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。

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

問い合わせ窓口



問合せの際はタイトル[東芝AI技術カタログ:行動計画(ピッキング、経路生成)]やURLを文面に含めてください。
本技術は研究開発中のためご要望にすぐに対応できない可能性があります。

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.