SLAMとは？

SLAM革命

自分の周りの世界をデジタル化することに関心のある人にとって、SLAMは画期的な技術です。しかし、この技術は具体的にどのようなもので、どのように機能するのでしょうか。また、適切なSLAMを選ぶにはどうすべきでしょうか。

1980年代後半に商業的に実行可能なGPSシステムが導入されて初めて、LiDARデータは正確な地理空間計測を行うための便利なツールになりました。それ以来、研究開発によりLiDAR技術は急速に進歩し、改善されてきました。

SLAMとは？

SLAMは、Simultaneous Localization and Mapping（自己位置推定と地図作成の同時実行）の頭文字をとったもので、対象エリア内の機器の位置を追跡しながら、そのエリアをマッピングするプロセスを指します。これにより、モバイルマッピングが可能になり、より短時間で広いエリアをデジタル化できるようになります。SLAMシステムはデータ収集を簡素化し、屋外または屋内環境をスキャンする手段を提供します。

未知の環境をマッピングする複雑なアルゴリズム

SLAMソフトウェアを使用することで、機器はSLAMアルゴリズムを使用して、ローカライズ（地図上の位置の特定）とマッピング（位置の仮想地図の作成）を同時に行うことができます。

慣性計測装置（IMU）を使用した基本的な位置データ

このセンサーデータを使用して、機器は自分の位置の「最良の推定値」を計算します。新しい位置情報の収集は数秒ごとに行われ、要素が整列し、推定が改善されます。

SLAMにおけるさまざまなタイプのアルゴリズムとアプローチ

• Graph SLAM
• EFK SLAM
• Fast SLAM
• Topological SLAM
• Visual SLAM
• 2D Lidar SLAM
• 3D Lidar SLAM
• ORB SLAM

モバイルマッピング機器は、Visual SLAMとLidar SLAMを使用して点群を生成します。

Visual SLAMとは？

Visual SLAMは、カメラからの視覚入力のみを使用して、環境をマッピングしながら、周囲に対する機器の位置と向きを計算します。

要素ベースのVisual SLAMは通常、連続するカメラフレームを通じて関心のあるポイントを追跡し、カメラの3次元位置を三角測量します。この情報により3Dマップが作成されます。

Lidar SLAMとは？

LiDARベースのSLAMシステムは、レーザーセンサーを使用して周囲の3Dマップを生成します。LiDAR（光による検知と測距）は、光パルスを送って物体からセンサーに跳ね返し、飛行時間（ToF）を記録することで、物体までの距離を計測します。

LiDARは高速かつ正確で、幅広い環境や条件に最適です。この方法で生成されたレーザーセンサー点群は高精度で、さまざまな産業に最適です。

マッピングの変遷

地理空間データの取得に携わる人にとって、SLAMは汎用性が高いため、大きな変革をもたらします。これは、地上レーザースキャンなどの他の形式の3D Lidarによるデータ取得では、アクセスが困難でスキャンできない領域を補完するものです。

どこでもマッピング - エリア内を歩いて移動しながらデジタルマップを構築します。

最適なSLAMの選択

例えば、高精度の3Dマップを高速に作成したい場合は、Lidar SLAMを使用すると最良の結果が得られます。しかし、コンピュータビジョン（拡張現実）のためのSLAMなら、Visual SLAMの方がよいでしょう。

ここでは、考慮すべき5つの領域をご紹介します。

• スピードと精度
• 品質の歪み
• 柔軟性と展開力
• リアルタイムのデータ取得
• 複数環境での使用

SLAMの絶え間ない改善

同じような通路、滑らかな面のトンネル、動く人のいる空間など、スキャンが難しいことで知られる環境でSLAM技術をテストすることは、SLAMを洗練させ、磨き上げ、限界を押し広げるのに役立ちます。その結果、SLAMアルゴリズムは常に改善され、屋外のオープンな環境でも屋内と同じように機能するようになりました。

SLAMを使用する利点とは？

SLAMベースのシステムは本質的にモバイルであり、移動中に使用することで最も効果を発揮します。SLAMモバイルマッピングシステムを使用すると、エリアの中を歩きながらデジタル地図を作成することができます。これは時間を削減し、費用対効果の高いソリューションです。SLAMベースのモバイルマッピングシステムはデータの取得が約10倍高速です。

GPSが受信できないエリアでのSLAM

GPSは少なくとも衛星への3つの見通し線が必要なため、地下でも屋内でも機能しません。さらに、鬱蒼とした森のような環境は樹冠が空への視線を遮るため、マッピングが難しいことが分かります。同じように、市街地の高層ビルの谷間でも信号が遮られるためマッピングは困難です。SLAM技術は、GPSを完全に排除することで、これらの障害を克服します。