ロボット群のための中央集権型交通完成アプリ
局所回避は規模拡大で破綻する。RovnouはIJCAI・AAAIで査読済みのアルゴリズムにより、数学的保証のある群制御を提供します。
世界中の現場で起きている「動けない」問題
待機場や狭路で車両が集まりすぎ、互いに動けなくなる
礼儀正しい回避が永遠に続き、タスクが停滞する
スタッフが手動で移動させるまで膠着が解消しない
ロボットのための「交通管制」
個々のロボットがその場しのぎで動くのではなく、全体の通行計画を中央で調整します。譲る順番・待機位置・通行タイミングを先に決め、衝突だけでなく"停滞"も防ぎます。
技術的な詳細 →
査読済み研究に基づく技術
- PIBT: Okumura et al., IJCAI 2019 — 優先度継承とバックトラッキングによるリアルタイム調整
- LaCAM: Okumura, AAAI 2023 — 高速マルチエージェント経路探索アルゴリズム
- MAPFベンチマーク: Stern et al., SoCS 2019 — 標準的な定義と評価フレームワーク
標準ベンチマークで最大10,000エージェントでの検証済み。
PIBT論文を読む →注: Amazonも同様の中央集権的経路探索研究を公開しています（Amazon Science, 2024）。
競合比較
中央集権MAPF
分散型（ルール / 自律）
Before/Afterで見る効果
3つのステップで導入
01マッピング
現場の動線・交差点・ボトルネックを把握
02接続
既存FMS/WMSと連携し、タスク情報を取得
03運用開始
Rovnouが経路とタイミングを最適化
測定する指標
パイロットで以下の指標を計測・比較します
回廊シナリオ: 50台（シミュレーション）
停止時間
↓74%
膠着回数
↓100%
手動介入
↓100%
タスク/時
↑31%
シミュレーションデータ。実際の結果は環境により異なります。
現在、多くの現場でロボット渋滞により15-40%の潜在スループットが失われています
Rovnouは20-30%のスループット向上を実現します
停止時間
ロボットが動けず待機している時間
膠着回数
膠着・デッドロックの発生回数
手動介入
人手による介入・再起動の回数
処理量/時
時間あたりの処理タスク数
既存システムとの共存
Rovnouは既存のFMS（Fleet Management System）を置き換えるのではなく、その上位レイヤーとして動作します。タスク割り当てはFMSが行い、Rovnouは経路とタイミングの最適化を担当します。
シンプルで明確な料金体系
1台あたり月額$100
AGV1台の価格は約$50,000。月額$100で、数週間で投資回収が可能です。
ROI計算機
月額Rovnouコスト
$5,000
推定月間削減額
$77,000
ROI
15.4x
推定年間削減額
$864,000
介入コストモデルに基づく推定値。前提: 介入1回あたり$50、1台あたり1日2回の介入、月22営業日。実際の結果は環境により異なります。
FMS内蔵の交通ルールではダメなのか？
局所回避は少数のロボットでは機能します。しかし密度が高まると、局所的な判断がグローバルなデッドロックを生みます。解決には数学的保証のある中央集権的経路計画が必要です。
| FMS内蔵 | カスタムスクリプト | Rovnou | |
|---|---|---|---|
| アプローチ | 局所回避 | ヒューリスティック | 中央集権MAPF |
| 10台 | 動作する | 動作する | 動作する |
| 50台以上 | デッドロック | 脆弱 | 数学的保証 |
| マルチベンダー | ベンダーロック | 困難 | 任意のFMS |
| 導入期間 | N/A | 数ヶ月 | < 2週間 |
| 査読済み論文 | なし | なし | IJCAI / AAAI |
注: Amazonは内部で中央集権的ロボット経路探索を構築しています（Amazon Science, 2024）。
