マルチロボットシステムの設計：タスク割り当てと経路調整を分離する方法

Thu, 30 Apr 2026 08:41:28 +0900

複数台のロボットを動かすと、個体の性能だけでなく、共有空間の調整が設計上の焦点になります。

複数台の移動ロボットでは、タスク割り当て、共有空間の交通管制、個体ごとの局所制御を別の層に分けるのが基本です。業務システムが作業の優先度や期限を示し、フリート／タスク管理層が担当ロボットを選び、交通管制層が通路や交差点を予約し、各ロボットがセンサーに基づいて近傍の障害物を回避します。

先に結論

「誰が何をするか」と「どの空間をいつ通るか」は関連していますが、同じ問題ではありません。前者は能力、作業コスト、バッテリーなどを考慮するタスク割り当て、後者は複数エージェントの衝突、時間、依存関係を扱う経路調整です。

したがって、単一の巨大な最適化器にすべてを集約するより、機能を分離したうえで、移動コスト、ETA（到着予測時刻）、予約可否、混雑度を相互にフィードバックする疎結合または反復型の構成が現実的です。施設全体に関わる競合は交通管制層で扱い、ロボット近傍の急な障害物は各ロボットに任せます。

なぜ層分けが必要か

タスク割り当ては、複数のロボットと複数のタスクを対応付ける問題です。ロボットの能力、作業コスト、協調条件などが制約になります。一方、Multi-Agent Path Finding（MAPF）では、複数エージェントに衝突しない経路を割り当てます。代表的な衝突には、同じ地点を同じ時刻に占有する頂点衝突と、同じ区間を逆方向に通過するエッジ衝突があります。

この二つは独立ではありません。遠いロボットを割り当てれば移動コストが増え、混雑した通路を選べばETAが延びます。しかし、目的関数と制約が異なるため、責務を明示しないと、再割り当てのたびに経路予約を壊したり、局所回避に頼ってデッドロックを招いたりします。

推奨する責務分担

上位のWMSやMESは、作業内容、優先度、期限、実行条件を定義します。ここでは通常、特定ロボットの細かな経路を直接決めません。

フリート／タスク管理層は、候補ロボットの能力、現在位置、バッテリー、実行中タスクなどを使って担当を選びます。タスクのキューイング、ディスパッチ、実行状態の管理もこの層の責務です。

交通管制層は、共有通路、交差点、エレベーター、狭い出入口など、施設全体の状態を参照しなければ扱えない競合を調整します。軌道、時間、依存関係、予約や交渉を管理し、衝突やデッドロックを避けるための計画を提供します。

各ロボットのナビゲーション層は、交通管制から受け取った経路を実行し、センサーに基づいて局所的な障害物に対応します。ROS 2のNav2は、経路を生成するPlanner Serverと、経路追従の速度指令を生成するController Serverなどを分けており、上位の経路生成と近傍での実行を分離する設計例です。

flowchart TB
  WMS["WMS／MES\n作業内容・優先度・期限・実行条件"] --> FM["フリート／タスク管理層\n候補選定・キュー・ディスパッチ・実行状態"]
  FM --> FA["Fleet Adapter\nフリート接続"]
  FA --> NAV["各ロボットのナビゲーション層"]
  NAV --> PLAN["Planner\n経路生成"]
  PLAN --> CTRL["Controller\n経路追従・速度指令"]
  SENSOR["センサー\n近傍障害物"] --> CTRL
  CTRL --> ACT["ロボットの移動"]
  FM -->|"予定経路・候補情報"| TC["交通管制層\n共有空間・交差点・時間窓・予約"]
  TC -->|"予約可否・ETA・混雑度"| FM
  TC -->|"予約済み経路・時間条件"| FA
  FA -->|"状態・位置・実行結果"| FM
  classDef layer fill:#e8f1ff,stroke:#3569a8,stroke-width:1px;
  classDef robot fill:#eef8ee,stroke:#4d8b57,stroke-width:1px;
  class WMS,FM,TC layer;
  class FA,NAV,PLAN,CTRL,SENSOR,ACT robot;

タスク割り当て、交通管制、ロボットの局所制御を分離し、ETA、移動コスト、予約可否、状態を層間で交換する構成。

タスク層と交通層の間には、能力、バッテリー、位置、ETA、現在の予約、再計画要求、キャンセル結果などを明示的なインターフェースとして定義するとよいでしょう。予約できない候補を割り当てない、遅延が大きくなれば別の候補を再評価する、といった反復が可能になります。

交通管制 on Physical AI Hub

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なぜ層分けが必要か

推奨する責務分担