ヘッドウォータース 量子最適化によるリンク機構探索の成果をロボット学会で発表へ
AIプラットフォーム事業を手がける株式会社ヘッドウォータースは、量子最適化を用いたリンク機構トポロジ探索に関する研究成果を、2026年9月に金沢大学で開催される第44回日本ロボット学会学術講演会（RSJ2026）で発表する予定です。
本研究は、ロボットや搬送装置などに用いられるリンク機構の設計に対し、量子近似最適化アルゴリズム（QAOA）、古典的な数値最適化、物理シミュレーションを組み合わせた探索手法を検討したものです。同社は本研究を通じ、AI・最適化技術の適用範囲を、ソフトウェアやデータ活用に加え、現実空間で稼働するロボットや機械の設計・制御を支える領域へ広げていく方針です。
機械構造の設計における課題と研究の背景
製造、物流、モビリティなどの分野では、AIによる制御に加え、目的とする動きを実現する機械構造自体の設計が求められています。リンク機構は複数の部品を関節で接続して入力された動きを特定の軌跡に変換する仕組みですが、部品同士の接続方法と各部品の長さを同時に決める必要があり、部品が増えるほど候補の組み合わせが急増します。
また、無作為に生成した候補の多くは物理的に成立しないため、有効な構造を効率よく見つけることが課題となっていました。そこで同社は、QAOAによって有望な構造候補を生成し、数値最適化と物理シミュレーションによって目的とする軌跡への追従度や物理的な妥当性を確認する探索手法を検討しました。
QAOAによる候補生成と13.71％の有効候補生成率
本研究では、6つの接続点で構成されるリンク機構を対象に、部品間の接続関係を組み合わせ最適化問題として表現しました。合計41,344件のサンプルを用いて候補生成方法を比較したところ、QAOAを用いた手法の一つでは15,232件中2,088件が物理的に妥当な候補となり、13.71％の有効候補生成率を記録しました。一方、比較対象としたランダム探索では12,480件のサンプルから物理的に妥当な候補は生成されませんでした。
さらに、物理的な妥当性や周期性などの条件を満たした1,143件の軌跡をデータベース化し、主要な可動点の軌跡を7種類のパターンに分類しました。なお、今回の検証では目標軌跡への追従精度は探索方法よりも軌跡自体の難易度に左右されており、学習データを利用した手法が学習を利用しない基準手法を有意に上回る結果は得られていないため、学習方法の改善を今後の研究課題としています。
学会発表の概要と今後の展開
発表が行われる第44回日本ロボット学会学術講演会は、2026年9月1日から4日まで金沢大学角間キャンパス自然科学本館で開催され、同社メンバーによる一般講演（口頭発表）は9月3日に行われる予定です。
今後は、候補の品質を予測する学習方法や物理的な妥当性を検証する仕組みを改良するとともに、より多くの接続点を持つリンク機構への拡張を進める計画です。なお、本研究は基礎技術の検討であり、現時点で特定の製品・サービスへの適用や事業化が決定しているものではないとしています。
株式会社ヘッドウォータース 概要
- 所在地：東京都新宿区西新宿6-5-1 新宿アイランドタワー4階
- 代表者：代表取締役 篠田 庸介
- 設立：2005年11月
- URL：https://www.headwaters.co.jp/
本記事は株式会社ヘッドウォータースの発表をもとに作成
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