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東京大発のTRUST SMITH、総移動経路長を35%短縮のAGV群制御システム開発

東京大発のTRUST SMITH、総移動経路長を35%短縮のAGV群制御システム開発

稼働中の新たな運搬指令追加にも対応可能

AI・ロボティクスの技術を活用したソリューションを手掛ける東京大発のベンチャー、TRUST SMITHは7月30日、複数のAGV(自動搬送ロボット)を同時に動かす群制御システムを開発したと発表した。

短時間で高精度な荷物運送を実現し、製造・物流現場における労働力不足の解消や作業効率の向上への貢献を図る。

TRUST SMITHでは荷物を乗せて運ぶリフト式AGVを開発してきた。さらに複数台のリフト式AGVを同時に制御できる群制御最適化のアルゴリズムを生み出した。

群制御最適化アルゴリズムは、自律走行により商品の受け取り場所(ステーション)から受け渡し場所(ステーション)まで荷物の運搬を行う複数台のリフト式AGV同士が衝突しないよう、相互に回避しながら全てのAGVの移動経路長合計が最小になるようなタスクの割り当てと経路生成を手掛ける。

実験の結果、AGVにタスクをランダムに割り当てた場合と比べ、移動経路長を35%減らすことに成功した。条件次第では、最大50%程度まで短縮できる可能性があるとみている。

あらゆる出発点から終着点までの最短経路に関するデータを圧縮・保存するなどの前処理を行うことにより、計算量を削減し高速処理を可能とした。このデータベースを用いることで、移動中の人間に対して配送を行うなど、配送先が動いている場合でもAGVは最適経路の追従を高速に行えるという。また、AGVの稼働中に新たな運搬の指令を追加で出しても即時対応できるようになっている。

今後はAGV群制御システムを、同社が開発中の荷物ピッキングシステムと組み合わせることにより、物流倉庫内の省人化やスペース効率の向上を実現していきたい考えだ。


AGV運用のイメージ(TRUST SMITH提供)

(藤原秀行)

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