製造業のAGV経路最適化をPythonで実装してみた
> Source: Zenn_Python
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// Problem
従来のAGVは、人を検知した際に事後的に停止・回避を行うため、搬送サイクルタイムの悪化を招く。特に、出勤や休憩などの時間帯による人流の変化が、現場の生産性を低下させる大きな要因となっている。
// Approach
10×10のグリッドマップ上で、時間帯別の密度マップを生成。人流密度を二乗関数を用いて移動コストに変換し、重み付きA*アルゴリズムによって、混雑エリアを事前に回避する経路を算出する。可視化にはStreamlitを採用している。
// Result
時間帯ごとの混雑パターンに応じて、AGVの経路が動的に変化することを確認した。これにより、人が密集するエリアを事前に避けることで、停止によるタイムロスを最小化できることをシミュレーション上で示した。
Senior Engineer Insight
> 本実装の要諦は、人流密度を二乗関数を用いて非線形な移動コストへと変換している点にある。これにより、低密度の混雑は許容しつつ、高密度のエリアを強力に回避するという、実運用に即したコスト設計を実現している。実用化に向けては、単一エージェントの経路計画から、複数台の干渉を考慮するMAPF（Multi-Agent Path Finding）への拡張、およびToFセンサー等を用いたリアルタイムな環境認識との統合が技術的なブレイクスルーとなるだろう。