経路計画（パスプランニング）とは、自動運転車やロボットなどの自律移動システムが、出発地から目的地まで障害物を避けながら安全かつ効率的に移動するための最適なルートを導き出す技術です。地図情報やセンサー情報をもとに、探索アルゴリズムを用いてリアルタイムに計算を行い、安全なナビゲーションを実現するための核となるAI技術です。
経路計画とは
経路計画とは、ロボットや自動運転車などの自律移動システムが、スタート地点からゴール地点まで、障害物に衝突することなく安全かつ効率的に移動するための最適なルートを計算・決定する技術です。
詳しく解説
経路計画は、自律移動ロボットや自動運転技術の根幹をなす要素技術の一つです。一般的に、自己位置推定と環境地図作成を行う「SLAM」などによって得られた地図情報を基に処理が行われます。経路計画は、広域な地図から大まかなルートを決める「グローバル経路計画」と、移動中に突発的に現れる障害物を検知してリアルタイムに避ける「ローカル経路計画」の2段階で構成されることが多いです。これらを実行するために、A*（エースター）やダイクストラ法、RRT（Rapidly-exploring Random Tree）などの「探索アルゴリズム」が用いられます。近年では、ディープラーニングや強化学習を応用し、より複雑な動的環境にも対応できる手法の研究が進んでいます。
具体例・使われ方
身近な例では、お掃除ロボットが部屋の形状を把握して効率的に掃除するルートを決める仕組みや、物流倉庫内で稼働する無人搬送車（AGV）が棚の間を衝突せずに移動するシステムが挙げられます。また、自動運転車が交差点や歩行者を避けながら目的地までの最適な走行ラインを算出する際にも、高度な経路計画技術が使われています。
似た用語との違い
「経路計画」と混同されやすい概念に「軌道計画」があります。経路計画は、幾何学的な「どのルートを通るか」という空間上の経路のみを決定するのに対し、軌道計画はそれに加えて「いつ、どのくらいの速度や加速度で進むか」という時間的な要素まで含めた具体的な動きを決定します。また、ネットワークの最適な通信経路を決定する「ルーティング」は、物理的な移動ではなくデータの転送経路を指すため異なります。
注意点
経路計画は、入力される地図情報やセンサー情報の正確性に大きく依存します。そのため、SLAMなどの自己位置推定に誤差が生じたり、センサーが「障害物回避」に必要な情報を正しく認識できなかったりすると、誤った経路を計画して衝突を招く危険性があります。また、リアルタイムでの計算負荷が高いため、限られた車載コンピューターの処理能力と計画の即時性（応答速度）のバランスをどう取るかが実用上の大きな課題となります。