SUMOにおける倉庫AGV向けDQNベース適応型交差点制御と提案VLCアーキテクチャ
DQN-Based Adaptive Intersection Control for Warehouse AGVs in SUMO with a Proposed VLC Architecture
高密度倉庫における自動誘導車両(AGV)の拡張性を制限する共有交差点の混雑問題に対し、SUMOベースの倉庫モデル(5つの交差点、中央交差点CP1を含む)で適応型交差点管理のための深層Qネットワーク(DQN)コントローラーを評価した。200エピソードの学習後、DQNは3つのシナリオ(250、350、400 AGV/h)でシミュレーションされ、従来の固定時間制御と比較して、信号待ちキューを62.9%、平均待ち時間を59.1%、積載待ちAGVを18.0%削減した。積載/降載占有率は1%未満の変化だった。750 AGV/hのストレス試験では、CP1での信号待ちキューが13.15から30.68 AGVに、積載待ちAGVが9.64から15.93 AGVに増加し、利点は持続しなかった。CP1での持続的な混雑は350~400 AGV/hで発生し始めた。この結果は、SUMOの状態情報が理想的に利用可能な場合のDQN交通制御ポリシーを定量化するものであり、VLCシステムを検証するものではない。VLCは提案された将来の実装レイヤーとして別途提示されており、通信遅延、パケットロス、オクルージョンなどの物理チャネル効果はモデル化されていない。
- SUMOベースの倉庫モデル(5交差点、中央交差点CP1)でDQNによる適応型交差点制御を200エピソード学習し、3シナリオ(250/350/400 AGV/h)で評価した
- 固定時間制御と比較して信号待ちキュー62.9%減、平均待ち時間59.1%減、積載待ちAGV 18.0%減を達成し、積載/降載占有率の変化は1%未満だった
- 750 AGV/hのストレス試験ではCP1の信号待ちキューが13.15から30.68 AGV、積載待ちAGVが9.64から15.93 AGVに増加し、優位性は持続しなかった
- CP1での持続的混雑は350~400 AGV/hで発生し始め、これが実用上の拡張性限界の目安となる
- 結果はSUMOの理想的な状態情報を前提としたDQN制御ポリシーの定量化に留まり、提案されたVLC実装レイヤーの通信遅延・パケットロス・オクルージョンはモデル化されていない
倉庫AGVの交差点制御をDQNで最適化する研究は、ロボティクス導入のボトルネックである「共有交差点の混雑」に定量的な改善幅(待ちキュー62.9%減など)を示した点が注目される。ただし750 AGV/hの高密度では効果が失われ、VLCや通信遅延・オクルージョンは未検証の提案段階にとどまる。実運用のスループット上限を見極める際の参考データであり、実装は今後の課題。