下げられる。水中測位システム１は、音響測位装置２、衛星測位装置３、ＣＴＤ（Conductivity Temperature Depth profiler）４、コンピュータ５、既設側トランスポンダ７１及び新設側トランスポンダ７２を有する。音響測位装置２、衛星測位装置３及びＣＴＤ４は、通信手段によってコンピュータ５と接続される。

【0012】

音響測位装置２、衛星測位装置３、ＣＴＤ４、コンピュータ５は、起重機船９に設けられる。以下の説明では、既設側トランスポンダ７１と新設側トランスポンダ７２とをトランスポンダ７と総称する。既設構造物１００及び新設構造物２００には、トランスポンダ７を着脱するための台座が予め設けられている（図示省略）。

【0013】

既設構造物１００には、２つの既設側トランスポンダ７１が設けられる。例えば、図１に示すように、既設構造物１００の天端の２か所にそれぞれ１つの既設側トランスポンダ７１が設けられる。新設構造物２００には、３つの新設側トランスポンダ７２が設けられる。例えば、図１に示すように、新設構造物２００の天端において新設側トランスポンダ７２の設置位置を頂点とする三角形が形成されるように３つの新設側トランスポンダ７２が設けられる。３つの新設側トランスポンダ７２の位置を測定することによって、新設構造物２００の位置、方位、傾斜が求められる。

【0014】

音響測位装置２は、水中の位置を測定する測位手段の一例である。音響測位装置２は、例えば、１つの送波器と複数の受波器で構成された受波器アレイとを備えるＳＳＢＬ（Super Short Base Line）方式の装置である。送波器が超音波の質問信号を送波し、この質問信号を受波したトランスポンダ７が超音波の応答信号を送波する。受波器アレイがこの応答信号を受波すると、音響測位装置２は、送波から受波までに要した時間と水中音速とからトランスポンダ７までの距離を算出し、受波器アレイの各受波器で受波した信号の位相差からトランスポンダ７の方向を算出する。この距離と方向とにより、音響測位装置２に対するトランスポンダ７の相対位置が示される。音響測位装置２は、算出したトランスポンダ7の相対位置をコンピュータ５に送信する。

【0015】

衛星測位装置３は、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）の航法衛星から受信した信号を用いて自装置の絶対位置を算出し、算出した絶対位置をコンピュータ５に送信する。
ＣＴＤ４は、水中電気伝導率、水温、水深（水圧）を測定し、これらの測定値をコンピュータ５に送信する。

【0016】

コンピュータ５は、起重機９１の操作室に設置される。コンピュータ５は、衛星測位装置３から受信した衛星測位装置３の絶対位置を基準位置として、音響測位装置２から受信したトランスポンダ７の相対位置を絶対位置に変換することにより、トランスポンダ７の絶対位置を算出する。また、コンピュータ５は、算出したトランスポンダ７の絶対位置とＣＴＤ４から受信した測定値とを入力値としてニューラルネットワーク（ＡＮＮ：Artificial Neural Network）による処理を実行する。ニューラルネットワークによる処理の内容については、後述する。

【0017】

図２は、水中測位システム１のハードウェア構成を示す図である。コンピュータ５は、制御部５１、記憶部５２及び外部ＩＦ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（いずれも図示省略）。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。

【0018】

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。外部ＩＦ（Interface）部５３には、音響測位装置２、衛星測位装置３、ＣＴＤ４、入力装置５４、表示装置５５及び印刷装置５６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、例えばインクジェットプリンタである。

【0019】

図３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。この処理において、既知点とは、既設構造物１００に設けられた既設側トランスポンダ７１であり、その絶対位置は既知である。未知点とは、新設構造物２００に設けられた新設側トランスポンダ７２であり、その絶対位置は未知である。

