【量子×DRL物流最適化 #13】ROS 2・倉庫ロボット協調制御
Qiita / 2026/3/27
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要点
- ROS 2上で、倉庫内の複数ロボットによる協調制御を前提に、DRL（強化学習）で物流タスクの割当・制御を行う構成を扱っている。
- 「各タスクは必ず1台に割り当て」という割当制約を明示し、学習・最適化の制約条件としてモデル化している。
- 量子×DRL物流最適化というテーマに沿って、量子コンピューティングの要素を組み合わせた物流最適化の方向性を示している。
- Pythonを用いた実装・設計を前提に、倉庫ロボット協調制御を現場に近い形で組み立てる観点が中心となっている。
制約：各タスクは必ず1台に割り当て
for t_idx in range(n_tasks):
for r1 in range(n_robots):
idx1 = var(r1, t_idx)
Q[(i...
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