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本記事はロボットとAI技術の専門誌『日経Robotics』のデジタル版です

 前回説明した、内界センサのみを用いた逐次的な自己位置推定(デッドレコニング)では、累積誤差が増大していく問題があった。そこで外界センサを用いることで、誤差を修正して正確な自己位置推定やSLAMが可能になる。また地図生成には、周辺環境を測定する外界センサが不可欠である。

 一般に、内界センサの方が測定周期が速く、外界センサの方が遅い。自己位置推定やSLAMでは、短い時間間隔で内界センサによるデッドレコニングを行い、その累積誤差を少し長い間隔で外界センサを用いて修正するのが基本形となる。地図生成の場合は、周辺環境を測定した時刻のロボットの推定位置に基づいて、外界センサデータを配置して地図を作る。