大日本印刷が自律搬送ロボットの稼働率を高めるシミュレーターを共同開発：無人搬送車

大日本印刷とUltimatrustは、自律走行搬送ロボット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するシミュレーターを開発した。ロボットの最適経路を短時間で導き、搬送時間を短縮する。

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　大日本印刷（DNP）とUltimatrustは2023年6月23日、自律走行搬送ロボット（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するシミュレーターを開発したと発表した。

　同シミュレーターは、Ultimatrustが展開する、デジタルツインプラットフォーム「Wisbrain（ウィズブレイン）」に、組み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。Wisbrainは、設置した情報機器から取得したデータを集約し、AI（人工知能）で高精度に解析できる。

　AMRや障害物などの位置は常に変化するが、DNPのDASを活用し、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などの条件を加味して、短時間で最適な搬送経路を計算し、AMRの稼働率を高める。シミュレーター上でAMRを稼働させた結果、従来のダイクストラ法と比べ、AMRの移動距離が約34％短くなった。

（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［クリックで拡大］ 出所：大日本印刷

　Wisbrain通じてカメラやセンサーから得られる障害物の情報を活用して、リアルタイムで経路を再探索し、障害物の存在を前提に経路を提示できるため、衝突や停止の事前防止につながる。

　AMRの台数や稼働領域マップ、経由地などの条件をシミュレーターに設定すれば、アルゴリズムの効果を検証でき、物流倉庫や製造工場、飲食店など、さまざまな環境に対応する。

　両社は今後、PoC（概念実証）などを通じて、ロボット導入による効果検証を示していく。さらに、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、2023年度中に提供する予定だ。

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