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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

 自己位置推定と地図生成は、移動ロボットにとって重要な基盤技術である。自己位置推定は、ロボットが自身の位置(方位を含む)を認識して目的地まで移動するために必要となる。地図生成は、自己位置推定や経路計画に使う地図をロボット自身が作るために必要である。

 近年、ロボット掃除機や自動運転車において、SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)と呼ばれる手法が実用化されてきている。SLAMとは、自己位置推定と地図生成を同時に行う技術の総称であり、具体的な手法は多岐にわたる。

 本連載では、自己位置推定と地図生成(SLAM)に関連する技術を概観し、各手法の特性について説明していく。理論から実装まで、多視点での整理を試みる。