SLAMとは？仕組み・種類・活用事例までわかりやすく徹底解説
この記事のポイント
SLAMは自己位置推定と地図作成を同時に行う技術で、GPSが届かない場所でも自分の位置を把握できます。カメラを使うVisual SLAMやレーザーを使うLiDAR SLAMなどがあり、自動運転やロボット、AR分野で活用されています。
「SLAMとは何か、どんな仕組みで動く技術で、どんな場面で使われているのか知りたい」
こうした疑問に答えます。
本記事の内容
- SLAMの仕組みと必要とされる理由
- Visual SLAMやLiDAR SLAMなど種類の違い
- 自動運転やロボットでの活用分野と課題
SLAMとは、自己位置の推定と周囲の地図作成を同時に行う技術で、GPSが届かない場所でもロボットや車が自分の位置を把握しながら動けるようにする仕組みです。
本記事を読めば、SLAMの基礎から種類、活用分野、課題までがまとめてわかります。技術の全体像をつかむ材料として、ぜひ最後まで読み進めてください。
SLAMとは
SLAMとは、Simultaneous Localization and Mappingの略で、自己位置推定と地図作成を同時に行う技術です。読み方は「スラム」で、ロボットや自動運転車が外部の位置情報に頼らず、自分の位置と周囲の地図を同時に把握でき、精密なロボット制御の土台になります。
まずは仕組みと、なぜこの技術が必要とされるのかを整理します。
SLAMの仕組み
SLAMの仕組みは、センサーによる環境の計測と、そのデータをもとにした位置推定の2つで成り立っています。LiDARやカメラなどのセンサーで周囲の形状をとらえ、得られた情報から自分の位置を割り出す点は、カメラを使うVisual SLAMにも共通する考え方です。
具体的には、目印となる特徴（ランドマーク）までの距離と方向を計測し、その位置関係から地図を作ります。同時に、前の時点からの移動量をもとに自分の位置を更新していきます。この2つを繰り返すことで、地図を作りながら移動できます。
SLAMが必要とされる理由
SLAMが必要とされる理由は、GPSが使えない環境でも自己位置を把握する必要があるためです。屋内やトンネル、地下などでは衛星の電波が届かず、正確な位置を測れません。
自動運転やドローン、自律移動ロボットが安全に動くには、正確な位置推定と環境認識が欠かせません。レーザーで高精度に計測するLiDAR SLAMのような手法も含め、SLAMは事前の地図がない場所でもリアルタイムで地図を作れるため、こうした自律システムの中核技術になっています。
従来の自己位置推定との違い
従来の自己位置推定は、GPSや事前に用意した地図に頼る方法が中心でした。電波が届く屋外では有効ですが、届かない場所では機能しません。
SLAMは、周囲の形状から自分の位置を推定するため、地図がない未知の場所でも動けます。Kudan SLAMのような商用実装も登場しており、地図の作成と位置推定を同時に進める点が、従来手法との大きな違いです。
| 項目 | 従来の手法 | SLAM |
|---|---|---|
| 位置の把握 | GPSや既存地図に依存 | 周囲の形状から推定 |
| 地図 | 事前に用意が必要 | 移動しながら作成 |
| 使える場所 | 電波が届く屋外中心 | 屋内や地下も可能 |
SLAMの主な種類
SLAMには、使うセンサーによっていくつかの種類があります。代表的なのがVisual SLAM、LiDAR SLAM、Depth SLAMの3つです。
それぞれ得意な環境やコストが異なるため、目的に合わせて選んだり組み合わせたりして使われます。
Visual SLAM
Visual SLAMは、カメラの映像をもとに自己位置を推定するSLAMです。画像の特徴点を追いかけながら、周囲の空間を3次元で把握します。
カメラが比較的安価なため、実装コストを抑えられる点が大きなメリットです。色や物体の情報も得られる一方で、暗い場所や模様の少ない空間では精度が下がりやすい傾向があります。
LiDAR SLAM
LiDAR SLAMは、レーザーで距離を測るLiDARを使うSLAMです。レーザーを照射して戻る時間から距離を求めるため、センチメートル単位の高い精度を実現できます。
暗い場所でも安定して計測できる点が特長で、遠隔操作ロボットの周辺認識にも使われます。ただしセンサー自体が高価になりやすく、導入コストが課題になります。
Depth SLAM
Depth SLAMは、対象までの距離を測る深度カメラ（RGB-Dカメラ）を使うSLAMです。カメラからLiDARに近い点群データを直接取得できます。
色の情報と距離の情報を同時に得られる点がメリットで、ROS2上のパッケージとしても提供されています。計測できる範囲は数メートル程度と短いため、主に屋内の近距離での用途に向いています。
