パナソニック ホールディングス（パナソニックHD）は6月1日、人や多種多様なロボットが共存する環境下で、自律走行ロボットが効率的な走行経路を計画できるAI技術を発表した。
近年、労働力不足を背景に、自律走行ロボットの開発や実証が進められている。特にオフィスビルなどの狭い屋内環境において、人や別のシステムの制御下にある複数のロボットと衝突することなく、自律走行ロボットが効率的に走行できることが求められている。
しかし、ビル内の通路など、通行人や別のシステムの制御下にあるロボットが存在する場所では、ロボットが衝突を避ける際に減速や停止を繰り返し、そのたびに目的地までの到達時間に遅延が発生していた。この遅延の確率分布が事前に分かることは少なく、ロボットの走行中に観測された遅延を基に走行経路の計画を作成してきたという。
これまで、MAPF（Multi-agent Path Finding）という手法を用い、グリッド状のグラフ上で複数のロボットが衝突しない経路を作成する問題設定が研究や応用に使われていたが、この手法は遅延の確率分布を正確にモデル化できていることが前提で、通路にいる人やロボットの数が変動する生活や仕事の場に適用することは困難だった。
同社はこの課題を解決するために新たな手法を開発。具体的には、ロボットが特定の経路を走行する際の遅延をパラメーターが未知なガンマ分布に従うものと定義し、ベイズ推論を用いて遅延が観測される度に確率分布のパラメーターを更新することで、推定したパラメーターに基づき最適な走行経路計画を作成する。この手法を用いて、シミュレーション実験を行ったところ、従来の手法よりロボット同市の鉢合わせが約半分に減り、目的地までの移動時間が短い走行経路を計画できたという。
シミュレーション実験の結果。ロボット同士が鉢合わせした回数（100回のシミュレーションの平均）について、今回開発した走行経路計画法（左端列）では、従来法（右端列）に比べてロボット同士の鉢合わせ回数を約半分以下に低減した
同社は、今回開発した自律走行ロボットの経路探索技術が、屋内などの限られたスペースで、人と多種多様なロボットが共存する環境における自律走行ロボットの活用シーンを広げる技術になると期待しているという。
