SLAMとは
自己位置の推定と環境地図の作成を、同時に行う

SLAMとは

SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）は、自己位置の推定と環境地図の作成を、同時に行う技術の総称です。

自分で動き回るロボットは、「いま自分がどこにいるか」と「周りがどうなっているか」の両方を知る必要があります。ところが、初めての場所では地図がないので、位置が決められません。位置が決められないと、地図に書き足すこともできません。この行き詰まりを、位置を推定しながら地図を作り、地図を使って位置を直すことで解決するのが SLAM です。

SLAMの流れ

SLAM は、次のような流れをくり返します。

1. 観測する: カメラやレーザのセンサで、周りの様子（壁・柱・目印になる物）を取り込みます。
2. 位置を推定する: 前回からの動きと、観測した目印の見え方から、いまの自己位置を推定します。
3. 地図に書き足す: 推定した位置を基準にして、見つけた物を地図に加えます。
4. 位置を直す: 地図の中の目印と見比べて、位置のずれを小さくします。

使うセンサによって呼び名が変わります。カメラの画像情報を全面的に使うものが Visual SLAM です。画像から、自己位置のほか、周りの障害物やランドマーク（目印になる特徴物）も認識できます。レーザで距離を測る LiDAR の点群データを使う方式もあります。

位置の推定は、動くたびに少しずつずれていきます。そこで、前に見た目印をもう一度見つけたときに、たまったずれをまとめて直します。この仕組みがあるので、長い距離を動いても、地図と位置が大きくくずれにくくなります。なお、MR（複合現実）の機器でも、同じ考え方で自己位置や周りの3次元の情報を求めています。

試験での問われ方

IoTシステム技術検定 基礎では、第4章「IoT応用システムを理解する」で出ます。もちこ道場の第4章の問題では、SLAM を含む問題が18問あり、次のような問われ方をしています。

• 穴埋め: 「自己位置の推定と環境地図の作成を同時に行う技術」の空欄に SLAM を選ぶ。自動走行車の重要技術として、レーザで距離を測る LiDAR とセットで問われることもあります。
• 外れの選択肢: RPA、LiDAR、GNSS などを答える問題で、SLAM が並びます。ロボット開発用のプラットフォーム ROS の説明文にも、画像処理や SLAM の機能が出てきます。
• 誤った記述を選ぶ: 「Visual SLAM は画像を一切使わず、GPS（衛星測位）だけで地図を作る」「LiDAR は、自己位置推定と地図作成を同時に行うソフトウェア技術の総称である」のように、別の用語の説明にすり替えた記述を見抜く。

似た用語との違い

覚え方

• 名前は「同時に・位置の推定・地図の作成」の頭文字です。位置か地図のどちらかだけを答える記述は、SLAM の説明としては足りません。
• 「LiDAR は目（センサ）、SLAM は頭の使い方（技術）」。センサとソフトウェアの技術を入れ替えた記述が、誤りの選択肢の定番です。
• Visual SLAM は「画像（ビジュアル）で行う SLAM」。名前に画像が入っています。

第4章のほかの用語は「第4章 IoT応用システムを理解するの要点」にまとめています。