近年，移動ロボットは接客・物流・警備など多数の業界で活躍しており，移動経路計画を最適化する需要が増加している．経路計画における主な課題には，大規模環境での実行時間短縮および人間に対する安全性確保が挙げられる．これらの課題を同時に解決するため，これまでにA*アルゴリズムと比べて実行時間の短い制約緩和A*に，インフレーション層と呼ばれるリスク回避の概念を導入した大域的経路計画を実装した．これに加えて本稿では，この大域的経路計画と，局所的経路計画手法の適応的ウインドウアプローチによるハイブリッド経路計画を提案する．シミュレーション実験では，未知の障害物が存在する環境で従来手法からの性能向上を検証する．