日本メーカー：AGV80台、ROS 2、倉庫スループット+40%。

42,000平米の倉庫で80台のAGVフリート、週2回の衝突、頭打ちのスループット。問題はロボットではなく、調整でした。

コンテキスト

自動物流の日本の産業企業、3,200人従業員、東京ハブ。名古屋近郊のパイロット倉庫、80 AGV展開、老朽化ROS 1ナビゲーション、単眼知覚、フリート調整なしの個別プランニング。

問題

• 倉庫スループット14か月間停滞
• 週2回の衝突、2か月に1回大規模
• 累積ダウンタイム：本番時間の18%
• 狭い通路での遅いナビゲーション（60 cmマージン）
• ROS 1 EOL予定、セキュリティサポート終了

アプローチ

Nav2付きROS 2 Humbleでの完全オーバーホール、3D知覚のためのLiDAR + RGBDカメラセンサーフュージョン、Conflict-Based Searchによるマルチエージェントプランニング。物理展開前のIsaacシミュレーションでの集中的検証。

技術的柱

• Rustによる知覚スタック（p99レイテンシ30ms未満）
• エージェント間で共有される動的コストマップ付きカスタマイズNav2
• リアルタイムマルチAGV衝突解決のためのCBSソルバー
• 完全倉庫のデジタルツイン付きIsaac Simシミュレーション
• 10 AGVバッチ展開、2か月間ROS 1フォールバック維持

スタック

• ROS 2 Humble、Nav2、MoveIt 2
• 知覚と低レベル制御のためのRust
• ミドルウェアのCyclone DDS、詳細なQoS調整
• 検証のためのIsaac Sim、可観測性のためのFoxglove
• Intel RealSense D455カメラ、Velodyne VLP-16 LiDAR

結果

1. 倉庫スループット：+40%
2. 衝突：完全展開後6か月でゼロ
3. 累積ダウンタイム：18%から4%
4. 通路での平均AGV速度：+28%
5. 本番中断なしのマイグレーション（24/7維持）

学んだこと

Cyclone DDSは私たちのケースでFast DDSより優れています（決定的レイテンシ）が、真剣なQoS調整を要求します。CBSソルバーは最大80エージェントまでスケールし、それを超えると階層的アプローチに移行する必要があります。正直な間違い：LiDARキャリブレーション時間を過小評価しました（予定より2週間多い）。やり直すなら：シミュレーションフェーズから倉庫オペレーターを巻き込みます、彼らのフィードバックが3つの悪い設計決定を回避しました。