| 種類 | 使うセンサー | 得意な環境 | コスト |
|---|---|---|---|
| Visual SLAM | カメラ | 明るく特徴の多い空間 | 安い |
| LiDAR SLAM | レーザー | 暗所や屋外を含む広範囲 | 高い |
| Depth SLAM | 深度カメラ | 屋内の近距離 | 中程度 |
SLAMの活用分野
SLAMは、GPSが届かない環境でも自己位置を把握できる特性から、さまざまな分野で活用されています。機械が自律的に動く場面ほど、その強みが生きてきます。
代表的な活用分野を紹介します。
自動運転や自律移動ロボットでの活用
自動運転では、SLAMが車両の現在地を高精度で推定しながら、周囲の地図を自動で作成し更新します。周りの状況を把握しながら安全に走行するための土台になっています。
自律移動ロボットでも、SLAMは中心的な役割を果たします。身近な例がロボット掃除機で、部屋の地図を作りながら効率よく移動し、掃除の重複や取りこぼしを減らします。
ドローンや測量での活用
ドローンでは、GPS信号が届かない屋内や地下、橋の下でも、障害物を避けながら飛行するためにSLAMが使われます。事前の地図がなくても、周囲の形状を読み取って自分の位置を保てます。
測量の分野では、機器を持って歩くだけで空間を3次元化できます。トンネルや森林など、衛星測位が難しい現場でも短時間で計測でき、点検や施工管理に役立てられています。
ARやXRでの活用
ARやXRでは、現実の空間に仮想の物体を正確に重ねるためにSLAMが使われます。デバイスが自分の位置と周囲の形状を把握することで、仮想オブジェクトを実際の場所に固定して表示できます。
スマートフォンやXRグラスでも、この技術が体験の土台になっています。周囲を認識しながら映像を重ねることで、自然な拡張現実の体験を実現します。
SLAMの課題
SLAMは便利な技術ですが、実用にはいくつかの課題もあります。仕組みを理解するうえで、弱点も知っ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。
位置推定の誤差が蓄積する
SLAMは、前の時点からの移動量を積み重ねて自己位置を求めます。そのため長い距離を移動するほど、わずかな誤差が積み重なって位置がずれていきます。
この誤差を抑えるため、同じ場所に戻ったことを認識して地図を補正する仕組みが使われます。走行中にリアルタイムで誤差を直す技術が、精度を保つうえで重要になります。
計算コストが高い
SLAMは、画像や点群といった大量のデータをリアルタイムで処理します。精度の高い推定ほど計算量が増えるため、処理に時間がかかりやすくなります。
計算の負荷が高いと、小型のロボットやデバイスでは動かしにくくなります。処理性能と精度のバランスをどう取るかが、実用上の課題です。
自己位置を見失うことがある
特徴の少ない広い空間や、暗い場所では、センサーが手がかりを得にくくなります。その結果、自分がどこにいるかを見失うことがあります。
この対策として、複数のセンサーを組み合わせて弱点を補う方法が取られます。カメラとレーザー、超音波センサーなどを併用することで、位置推定の安定性を高めます。
まとめ：SLAMとは自己位置推定と地図作成を同時に行う技術
本記事では、SLAMの仕組みから種類、活用分野、課題までを解説してきました。SLAMとは、自己位置の推定と地図の作成を同時に進める技術です。
本記事のポイントをおさらいします。
本記事のポイント
- SLAMはGPSが届かない場所でも自己位置と地図を同時に把握できる
- Visual・LiDAR・Depthなど種類ごとに得意な環境とコストが異なる
- 自動運転やロボット、AR分野で活用され誤差や計算コストの課題もある
SLAMの全体像がわかったことで、自社の製品やサービス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。
SLAMを使った開発や活用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。
SLAMに関するよくある質問
参考文献
執筆者
編集部
Robot With編集部は、ロボット・フィジカルAI領域の専門メディアです。物流・製造・サービスなど幅広い分野のロボット技術や導入事例、市場動向を調査・発信し、企業の導入検討や意思決定に役立つ信頼性の高い情報を提供しています。
監修者
リサーチチーム
Robot With リサーチチームは、ロボット・フィジカルAI領域の専門調査チームです。国内外のメーカー情報や市場動向、技術資料、公的データをもとにファクトチェックと内容監修を行い、企業の導入検討に役立つ正確で中立的な情報を提供しています。
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