モーションプランニング（もーしょん ぷらにんぐ）
最終更新：2026/4/27
モーションプランニングは、ロボットやキャラクターなどの動作を自動的に生成する技術であり、指定された目標を達成するための最適な動作経路を計算する。
別名・同義語 動作計画経路計画
ポイント
モーションプランニングは、ゲーム、ロボティクス、アニメーションなど、幅広い分野で活用されており、複雑な動作を効率的に実現するために不可欠な技術である。
モーションプランニングとは
モーションプランニングは、ロボット工学、コンピュータグラフィックス、アニメーションなどの分野で重要な役割を果たす技術です。これは、ある初期状態から最終状態へ、障害物を避けながら効率的に移動するための動作経路を自動的に生成するプロセスを指します。単に経路を計算するだけでなく、物理的な制約（関節の可動範囲、速度制限など）や、動作の滑らかさ、エネルギー効率なども考慮する必要があります。
モーションプランニングの歴史
モーションプランニングの研究は、1970年代から始まりました。初期の研究は、単純な形状のロボットアームの経路計画に焦点を当てていました。その後、より複雑な形状のロボットや、複数のロボットが協調して動作するシステムの計画へと発展しました。近年では、機械学習や深層学習を活用したモーションプランニングの研究も盛んに行われています。
モーションプランニングのアルゴリズム
モーションプランニングには、様々なアルゴリズムが存在します。代表的なものとしては、以下のものが挙げられます。
- A*アルゴリズム: グラフ探索アルゴリズムの一種で、初期状態から最終状態までの最短経路を効率的に探索します。
- RRT (Rapidly-exploring Random Tree) アルゴリズム: ランダムに生成されたサンプル点を基に、探索空間を効率的に探索します。複雑な形状のロボットや、高次元の空間での計画に適しています。
- PRM (Probabilistic Roadmap) アルゴリズム: 探索空間にランダムに配置されたサンプル点を結びつけたグラフを作成し、そのグラフ上で経路を探索します。
モーションプランニングの応用例
モーションプランニングは、様々な分野で応用されています。