SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) は、 既知の地図がない環境で、 ロボットが センサ (LiDAR / カメラ / IMU) を使って 自己位置推定 と 地図構築 を同時に行う技術。
センサ別の主流
- LiDAR SLAM: 高精度だがセンサが高価。 倉庫 AMR / 自動運転で多い
- Visual SLAM: カメラ + IMU。 ARKit / ARCore も内部に Visual-Inertial SLAM を持つ
- マルチセンサ融合: 上記の組合せでロバストに
課題
- 動的環境 (人の往来) で長期一貫性を保つのが難しい
- ループクロージャ (一周して同じ場所に戻ったときの整合性) の安定性