【0020】

水中構造物の位置を音響測位装置２で測定すると、水温、水圧、水中電気伝導率、水中塩分、水中音速などの種々の原因により測定値に誤差が発生するため、測定で得られた絶対位置は、真の絶対位置と一致しないことがあり得る。本実施形態では、この誤差を補正するために、既知点の測定で得られた絶対位置をニューラルネットワークに入力し、既知点の既知の絶対位置を教師信号として、ニューラルネットワークから出力された絶対位置と教師信号とを比較し、ニューラルネットワークから出力される絶対位置が教師信号に近づくようにニューラルネットワークの結合荷重を修正する。この過程を学習と呼ぶ。そして、学習によって修正された結合荷重を有するニューラルネットワークに未知点の測定で得られた絶対位置を入力し、その出力値を測位結果として提供する。

【0021】

図４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。

【0022】

ステップＳ１１において、制御部５１は、既知点の測定値をニューラルネットワークへ入力する。具体的には、制御部５１は、既設側トランスポンダ７１の絶対位置と、ＣＴＤ４から受信した測定値とを入力層に入力する。この絶対位置は、音響測位装置２から受信した既設側トランスポンダ７１の相対位置と、衛星測位装置３から受信した衛星測位装置３の絶対位置とから算出した絶対位置である。本実施形態では、既設側トランスポンダ７１の絶対位置を３次元直交座標系における座標値Ｘ、Ｙ、Ｚで表し、それぞれ値Ｉ１、Ｉ２、Ｉ３として入力層に入力する。なお、図４では、ＣＴＤ４から受信した測定値（水中電気伝導率、水温、水深）のうちの１種類を値Ｉ４として入力層に入力する例を示したが、２種類の測定値を値Ｉ４、Ｉ５として入力してもよいし、３種類の測定値を値Ｉ４、Ｉ５、Ｉ６として入力してもよい。

【0023】

【0024】

【0025】

【0026】

ステップＳ１５において、制御部５１は、出力層の誤差と中間層の値から中間層の誤差を求め、入力層−中間層間の結合荷重を修正する。ステップＳ１４と同様にして、誤差評価尺度の微分は次式で表される。

制御部５１は、結合荷重を次式により修正する。

つまり、制御部５１は、水中の既知点について測位手段が測定した位置をニューラルネットワークにおける入力層に入力した場合に出力層から出力される位置と、既知点の位置とを比較することによって、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しての機能を備える。また、制御部５１は、水中の既知点について複数回測位が繰り返される都度、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。

【0027】

ステップＳ１６において、制御部５１は、誤差評価尺度が閾値を下回った場合には、学習を終了してよいと判断し（ステップＳ１６：ＹＥＳ）、ステップＳ２１の処理に進む。一方、誤差評価尺度が閾値を下回っていない場合には、学習の反復が必要であると判断し（ステップＳ１６：ＮＯ）、ステップＳ１１の処理に戻る。

【0028】

ステップＳ２１において、制御部５１は、未知点の測定値をニューラルネットワークへ入力する。具体的には、制御部５１は、新設側トランスポンダの絶対位置と、ＣＴＤから受信した測定値とを入力層に入力する。この絶対位置は、音響測位装置２から受信した新設側トランスポンダ７２の相対位置と、衛星測位装置３から受信した衛星測位装置３の絶対位置とから算出した絶対位置である。

【0029】

ステップＳ２２において、制御部５１は、ニューラルネットワークで求められた未知点の絶対位置を出力する。具体的には、制御部５１は、ニューラルネットワークで求められた絶対位置を示す画像を表示装置５５に表示させる。つまり、制御部５１は、水中の未知点について測位手段が測定した位置をニューラルネットワークにおける入力層に入力した場合に出力層から出力される位置を測位結果として提供する提供手段としての機能を備える。
起重機９１を操作する作業員は、この画像を見て未知点の絶対位置を確認し、新設構造物２００を目標位置に接近させるように起重機９１を操作する。新設構造物２００の設置が完了したならば、作業員は、測位を終了する旨の指示をコンピュータ５に入力する。

【0030】

ステップＳ２３において、制御部５１は、測位を終了するか否かを判断する。具体的には、制御部５１は、測位を終了する旨の指示が入力された場合（ステップＳ２２：ＹＥＳ）には、処理を終了し、測位を終了する旨の指示が入力されていない場合（ステップＳ２２：ＮＯ）には、ステップＳ２１の処理に戻る。つまり、測位を終了する旨の指示がコンピュータに入力されるまでの間、制御部５１はステップＳ２１からＳ２３までの処理を繰り返すから、新設構造物２００の絶対位置がリアルタイムで作業員に伝達される。

