東芝AI技術カタログ

運転計画

行動計画(ピッキング、経路生成)

ロボットの動作や自動車の経路を計画する技術を開発しました。

  • ・強化学習により、高い充填率で箱詰めするロボットの動作を実現しています。
  • ・グラフ探索により、安全かつ快適な自動車の経路生成を実現しています。
  • ・物流ロボットや自動運転車への応用が期待されています。
行動計画(ピッキング、経路生成)イメージ

応用先

  • ・物流ライン自動化に向けたピッキングロボット
  • ・自動運転向け車載ハードウェア/ソフトウェア

ベンチマーク・強み・実績

  • ・第20回計測自動制御学会システム学会インテグレーション部門講演会にて優秀講演賞受賞

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参考文献:

  • ・R. Katsuki et al. “Graph Search based Local Path Planning with Adaptive Node Sampling”, IEEE Intelligent Vehicles Symposium, 2018.
  • ・野中亮助 他, “強化学習による100ms周期での走行車線選択”,第20回計測自動制御学会システム学会インテグレーション部門講演会, 2019.
  • ・T. Tanaka, et al., Simultaneous Planning for Item Picking and Placing by Deep Reinforcement Learning, IROS, 2020.
  • ・香月理絵 他,”障害物回避パターンを考慮したノードサンプリングによる高速な車両軌道生成”、RSJ2020.