SLAMとは？仕組み・種類から自律移動ロボットでの活用事例まで徹底解説

SLAMとは？仕組み・種類から自律移動ロボットでの活用事例まで徹底解説

近年、自律移動ロボットや自動運転、ドローン、AR/VRなどの分野で広く注目されている技術が「SLAM（スラム）」です。SLAMは、ロボットが自分の位置を推定しながら、同時に周囲の地図を作成する技術として、研究・産業の両面で重要性を増しています。

本記事では、SLAMとは何かという基本から、仕組み・種類・主要なアルゴリズムを解説し、さらに研究開発用台車ロボット「rover」を使った具体的な活用シーンを3つご紹介します。SLAM研究や教育用途での自律移動ロボット導入を検討している方の参考になれば幸いです。

SLAMとは？基本の仕組み

SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）とは、ロボットが「自己位置推定（Localization）」と「地図作成（Mapping）」を同時に行う技術です。

具体的には、ロボットがセンサで周囲環境を計測しながら、

• 自分が今どこにいるか（自己位置推定）
• 周囲の環境がどうなっているか（地図作成）

をリアルタイムで同時に実現します。

SLAMが必要とされる理由

事前に地図がない未知の環境でロボットが自律移動するためには、SLAMが不可欠です。また、たとえ既知の地図があっても、走行中に誤差が累積したり、環境が変化したりするため、リアルタイムで補正できるSLAM技術が必要となります。

SLAMを構成する基本要素

SLAMは主に以下の要素で構成されます。

• センサ：LiDAR、カメラなど
• 自己位置推定アルゴリズム：センサー情報から自己位置を計算
• 地図作成アルゴリズム：観測データから地図を構築
• ループクロージャ：同じ場所に戻った際に誤差を補正する仕組み

　

SLAMの種類

SLAMは使用するセンサーや手法によって、複数の種類に分かれます。

Visual SLAM（ビジュアルSLAM）

カメラを使ったSLAMです。単眼カメラ、ステレオカメラ、デプスカメラ（深度カメラ）などの種類があり、低コストで導入しやすいのが特徴です。

代表的なアルゴリズム：

• ORB-SLAM
• LSD-SLAM
• RTAB-Map

LiDAR SLAM（ライダーSLAM）

LiDAR（レーザーセンサ）を使ったSLAMです。2D LiDARと3D LiDARがあり、Visual SLAMよりも高精度で安定した性能が出やすい一方、センサ自体が高価になりがちです。

代表的なアルゴリズム：

• Cartographer（Google製）
• LOAM（Lidar Odometry and Mapping）
• LeGO-LOAM

センサフュージョンSLAM

複数センサを統合したSLAMです。LiDARとカメラなどを組み合わせることで、それぞれの弱点を補い、高精度・高ロバスト性を実現できます。自動運転や高精度な研究用途で採用されています。

Graph-based SLAM

グラフ最適化による誤差最小化を行うSLAMです。大規模な環境や長時間のマッピングに強く、現在のSLAM研究の主流となっています。

　

SLAMで使われる主要なアルゴリズム

SLAMで実装されるアルゴリズムには以下のようなものがあります。

• EKF-SLAM（拡張カルマンフィルタを使ったSLAM）
• Particle Filter SLAM（粒子フィルタを使ったSLAM、FastSLAM等）
• Graph-based SLAM（グラフ最適化）
• ORB-SLAM（特徴点ベースのVisual SLAM）
• Cartographer（Google製のリアルタイム2D/3D SLAM）
• RTAB-Map（Loop Closure付きVisual SLAM）

これらの多くはROS（Robot Operating System）パッケージとして公開されており、研究開発用台車ロボットなどの実機ロボットに導入して試すことができます。

　

SLAMの活用分野

SLAM技術は様々な分野で実用化・研究されています。

• 自律移動ロボット（AGV、AMR、サービスロボット）
• 自動運転車
• 掃除ロボット（ルンバなどの家庭用ロボット）
• ドローン（屋内飛行・3次元マッピング）
• AR/VR（空間認識）
• 屋内ナビゲーション（GPSが届かない場所での位置推定）
• 災害救助ロボット（未知環境での探索）

特に大学・研究機関では、SLAMアルゴリズムの新規開発や既存手法の改良が活発に行われています。

　

SLAMの課題と最新動向

SLAMは成熟しつつある技術ですが、以下のような課題があります。

• 動的環境への対応：人や物が動く環境での精度低下
• 長時間運用での誤差累積
• 計算コスト：リアルタイム処理の負荷
• 照明・天候の影響（特にVisual SLAM）

