SLAMとは、ロボットや自動運転車などの移動体が未知の環境を移動する際、センサー情報をもとに自身の「自己位置推定」と周囲の「環境地図作成」を同時に行う技術です。GPSが届かない屋内や地下でも自律的なナビゲーションを可能にする基盤技術として、自動運転やARなど幅広い分野で活用されています。
SLAMとは
SLAMは、移動体が未知の空間内で「自分がどこにいるか」を割り出しながら、同時に「周囲がどのような構造になっているか」の地図をリアルタイムに作り上げる自律移動技術です。
詳しく解説
SLAMは「Simultaneous Localization and Mapping」の略称です。移動体が自律行動するためには正確な地図が必要ですが、同時に地図を作るためには自分がどこにいるかという位置情報が必要になるという相互依存の関係にあります。SLAMはこの2つの課題を統計的推定や最適化計算を駆使して同時に解きます。主なセンサーとしては、レーザー光で距離を測る「LiDAR」や、車輪の回転などから移動量を測る「オドメトリ」、カメラ映像を活用する「Visual SLAM」などが用いられます。特にカメラを活用する手法はコンピュータビジョンの応用として盛んに研究されており、センサーから得られる「点群データ」や特徴点をもとに移動体の自己位置推定と環境地図の更新を並行して行います。
具体例・使われ方
代表的な利用例として、家庭用ロボット掃除機が部屋の間取りを把握しながら効率的に清掃する仕組みや、自動運転車がトンネル内などの非GPS環境で周囲の障害物を把握しながら走行する制御が挙げられます。また、AR（拡張現実）グラスやスマートフォンが現実空間の床や壁を認識し、仮想の物体を正確な位置に固定して表示するトラッキング技術にも応用されています。
似た用語との違い
SLAMと混同されやすい技術にGPSによる位置測定があります。GPSは人工衛星からの電波を受信して地球上の絶対位置を特定しますが、屋内やトンネル、地下街などでは電波が届かず使えません。一方、SLAMは移動体自身が搭載するセンサーのみで周辺環境との相対的な位置関係を特定し地図を作るため、衛星電波が届かない場所でも機能する点が大きく異なります。
注意点
SLAMの課題として、長距離を移動する過程でセンサーノイズによる測定のズレが積み重なる累積誤差の問題があります。また、特徴が極端に少ない真っ白な壁が続く廊下や、暗闇、高速な動き、周囲に動く人や車が多い環境では、位置の特定を見失う（ロストする）リスクがあります。そのため、複数種類のセンサーを融合させて精度を補うアプローチが重要視されています。