自働化倉庫／工場の運用効率を高める経路計画の提案

当社の牧野寛也らが行った研究が 2024 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) に採択され、発表を行いました。

自働化された倉庫や工場では、多くの搬送ロボットが行き交いながら荷物を搬送しています。各ロボットが互いに衝突しないように移動し、荷物を効率的に目的地まで運ぶ経路を探索する問題はマルチエージェント経路計画（multi-agent path finding; MAPF）と呼ばれ、活発に研究が行われています。従来の環境ではロボットが移動するための専用通路を設けることが一般的ですが、この方法ではスペース効率に限界がありました。

本研究は、専用通路を設けず荷物が高密度に配置された環境で搬送経路を最適化する、新しい問題設定とその解決手法を提案しました。数理最適化を用いた本アプローチにより、荷物1個分のスペースが確保できればマルチエージェントによる経路計画ができるようになります。提案した手法は自働化された倉庫や工場の運用効率を高め、設備コスト削減、柔軟性の向上などの効果が期待されます。

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タイトル: MARPF: Multi-Agent and Multi-Rack Path Finding
著者: Makino, H., Ohama, Y., Ito, S.
発表の場: IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems
発表日: 2024年10月17日（オーラル発表）
https://doi.org/10.1109/IROS58592.2024.10803053