これらの課題に対し、近年はDeep Learning（深層学習）を活用したSLAMや、セマンティックSLAM（意味情報を活用するSLAM）などの研究が進んでいます。

　

SLAM研究に最適な研究開発用台車ロボット「rover」

SLAMの研究や実機検証には、カスタマイズ可能な自律移動ロボットが必要です。プロトロボの提供する研究開発用台車ロボット「rover」は、まさにSLAM研究のために生まれた研究用プラットフォームです。

roverがSLAM研究に向いている理由

• ✅ ROS / ROS2に完全対応
• ✅ LiDARやカメラなどのセンサ追加が容易
• ✅ ROS PC（GPU搭載PCも選択可能）
• ✅ オープンなハードウェア構成で改造自由
• ✅ プロのエンジニアによる開発支援

ここからは、研究開発用台車ロボットroverを使った代表的なSLAM活用シーンを3つご紹介します。

活用シーン①：大学研究室でのSLAMアルゴリズム検証

こんな研究室におすすめ

• 自作のSLAMアルゴリズムを実機検証したい
• 既存のSLAM手法を比較研究したい
• 国際会議や論文発表用のデータを取得したい

具体的な活用方法

研究開発用台車ロボットroverに、LiDARやデプスカメラ（深度カメラ）などのセンサを搭載し、ROS/ROS2環境で各種SLAMアルゴリズムを実装・検証します。Cartographer、ORB-SLAM、RTAB-Mapなどの既存SLAMライブラリもそのまま動作させられるため、統一プラットフォームでの比較実験が可能です。

可能なカスタマイズ

• LiDARの追加（2D / 3D）
• デプスカメラ・カメラ系センサの追加
• ROS PCの換装（GPU搭載PCへの変更も可）
• ROS2への対応化
• その他、研究テーマに応じたカスタマイズ

💡 ポイント
プロトロボでは、研究開発用台車ロボット「rover」に対応する標準オプションパーツをご用意しています。一方で、お客様がすでにお持ちのセンサや特定メーカーの指定製品の搭載もご相談可能です。研究目的やご予算に応じて柔軟にご提案いたしますので、まずはお気軽にお問い合わせください。

期待できる成果

• 実機データでのアルゴリズム検証
• ICRA、IROS等の国際会議での発表データ取得
• 比較実験用の統一プラットフォーム構築
• 査読論文の成果創出

　

活用シーン②：屋内マッピング研究

こんな研究テーマにおすすめ

• 大規模な屋内環境を3D地図化したい
• 動的環境（人や物が動く環境）での精度を検証したい
• 長期マッピング（時間経過でマップ更新）を研究したい

具体的な活用方法

研究開発用台車ロボットroverを使って、実際のオフィスや大学キャンパス、商業施設などをマッピングし、屋内3次元地図の自動生成や、動的環境での再マッピングなどの研究を進められます。台車型の安定した走行プラットフォームのため、長距離・長時間の計測にも適しています。

可能なカスタマイズ

• 3D LiDAR搭載による高精度マッピング
• 複数センサ統合（LiDAR + デプスカメラ等）
• 長時間稼働対応
• 遠隔監視・遠隔操作システムの追加

💡 センサ構成について
弊社の標準オプション（LiDAR・デプスカメラ等）のほか、お客様ご指定のセンサや既存機材の搭載にも対応可能です。SLAMの種類や研究目的に応じて最適な構成をご提案します。

期待できる成果

• 屋内3D地図の自動生成
• 動的環境（人が動く）での精度検証
• マップ更新アルゴリズムの実証
• スマートビルディング応用研究

　

活用シーン③：教育・教材としてのSLAM学習

こんな教育機関におすすめ

• ロボット工学・自律移動の実習教材を探している
• 学生にROSやSLAMを体感的に学ばせたい
• 卒業研究・修士研究のプラットフォームが必要

具体的な活用方法

高専や大学のロボット工学・自律移動の授業や、卒業研究・修士研究のプラットフォームとして、学生が自らSLAMを実機で動かしながら学習できる教材として活用できます。座学だけでなく、実機を触りながら学ぶことで理解度が飛躍的に高まります。

可能なカスタマイズ

• 教育用簡易インターフェースの追加
• 安全機能の強化（緊急停止、障害物回避）
• 複数台導入での比較演習用構成
• 段階的に難易度を上げられる教材設計

💡 教育機関向けのご相談について
教育課程やカリキュラムに合わせた構成のご相談を承っております。複数台導入でのコストや、段階的な機能拡張のご提案も可能ですので、お気軽にお問い合わせください。

