ロボット協調搬送のための最適な割当アルゴリズムを提案

当社の宮野竜也がToyota Research Institute of North America（TRINA）にてジョージア工科大学とカリフォルニア大学アーバイン校と共同で行った研究が IEEE Transactions on Control Systems Technology に掲載されました。本研究はトヨタ自動車株式会社 未来創生センターの協力を得て実施されました。

さまざまな場面でロボットは身近な存在になってきており、例えばドローンや地上ロボットを活用した協調搬送システムもそのひとつです。しかし、用途が広がる一方で、システム全体として最適にするためには、どのロボットにどの仕事を割り当てるかが課題となります。この課題は割当問題と呼ばれ、組み合せ最適化問題のひとつとして定式化されますが、従来の最適化アルゴリズムではすべての組み合わせを調べる必要があり、膨大な量の計算を要しました。本論文では、対象の問題に内在するM凸性を明らかにすることで必要な組み合わせだけを調べて、効率的に割当を最適化することを可能にするアルゴリズムを提案しました。
提案アルゴリズムは、将来のスマート工場/物流で働くロボットチームによる協調搬送システムの構築につながることが期待されます。

タイトル: Globally Optimal Assignment Algorithm for Collective Object Transport Using Air–ground Multirobot Teams
著者: Miyano, T., Romberg, J., Egerstedt, M.
掲載誌: IEEE Transactions on Control Systems Technology
掲載日: 2023年7月13日
https://doi.org/10.1109/TCST.2023.3291880