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Miraima Technology

SLAM

別名Simultaneous Localization and Mapping / 自己位置推定と地図作成

SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)は、未知または変化する環境で、移動体や端末がセンサー観測から地図を作りながら、その地図上の自己位置・姿勢を同時に推定する技術です。LiDAR、カメラ、深度、IMU、車輪オドメトリなどを単独または融合して利用し、ロボット、AR、ドローン、測量、自動運転で実用化されています。特徴の少ない環境、動く物体、照明・天候、長期変化、ループ閉じ込み誤り、計算資源、安全保証が課題です。

Maturity & Adoption

技術成熟度と実用化状況

技術成熟度

技術としてどこまで成熟しているか

成熟度:TRL 9 / 9(実証・商用利用段階)
評価対象
室内移動ロボット向け2D LiDAR SLAMおよび端末向けVisual-Inertial SLAM
評価日
2026-08-10

ROS 2のslam_toolboxが小売・倉庫・図書館等のロボットで運用され、Visual/Visual-Inertial SLAMもAR系に実装されているため限定スコープをTRL 9と評価します。動的屋外環境で無条件の長期自律を保証する評価ではありません。

実用化ステータス

社会でどこまで利用されているか

現在の状況:広く実用化

倉庫・清掃・配送ロボット、AR端末、ドローン、携帯型測量、自動運転開発で商用・OSS利用されています。

主な制約

テクスチャや幾何特徴の不足、動的物体、反復模様、照明・天候、センサー校正、時刻同期、地図の経年変化、再ローカライズ失敗、計算・電力制約が課題です。

Technology Evolution

技術の歴史と今後の進展

Technology Timeline

SLAMの研究と実装

確認済み事実

SLAMの研究と実装技術分野について確認された過去から現在までの事実。実線と塗りつぶしノードで表します。各ノードから同じ番号の詳細へ移動できます。011986空間関係と…確認済み022016リアルタイ…確認済み032021Visual-Iner…確認済み2026 現在
SLAMの研究と実装年月順に並ぶ確認済み事実。実線と塗りつぶしノードで示します。011986空間関係と不確かさの…確認済み022016リアルタイム2D LiDAR …確認済み032021Visual-Inertial・mult…確認済み
  1. 01
    確認済み

    空間関係と不確かさの推定枠組みを提示

    SmithとCheesemanが移動ロボットの座標関係と共分散を一貫して更新する基礎手法を発表しました。

  2. 02
    確認済み

    リアルタイム2D LiDAR loop closureを発表

    Google Cartographerのscan-to-submapとbranch-and-boundによるリアルタイム地図補正がICRAで発表されました。

  3. 03
    確認済み

    Visual-Inertial・multi-mapとROS 2実装が成熟

    ORB-SLAM3とSLAM Toolboxが複数センサー・複数地図・実ロボット運用を扱うオープン実装として公表されました。

Technology Roadmap

編集部予測

SLAM分野の進展予測

SLAM分野の進展予測現在から未来への編集部予測。破線と白抜きノードで不確実な予測を表します。各ノードから同じ番号の詳細へ移動できます。2026 現在012027–2030地図の版管…可能性が高い022030–2034位置不確か…実現可能性あり
SLAM分野の進展予測現在から未来へ並ぶ編集部予測。破線と白抜きノードで示します。012027–2030地図の版管理と変化分…可能性が高い022030–2034位置不確かさとフォー…実現可能性あり
  1. 01
    可能性が高い

    地図の版管理と変化分離が一般化

    一時的な人・荷物と恒久的な構造変化を分け、地図の更新理由と信頼度を追跡する長期SLAM運用が広がると予測します。

    予測根拠

    SLAM Toolboxの継続マッピングとmulti-map研究が実装済みで、運用上の残課題が版管理・変化検知へ移っているためです。

  2. 02
    実現可能性あり

    位置不確かさとフォールバックの安全保証が普及

    地図整合が崩れた際の検出、停止、UWB/GNSS/既知地図への切替を含む用途別保証が安全重要分野へ広がると予測します。

    予測根拠

    SLAMの推定値は不確かさを伴い、特許・研究がマルチセンサー融合と精度改善を継続しているためです。

Technology Roadmapは技術分野の進展予測です。Future Toolの実現時期を示すものではありません。

Related Technologies

関連Technology

トラッキング基盤

拡張現実(AR)

ARの安定した空間重畳にはvisual・visual-inertial SLAMによる端末姿勢と地図が使われます。

導入基盤

エッジAI

移動体の閉ループ制御にはセンサー近傍での低遅延推定が必要です。

センサー入力

LiDAR

点群scan matchingはLiDAR SLAMの主要方式です。

地図提供元

デジタルツイン

SLAMの現況地図・軌跡はデジタルツイン更新に使え、既存ツインは初期地図や制約を提供できます。

関連技術

UWB測位

UWB絶対・相対測位はSLAMの累積ドリフトや再ローカライズを補完できます。

Future Tools

この技術を使っている未来道具(5件)

Organizations

関連企業・研究機関

この技術に関わる代表的な企業・研究機関・標準化団体です。

企業

Google Research

Cartographerでリアルタイム2D LiDAR SLAMとloop closureを公開しました。

代表研究

Real-Time Loop Closure in 2D LIDAR SLAM

大学

University of Zaragoza

ORB-SLAM3のvisual・visual-inertial・multi-map SLAM研究とOSSを公開しました。

企業

Magic Leap

AR端末向けLiDAR SLAMの代表特許を出願しています。

Patents

関連特許

  1. Multiple resolution simultaneous localization and mapping based on 3-D lidar measurements

    公開番号 WO2019055691A1

    特許情報を見る (外部サイトを新しいタブで開きます)
  2. Lidar simultaneous localization and mapping

    公開番号 EP4291973A1

    特許情報を見る (外部サイトを新しいタブで開きます)

Sources

論文・一次情報