Visual SLAMとは？仕組みや種類・活用例をわかりやすく解説

「Visual SLAMとはどんな技術で、LiDARを使う方式と何が違うのか知りたい」

こうした疑問に答えます。

Visual SLAMとは、カメラの映像だけを使って自己位置の推定と地図作成を同時に行う技術で、安価なカメラで空間を認識できる点が特長です。

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

Visual SLAMとは

Visual SLAMとは、カメラの映像から自己位置の推定と地図作成を同時に行うSLAM技術です。ビジュアルスラムとも呼ばれ、レーザーではなくカメラを使う点が特徴で、精密なロボット制御の実現にも役立ちます。

まずは仕組みと使うカメラ、レーザーを使う方式との違いを整理します。

Visual SLAMの仕組み

Visual SLAMは、連続するカメラ映像から特徴点を見つけ、その動きを追いかけて位置を推定します。画像の中の目印を手がかりに、自分がどれだけ動いたかを計算する点は、上位概念であるSLAMの基本的な考え方と共通しています。

処理は、位置姿勢の算出と空間形状の作成を交互に繰り返す流れが基本です。同じ場所に戻ったことを認識して誤差を補正する仕組みもあり、地図の精度を保ちます。

使われるカメラの種類

Visual SLAMで使うカメラは、大きく3つに分けられます。単眼カメラ、ステレオカメラ、RGB-Dカメラです。

単眼はカメラ1台で最も安価ですが、距離の把握が難しくなります。ステレオは2台のカメラで距離を測れ、RGB-Dは色と距離を同時に取得できます。用途や必要な精度に応じて選び、レーザーで測るLiDAR SLAMと組み合わせる場合もあります。

LiDAR SLAMとの違い

LiDAR SLAMは、レーザーで距離を直接測るため、高い精度で3次元地図を作れます。一方で色の情報は得られず、センサーが高価になりがちです。

Visual SLAMは、カメラの画像から壁の模様や物体の色といった細かな特徴もとらえられます。安価な反面、暗い場所や特徴の少ない環境では精度が下がりやすく、Kudan SLAMのような商用実装ではこうした弱点を補う工夫がされています。

Visual SLAMのメリット

Visual SLAMの最大のメリットは、カメラという安価なセンサーで空間認識を実現できる点です。導入のハードルが低く、多くの機器に組み込みやすい技術です。

主なメリットを3つに分けて見ていきます。

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低コストで導入しやすい

カメラは、レーザーを使うLiDARに比べて価格が安く、サイズも小さくなります。消費電力も少なく、小型のロボットやスマートフォンにも搭載しやすい点が強みです。

部品が手に入りやすいため、開発や量産のコストも抑えられます。コストを重視する製品ほど、Visual SLAMが選ばれやすくなります。

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色や物体の情報も取得できる

カメラは距離だけでなく、色や模様、物体の形といった豊富な情報を取得できます。この情報を使えば、周囲に何があるかを認識する処理と組み合わせやすく、遠隔操作ロボットがオペレーターに周囲の状況を伝える用途にも生かせます。

人や障害物の識別、標識の読み取りなど、応用の幅が広がります。レーザーでは得られない視覚的な情報を活かせる点が特長です。

屋内や狭い場所でも使いやすい

Visual SLAMは、GPSが届かない屋内でも自己位置を推定できます。小型のカメラで済むため、狭い場所や入り組んだ空間でも取り回しやすく、ROS2向けのパッケージとしても提供されています。

倉庫や店舗、施設内など、明るく特徴の多い環境で力を発揮します。設置の自由度が高く、さまざまな現場に導入しやすい技術です。

Visual SLAMの課題

Visual SLAMは便利な技術ですが、カメラを使うがゆえの弱点もあります。ROS Noeticのような環境で開発する場合も、導入を検討する際は課題を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。

暗い場所や特徴の少ない環境に弱い

Visual SLAMは、映像から特徴点を見つけて位置を推定します。そのため暗い場所では情報が減り、特徴点を得にくくなって精度が下がります。

白い壁のような模様の少ない空間や、夜間、悪天候も苦手です。こうした環境では、レーザーを使うLiDAR SLAMのほうが安定します。

高速移動でブレの影響を受ける

カメラは、被写体が速く動くと映像がぶれてしまいます。高速で移動する場面では、特徴点をうまく追えず、位置を見失うことがあります。

この対策として、動きを検知するIMUと呼ばれる装置を組み合わせる方法があります。カメラの弱点を補うことで、ドローンや小型ロボットでも安定した推定を実現します。

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計算処理の負荷が高い

映像から特徴点を抽出し、位置と地図を計算する処理は負荷が高くなります。詳しい地図を作ろうとするほど計算量が増え、リアルタイム処理に制約が出ます。

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 AGX Xavierのような高性能な組み込み機を使うなど、精度と処理の軽さをどう両立させるかが、実用上の課題になります。

Visual SLAMの活用例

Visual SLAMは、安価に空間を認識できる特性から、幅広い分野で使われています。カメラを積むだけで導入できるため、身近な製品にも広がっています。

代表的な活用例を紹介します。

ドローンや自律移動ロボット

ドローンでは、GPSが届かない屋内や構造物の点検でVisual SLAMが活躍します。カメラで周囲を把握し、障害物を避けながら飛行できます。

自律移動ロボットでも、Visual SLAMは広く使われています。お掃除ロボットや、Jetson Nanoのようなエッジ機器を積んだ倉庫の無人搬送ロボットが、周囲を見ながら効率よく移動する土台になっています。

自動運転

自動運転では、車両が自分の位置を把握しながら周囲の地図を作るためにVisual SLAMが使われます。カメラの映像から道路や周辺の状況を読み取ります。

多くの場合、カメラ単体ではなくLiDARやIMUなど複数のセンサーと組み合わせます。それぞれの弱点を補い合い、安全な走行につなげています。

ARやVRでの空間認識

ARやVRでは、デバイスの位置や向きを正確にとらえるためにVisual SLAMが使われます。現実の空間に仮想の物体を自然に重ねる処理を支えています。

スマートフォンやXRグラスなど、カメラを備えた機器と相性がよい技術です。手軽なハードウェアで没入感のある体験を実現できます。

まとめ：Visual SLAMとはカメラの映像で自己位置と地図を作る技術

本記事では、Visual SLAMの仕組みからメリットと課題、活用例までを解説してきました。Visual SLAMとは、カメラの映像だけで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。

Visual SLAMの特徴と使いどころがわかったことで、自社の製品やシステムに適しているかを判断しやすくなったのではないでしょうか。

Visual SLAMを使った開発や技術選定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。

Visual SLAMに関するよくある質問