物流分野への応用例

物流分野の現状

働き方改革によってトラックドライバー不足が深刻化すると言われるいわゆる「2024年問題」をはじめとして、ドライバーの高齢化や運送業者の過酷な労働環境の常態化など、現在、物流業界には問題が山積みですこうした物流課題に対して、その場しのぎの対症療法的な解決策ではなく、将来的にますます普及が進む配送ロボットやドローン、自動運転トラックなどを協調制御して効率的な物流ネットワークを実現できる新しい物流インフラが必要とされています

私たちのビジョン

いずれ物流の多くは配送ロボットやドローン、自動運転トラックが担ってくれる世界がやってくると我々は考えています。我々はそうした未来のために、「チームプレー」が可能なAIの開発を通じて貢献していきます。

また、自然災害が多い日本では頑健性のある物流はとても大事です。我々は柔軟なサプライ網を構築するための新しい物流インフラの構築を目指しています。世界で一番効率的な物流網を構築し、カーボンニュートラル・廃棄ロスゼロを目指します。

フィジカルインターネット

私たちは配送ロボットやドローン、自動運転トラックといった多種多様な物流ロボットを協調制御させ、飛躍的に効率化された物流ネットワークを実現する「フィジカルインターネット」の実現を目指して研究開発を行っています。荷主の配送依頼に対して、運送業者が所有している物流ロボット(あるいは人間)を適切に割り当てることで、各ロボット(や人間)の長所を活かした高効率な物流を実現します。

現在、デモ開発を行っており、Japan Mobility Show への出展を予定しております。

デモの開発中です。

物流倉庫でのロボットのパスプランニング

倉庫内で荷物をピックアップするAGV(Automated Guided Vehicle: 無人搬送車)のスケジューリングや需要予測に基づいた荷物の最適配置問題の受託開発が可能です。

https://github.com/atb033/multi_agent_path_planning より引用