TRUST SMITH是东京大学的一家人工智能企业，它的AGV（自动导引车）群控系统与随机分配相比，成功地将路线长度减少了35%。

该公司声称，根据条件，该系统可能有助于减少高达50%的路线。

＜群控系统的模拟（灰色：AGV，蓝色：收货地点，粉色：交货地点）

新开发的蜂群控制优化算法可以分配任务并生成路线，以最小化所有AGV的总行进路径长度，同时安全地避免多个升降型AGV之间的碰撞，这些AGV通过自主驾驶将货物从接收地点运送到交货地点。

该算法在正常情况下使用基于搜索的路线规划，在AGV相互靠近时，局部使用强化学习AI（通过强化学习获得的防撞措施），从而实现动态AGV之间的防撞。

此外，从任何起点到终点的最短路线的数据被压缩并存储在数据库中，减少了计算量并实现了高速处理。 这个数据库可以用来应对向移动中的人送货，以及在AGV运行时增加的新运输订单。

该公司将这项技术视为长期实现全自动化仓库的重要关键举措，并打算将该系统与正在开发的分拣系统相结合，以帮助减少配送仓库的人力并提高空间效率。