■アニーリング技術によるアルゴリズムでロボットの最適経路を短時間で導き、搬送時間を短縮

　大日本印刷（ＤＮＰ）＜７９１２＞（東証プライム）と、デジタルツインプラットフォーム「Ｗｉｓｂｒａｉｎ（ウィズブレイン）」を展開するＵｌｔｉｍａｔｒｕｓｔ（アルティマトラスト）は２３日、物流倉庫や飲食店等で稼働する自律走行搬送ロボット（Ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ　Ｍｏｂｉｌｅ　Ｒｏｂｏｔ：ＡＭＲ）の経路を最適化するアルゴリズムと、その導入効果を検証できるシミュレーターを開発したと発表。

　「Ｗｉｓｂｒａｉｎ」は、設置した多様な情報機器から取得したデータを集約し、ＡＩ（人工知能）で高精度な解析を行うシステムである。今回、このシステムに、膨大な選択肢から最適な解を抽出する「組合せ最適化問題」を高速で処理する「ＤＮＰアニーリング・ソフトウェア（ＤＡＳ）」を搭載した。ＤＡＳは量子コンピュータで用いられるアニーリング手法を、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）を利用した並列計算により高速化したソフトウェアである。

　これにより、常に変化するＡＭＲや障害物等の位置を把握して最適な移動経路を短時間で計算し、ＡＭＲの稼働率を高める。また、シミュレーターにＡＭＲの台数や稼働領域マップ、経由地等の条件を設定することで、このアルゴリズムの効果を検証することができる。

【開発背景】

　近年、日本国内ではサービスの多様化に対して労働力が不足していることなどにより、業務の一層の効率化が急務となっている。そのため、一部の工場や倉庫のみで使用されてきたＡＭＲの用途を広げ、多様な現場に導入していく動きが進んでいる。ロボットが得意とする作業を積極的に任せることで、人が担う仕事の幅が広がり、生産性も向上するという実績が増えている。

　こうした課題や動向に対してＤＮＰとＵｌｔｉｍａｔｒｕｓｔは、さらなる社会の持続可能性と生産性の向上に貢献するため、両社の技術を掛け合わせ、複数のロボットを同時に効率よく制御することで、ＡＭＲの一層の有効活用を促進する。

【開発したアルゴリズムとシミュレーターの特長】

１．ＡＭＲの移動距離を従来手法と比べて約３分の２に短縮

　ＤＮＰのＤＡＳを活用し、現場の環境やロボットの稼働状況等の膨大な選択要素の中から、「ＡＭＲ同士の衝突回避」や「現場全体での高効率なロボットの動作順序」等の条件を加味して、最適な搬送経路を提示する。

　今回の開発にあたり、１２５×２００ｍの倉庫内でランダムに抽出した８つの経由地を各ＡＭＲが通るという条件で、１０台のＡＭＲをシミュレーター上で稼働させたところ、最短経路を導くために従来から使われているダイクストラ法と比べて、ＡＭＲの移動距離が約３４％短くなった。

２．突発的に発生した障害物などにもリアルタイムで対応可能

　物流倉庫や飲食店等では、ロボットの経路上に障害物が突発的に発生する場合があるが、同アルゴリズムでは、「Ｗｉｓｂｒａｉｎ」を通じてカメラやセンサーから得る障害物の情報を活用することで、経路をリアルタイムで再探索できる。障害物の存在を前提に経路を提示するため、衝突や停止の事前防止につながる。

３．ＡＭＲのさまざまな作業環境に広く対応

　物流倉庫や製造工場、飲食店など、ＡＭＲが導入されるさまざまな環境に対応可能で、ロボットの稼働効率を高めたい企業・団体等に有効である。

【今後の展開】

　両社は、物流倉庫や製造・物流関連の企業、飲食業界等に向けて、ＰｏＣ（Ｐｒｏｏｆ　ｏｆ　Ｃｏｎｃｅｐｔ：概念実証）等を通じて、ロボット導入による効果検証を示していくほか、２０２３年度中に、同アルゴリズムを用いたＡＭＲの経路最適化システムを開発し、提供していくとしている。（情報提供：日本インタビュ新聞社・株式投資情報編集部）