LiDAR SLAMとは？仕組みや活用事例をわかりやすく徹底解説

「LiDAR SLAMとはどんな技術で、Visual SLAMと比べて何が優れているのか知りたい」

こうした疑問に答えます。

LiDAR SLAMとは、レーザーで距離を測るLiDARを使い、自己位置推定と地図作成を同時に行う技術で、高い精度で3次元計測できる点が特長です。

本記事を読めば、LiDAR SLAMの仕組みからメリットと課題、活用事例までがわかります。技術選定や導入検討の材料として、ぜひ最後まで読み進めてください。

LiDAR SLAMとは

LiDAR SLAMとは、レーザーで距離を測るLiDARを使って、自己位置推定と地図作成を同時に行うSLAM技術です。高い精度で周囲を3次元化できるため、測量や自動運転、精密なロボット制御で広く使われています。

まずは仕組みと計測の原理、ほかの方式との違いを整理します。

LiDAR SLAMの仕組み

LiDAR SLAMは、レーザースキャナで周囲を360度スキャンし、反射光が戻る時間差から距離を測ります。得られた無数の点は、点群データとして記録されます。

この点群を連続して重ね合わせることで、自分がどれだけ動いたかを推定する仕組みは、SLAM全般に共通する基本原理です。前後の点群を照合する処理には、NDTやICPと呼ばれるアルゴリズムが使われます。

使われるLiDARの計測原理

LiDARは、レーザー光を対象に照射し、跳ね返るまでの時間から距離を求めます。この方式はToF（Time of Flight）と呼ばれ、光の到達時間で距離を計算します。

取得できる点群は、平面のX軸とY軸だけの2次元と、高さのZ軸を加えた3次元があります。対象や用途に合わせて必要な次元のデータを取得し、カメラを使うVisual SLAMと組み合わせる場合もあります。

Visual SLAMやDepth SLAMとの違い

SLAMには、LiDAR SLAMのほかにカメラを使うVisual SLAMや、深度カメラを使うDepth SLAMがあります。使うセンサーによって、精度やコスト、得意な環境が変わります。

LiDAR SLAMは精度が高く暗所にも強い一方、機器は高価です。Visual SLAMは安価で色情報も得られますが、暗所に弱い違いがあります。

LiDAR SLAMのメリット

LiDAR SLAMの最大のメリットは、高い精度で3次元計測できる点です。レーザーを使うことで、カメラを使う方式にはない強みを発揮します。

主なメリットを3つに分けて見ていきます。

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高精度な計測ができる

LiDARは、レーザー光を高密度に照射して距離を直接測ります。そのため測定の誤差を数ミリ単位に抑えられ、精密な点群を取得できます。

高い精度が求められる測量や建設の現場でも安心して使えます。細かな形状まで正確に再現できる点が、大きな強みです。

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暗所やGPSが届かない場所に強い

LiDARはレーザー光を使うため、周囲の明るさの影響を受けにくくなります。夜間や暗いトンネルの中でも、安定して計測できます。

衛星測位に頼らないため、GPSが届かない屋内や地下、山間部でも自己位置を推定でき、遠隔操作ロボットが入り込めない危険な現場でも力を発揮します。電波の届かない現場ほど、その強みが生きてきます。

遠距離まで計測できる

LiDARは、100メートル以上の遠い対象まで距離を測れます。カメラに比べて計測できる範囲が広く、大きな空間もまとめて把握できます。

広い建設現場や道路、地形の計測にも向いており、一度に広範囲をとらえられるため、作業の効率化につながります。

LiDAR SLAMの課題

LiDAR SLAMは高性能な一方で、いくつかの課題もあります。導入を検討する際は、コストや処理の負担も理解しておくことが大切です。

代表的な3つの課題を整理します。

導入コストが高い

LiDARセンサーは、カメラに比べて価格が大幅に高くなります。高精度なレーザー計測装置ほど高価で、導入の負担が大きくなります。

予算を重視する製品では、採用が難しい場合もあります。コストに見合う精度が必要かどうかが、選定の判断材料になります。

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データ処理の負荷が大きい

LiDARは、大量の点群データを短時間で生成します。このデータをリアルタイムで処理するには、高い計算能力が必要です。

処理性能の低い機器では、動作が重くなることがあります。Jetson Xavier NXのような性能の高いエッジ機器や、データ処理の工夫が求められます。

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色情報が取得できない

LiDARは距離を測る仕組みのため、対象の色や模様の情報は得られません。形状は正確にわかっても、見た目の情報は取得できません。

色や質感が必要な用途では、NVIDIA JetsonのようなエッジAI機器上でカメラと組み合わせて補います。目的に応じて、複数のセンサーを併用する工夫が有効です。

LiDAR SLAMの活用事例

LiDAR SLAMは、高精度でGPSが届かない場所にも強い特性から、さまざまな現場で使われています。近年は公共測量でも正式に認められ、活用が広がっています。

代表的な活用事例を紹介します。

測量や土木建設での活用

測量や土木の現場では、機器を持って歩くだけで地形や構造物を3次元化できます。国土地理院は2022年に公共測量マニュアルを公表し、その後の改定で出来形測量に5センチ以内などの精度基準を定めました。

衛星測位が使えないトンネルや橋梁の下でも計測できます。従来の一点ずつ測る方法に比べ、作業を大きく効率化できる点が評価されています。

自動運転での活用

自動運転では、車両が自分の位置を高精度に把握するためにLiDAR SLAMが使われます。周囲の障害物や道路の形状を正確にとらえ、安全な走行を支えます。

暗い場所でも安定して計測できるため、夜間の走行にも対応できます。多くの場合、カメラなど他のセンサーと組み合わせて使われます。

自律移動ロボットでの活用

工場や倉庫の自律移動ロボットでも、LiDAR SLAMが活躍します。周囲を正確に把握しながら、障害物を避けて効率よく移動します。

GPSが届かない屋内でも自己位置を保てる点が強みです。Kudan SLAMのような商用実装も含め、無人搬送や設備の点検など、人手を減らしたい現場で導入が進んでいます。

まとめ：LiDAR SLAMとはレーザーで高精度に自己位置と地図を作る技術

本記事では、LiDAR SLAMの仕組みからメリットと課題、活用事例までを解説してきました。LiDAR SLAMとは、レーザーで距離を測り、自己位置推定と地図作成を同時に行う技術です。

本記事のポイントをおさらいします。

LiDAR SLAMの特徴と使いどころがわかったことで、自社の現場や製品に取り入れる価値があるかを判断しやすくなったのではないでしょうか。

LiDAR SLAMを使った計測や開発について具体的に相談したい方は、ぜひお気軽にお問い合わせください。

LiDAR SLAMに関するよくある質問