「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す。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）＊2」を搭載しました。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す。
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の稼働率を高めます。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ます。
左：シミュレーションのイメージ、右：各ロボットの移動距離を示したシミュレーション結果（10台のAMRすべてにおいて、従来の手法と比べて移動量が下回っていることが確認できる）
【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ます。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ます。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ます。
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します。
【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します。
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%短くなりました。
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りますが、本アルゴリズムでは、「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ます。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ります。
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・団体等に有効です。
【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、本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、提供していきます。
大日本印刷株式会社所在地：東京都新宿区 代表取締役社長：北島義斉
Ultimatrust株式会社所在地：東京都千代田区 代表取締役社長：小澤巌
＊1 Wisbrainの詳細について→ https://wisbrain.jp/
＊2 DNPアニーリング・ソフトウェアの詳細について → https://www.dnp.co.jp/news/detail/10161583_1587.html
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