SLAM（自己位置推定と地図作成）

SLAMとは、ロボットや自動搬送装置が周囲の環境を認識しながら、自分の位置を推定すると同時に地図を作成する技術です。

Simultaneous Localization and Mapping の略で、LiDAR、カメラ、IMU、エンコーダなどのセンサ情報を統合して、未知環境でも自律移動できるようにします。

AGV、AMR、自動運転、ドローン、サービスロボット、スマートファクトリーなどで使用され、近年の自律ロボット技術の中核となるアルゴリズムです。

■イメージ

センサ → 環境認識 → 地図作成       ↓    自分の位置推定

※地図と位置を同時に作る。

■SLAMで行うこと

※自律移動の基本。

■使用されるセンサ

※複合使用。

■SLAMの種類

※用途で選ぶ。

■処理の流れ

センサ取得 ↓ 特徴抽出 ↓ 位置推定 ↓ 地図更新 ↓ 経路生成

※リアルタイム処理。

■製造業での用途

※移動ロボ必須。

■AGVとの違い

※AMRで多い。

■SLAMとデジタルツイン

SLAM → 地図 ↓ デジタルツイン → 仮想

※連携多い。

■メリット

■デメリット

※設計重要。

■よく使われるソフト

※研究〜実用。

■関連用語

■まとめ

SLAMとは、地図作成と自己位置推定を同時に行う技術です。AMRや自動搬送ロボで重要なアルゴリズムです。