期待できる成果

• 体感的なSLAM・ROS学習
• 学生の理解度・モチベーション向上
• 卒業研究テーマの拡大
• 産業界で即戦力となる人材育成

　

研究開発用台車ロボットroverのSLAMカスタマイズ可能範囲

プロトロボの研究開発用台車ロボットroverは、SLAM研究のためにハードウェアからソフトウェアまで柔軟にカスタマイズできます。

ハードウェアのカスタマイズ

• センサ追加：LiDAR（2D / 3D）、デプスカメラ、カメラ系センサ
• ROS PC：標準仕様のほか、研究内容に応じてGPU搭載PCを選定可能
• 走行系の変更：タイヤ、サスペンション、キャタピラなど
• 外装・架台：研究テーマに応じた専用設計が可能

ソフトウェアのカスタマイズ

• ROS / ROS2 対応：最新環境にも対応可能
• SLAMライブラリの実装：Cartographer、ORB-SLAM、RTAB-Map等
• 独自アルゴリズムの組み込み：研究室発のアルゴリズムも組込可
• 遠隔操作・監視システム

標準オプション × 持ち込み品の柔軟対応

研究開発用台車ロボットroverには、すぐに使える標準オプションパーツをご用意しています。
一方で、研究室や企業様ですでにお持ちの機材や、特定メーカーの製品を組み合わせたいというご要望にも対応可能です。

「こういう研究をしたいけど、どの構成が良い？」
「このセンサを搭載できる？」など、

まずは構想段階からご相談ください。
専門エンジニアが研究テーマに沿って最適な構成をご提案します。

💬 SLAM研究用 研究用台車roverのご相談はこちら

導入の流れ

プロトロボでの研究開発用台車ロボットrover導入は、以下のステップで進みます。

1. お問い合わせ・ヒアリング：研究テーマや要件をお聞かせください
2. ご要望に合わせた仕様提案：最適なセンサ構成・カスタマイズをご提案
3. お見積もり：透明性のある見積もりをお出しします
4. ご契約・開発：構想段階からエンジニアが伴走します
5. 納品・初期サポート：納品後も継続サポート

　

よくあるご質問

Q1. SLAMの種類はどれを選べばよいですか？

研究目的によります。屋内環境で高精度を求めるならLiDAR SLAM、コストを抑えたいならVisual SLAM、高ロバスト性を求めるならセンサフュージョンSLAMが有効です。プロトロボでは、用途に応じた最適なセンサ構成をご提案いたします。

Q2. 研究開発用台車ロボットroverはROS2に対応していますか？

はい、ROS2への対応カスタマイズが可能です。最新のROS2環境で開発したい場合もご相談ください。

Q3. 既存のSLAMアルゴリズム（Cartographer等）はそのまま使えますか？

標準的なROSパッケージとして実装可能です。Cartographer、Hector SLAM、ORB-SLAM、RTAB-Map等、主要なSLAMライブラリに対応します。

Q4. すでに持っているセンサや特定メーカーの製品を搭載できますか？

はい、お客様ご指定のセンサや既存機材の搭載をご相談いただけます。プロトロボの標準オプション（LiDAR・デプスカメラ等）だけでなく、お持ちの機材を活かしたカスタマイズも可能です。事前にご相談いただければ、互換性・取付性等を確認の上、最適な構成をご提案します。

Q5. GPUは搭載できますか？

はい、深層学習を活用したSLAMや画像処理が必要な研究では、GPU搭載PCを組み込むことも可能です。標準仕様のROS PCから、GPU搭載の高性能PCまで、研究内容に応じて選定いただけます。

Q6. 開発期間はどのくらいかかりますか？

標準仕様であれば短期間で対応可能です。フルカスタムの場合は仕様により異なるため、まずはご相談ください。

Q7. 大学・研究機関向けの導入実績はありますか？

はい、多数の大学・研究機関への導入実績があります。論文掲載実績も豊富にございます。

　

まとめ

SLAMは、自律移動ロボットや自動運転、ドローンなど、現代のロボティクス研究に欠かせない技術です。

本記事では、

• SLAMの基本的な仕組み
• Visual SLAM、LiDAR SLAMなどの種類
• 主要なアルゴリズム
• roverを使った3つの活用シーン（大学研究、屋内マッピング、教育）

をご紹介しました。

プロトロボでは、SLAM研究や教育に最適な研究開発用台車ロボット「rover」のカスタマイズ・開発をご提供しています。構想段階からエンジニアが伴走いたしますので、研究テーマやご要望をお聞かせください。