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J-GLOBAL ID：201702210782657766   整理番号：17A0450097

需要海事訓練における状況認識を改善するためのマルチセンサ融合フレームワーク【Powered by NICT】

A multi-sensor fusion framework for improving situational awareness in demanding maritime training

著者 (2件)： Sanfilippo Filippo (Faculty of Maritime Technology and Operations, Norwegian University of Science and Technology (NTNU) in Aalesund (the former Aalesund University College), Postboks 1517, 6025 Aalesund, Norway) ,  Sanfilippo Filippo (Department of Engineering Cybernetics, NTNU in Trondheim, 7491 Trondheim, Norway)
資料名： Reliability Engineering & System Safety  (Reliability Engineering & System Safety)
巻： 161  ページ： 12-24  発行年： 2017年 
JST資料番号： D0980B  ISSN： 0951-8320  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 実海洋運転シナリオはかなりの量のリスクを含む可能性がある。特別に設計されたシミュレータ環境を含む洗練された訓練プログラムは,個人の認識と実際の応用における危険な状況の評価を改善するための有望なアプローチを構成する。そのような過酷な海洋作業用シミュレータの世界で最も進んだプロバイダの一つは海洋シミュレータセンターとして(OSC)である。しかし,OSCは強力なシミュレーションツールを提供するにもかかわらず,状況認識(SA)をさらに改良するために用いられる操作手順の可視化のための技術は,まだ不足している。統合マルチセンサ融合フレームワークを用いたOSCを提供することは,本研究の目標である。提案したフレームワークは,計画,設計したリスク評価ツールを採用することにより,海上作業の要求の実施と評価を改善するように設計されている。シミュレータシーンと実世界からの異なる情報を集めることができる,オーディオ,ビデオ,アイトラッカーからバイオメトリックデータ,他のセンサデータと注釈など。この統合は新規SA評価手法に関する研究の基礎である。これはシミュレータの使用による運用有効性と安全性を改善するために産業に役立つであろう。本研究では,報告/報告の概念に基づく訓練方法は,以前の文献に基づいて採用した。同様に要求される応用から借用したこの方法を用いて,提案したフレームワークの効率は,概念事例研究で検証した。特に,Aasgard,ノルウェーにおける,訓練手順,以前Statoilと名のパートナーにより実施され,世界初の海底ガス圧縮プラントしたは,提案したフレームワークの可能性を強調し考察し,レビューした。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 録画装置 ,  海底 ,  海洋 ,  安全性 ,  *シミュレータ ,  事例研究 ,  オーディオ機器 ,  訓練プログラム ,  ノルウェー王国
準シソーラス用語： 海上作業 ,  評価ツール ,  操作手順 ,  シミュレーションツール ,  ISP【インターネット】 ,  *状況認識 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 海上作業 ,  状況認識 ,  海洋シミュレータ

分類 (1件)： 信頼性  (KB04040H)

タイトルに関連する用語 (5件)： 需要 ,  訓練 ,  状況認識 ,  マルチセンサ融合 ,  フレームワーク