【0031】

＜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＞
音響測位装置２を起重機船９以外に設けてもよい。例えば、図５は、新設構造物２００に音響測位装置２を設けた水中測位システム１Ａを示す図である。この場合、既設側トランスポンダ７１との間の送波、受波が遮られないように、新設構造物２００の天端に塔２１を設置し、この塔２１の上端に音響測位装置２を設置する。音響測位装置２の絶対位置は、別の測位手段で測位する。例えば、上端が水面上に露出する高さの塔を新設構造物２００の天端に設置し、この塔の上端に設置した衛星測位装置３によって絶対位置を求めてもよい。

【0032】

＜２＞
ＣＴＤ４は、既設構造物１００、新設構造物２００、海底のいずれかに設けられてもよい。
ＣＴＤ４を省略してもよい。この場合、ＣＴＤ４の測定値はニューラルネットワークに入力されない。
既設側トランスポンダ７１は、１つ設けられてもよいし、３つ以上設けられてもよい。新設側トランスポンダ７２は、４つ以上設けられてもよい。

【0033】

＜３＞
コンピュータ５が、ＣＴＤ４によって測定した水中電気伝導率、水温、水深（水圧）から水中塩分を算出し、この水中塩分をニューラルネットワークに入力してもよい。また、ＣＴＤ４の代わりに音速・圧力センサ（ＳＶＰＳ）などを用いて水中音速を測定し、この水中音速をニューラルネットワークに入力してもよい。また、水中電気伝導率、水温、水深（水圧）、水中塩分、水中音速のすべてをニューラルネットワークに入力してもよいし、これらの少なくともいずれか１以上をニューラルネットワークに入力するようにしてもよい。要するに、コンピュータ５が、水中の既知点について測位手段が超音波により測定した位置に加え、水温、水圧、水中電気伝導率、水中塩分又は水中音速のうち少なくともいずれか１以上をニューラルネットワークにおける入力層に入力した場合に出力層から出力される位置と、既知点の位置とを比較することによって、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ように構成されていてもよい。

【0034】

＜４＞
音響測位の方式は、ＳＢＬ（Short Base Line）、ＵＳＢＬ（Ultra Short Base Line）、ＬＢＬ（Long Base Line）などでもよい。

【0035】

＜５＞
一般にニューラルネットワークでは、事前に十分に学習を行い、その結果に基づいて測位を実行するが、本発明に係る水中測位システム１は、工事への運用を前提とするため、環境条件が学習時と測位の実行時とで異なる場合がある。従って、測位が終了するまで学習を反復するようにしてもよい。例えば、図３の流れ図のステップＳ２３の判断結果がＮＯである場合にステップＳ１１に戻るようにしてもよい。あるいは、ステップＳ１１からステップＳ１６までの処理を定期的に実行するようにしてもよい。あるいは、起重機９１を操作する作業員が学習の実行をコンピュータ５に指示した場合にステップＳ１１からステップＳ１６までの処理を実行するようにしてもよい。

【0036】

＜６＞
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。例えば、前回と今回の測位の場所及び時間が近接している場合、水温、水圧、水中電気伝導率、水中塩分などの数値が類似していることが考えられる。このような場合、今回の測位において結合荷重又は閾値を初期化するよりも、前回の結合荷重又は閾値を初期値として用いる方が結合荷重又は閾値の修正が速く完了することが予想される。

【0037】

＜７＞
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。

【符号の説明】

【0038】

１ 水中測位システム、２ 音響測位装置、３ 衛星測位装置、４ ＣＴＤ、５ コンピュータ、７ トランスポンダ、７１ 既設側トランスポンダ、７２ 新設側トランスポンダ、９ 起重機船、９１ 起重機、９２ ブーム、９３ ワイヤロープ、１００ 既設構造物、２００ 新設構造物

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】