AGV衝突回避システムガイド

AGV（無人搬送車）の導入規模が、無人搬送車初期の「3～5台の小グループ」から「数百台が協調運用される」段階へと移行するにつれ、新たな課題が生じます。数十台、あるいは数百台のAGVが同一空間を移動する際、衝突回避、交通デッドロックの解消、そして高ダイナミクス環境での効率維持が、スケジューリングシステムの品質を評価する唯一の基準となっています。.

リマーカブルでは、ハードウェアによる認識、ソフトウェアアルゴリズム、エンジニアリング実践の3つの観点から、AGV衝突回避システムのロジックを分析します。.

環境認識：AGVの「五感」と安全境界

衝突回避の第一防衛線は、単体AGVの認識能力です。静的インフラと動的障害物の両方を、正確かつ継続的に検出する必要があります。.

LiDAR：コアとなる障害物回避センサー

現在、, Remarkable的主流の産業用AGVは、シングルラインまたはマルチラインLiDARを採用しています。高周波レーザービームを照射し、反射信号を受信することで、環境の2Dまたは3D点群マップを構築します。.

安全ゾーニング： エンジニアは検出範囲を「減速ゾーン」と「緊急停止ゾーン」に分割します。“
アルゴリズムサポート： SLAM技術を活用し、LiDARはナビゲーションだけでなく、事前構築マップとの比較にも使用され、固定ラックをフィルタリングし、人や予期せぬ物体を正確に識別します。.

マルチセンサーフュージョン

単一センサーには限界があります（例：ガラスや強い光の干渉）。そのため、通常は以下を採用します：

超音波センサー： 透明な物体や、LiDARの検出範囲外にある吊り下げ障害物を検出します。.
3Dカメラ： 物体の形状を認識し、障害物が「人」か「フォークリフト」かをシステムが識別できるようにします。“

スケジューリングの頭脳：中央制御システム（RCS）の決定ロジック

センサーが目であるなら、RCS（ロボット制御システム）は頭脳です。マルチAGV衝突回避の核心は「回避」ではなく「計画」にあります。“

事前定義された交通ルール（静的管理）

都市交通システムと同様に、RCSは仮想マップ上で必須ルールを定義します：

一方通行レーン： 狭い通路での単一方向移動を強制します。.
交差点ロック： 「トークン」メカニズムを適用します。AGVが交差点通過を要求すると、システムが許可を与え、その車両がエリアを離れるまで他の車両のアクセスをロックします。.

動的経路計画アルゴリズム

改良A*アルゴリズム：従来の経路探索に時間次元を追加します。システムは、T1、T2、T3における各AGVの占有空間を計算します。同時刻に重複が発生した場合、待機時間を調整するか、一方の車両を迂回させます。.
デッドロック防止と解消：
シナリオ：AGV AがBを待ち、BがCを待ち、CがAを待つ。解決策：システムが経路に沿ったリソース占有を予測します。循環待機が検出されると、1台のAGVが強制的にバッファゾーンへ後退し、デッドロックを解消します。.

マルチAGVの衝突回避は、効率的な集中スケジューリングシステム（交通管理システム）に依存しています。これは制御センターとして機能し、グローバルな計画と調整を通じて安全で効率的な運用を保証します。.

戦略カテゴリ	核心的な考え方	主要技術	特徴と用途
グローバル経路計画	事前に競合のない経路を計画	MAPF、改良A*、遺伝的アルゴリズム	倉庫のような予測可能な環境に適する
リアルタイム交通制御	動的に競合を解決	タイムウィンドウ、予約テーブル、交差点優先権	動的環境に高い柔軟性
局所衝突回避	リアルタイムセンシングと緊急対応	2D衝突検出、ORCA、時空間コリドー	予期せぬ事態に対する最終安全層
デッドロック防止	循環待機を回避または解決	デッドロック予測、ルール設計、安全ゾーン	システム全体の停滞を防止