高度な自動運転を支える要素技術の高精度3次元地図。その作成技術としてMMS（モービルマッピングシステム）が普及しているが、近年注目を高めている技術がある。「SLAM（スラム）」だ。
MMSに比べフレキシブルなシステム構成が可能で、ソフトウェア領域における盛んな開発を背景に技術革新が進んでいるようだ。
SLAMとはどのような技術なのか。開発企業とともに概要に触れていく。
■SLAMとは？
SLAMは「Simultaneous Localization and Mapping」の頭文字をとった語で、直訳すると「位置の特定と地図作成を同時に行う」ことを意味する。自己位置の推定と環境地図の作成を同時に実行する技術で、自動車などのモビリティにSLAM技術を活用することで、走行しながら自己位置推定と環境地図の作成を行うことができるのだ。
走行距離やカメラなどのセンサー画像から移動量を推定することで自己位置を特定するとともに、センサーが収集したデータをもとに地図を作っていく仕組みで、「目」となるセンサーはカメラやLiDAR（ライダー）、ToFセンサーなど特性に応じて柔軟に使い分けることができる。
例えば、LiDARを入力として用いるものはLiDAR SLAM、カメラを用いるものはVisual SLAM、ToFセンサーを活用したものはDepth SLAMというように分類することが可能で、LiDAR SLAMの場合、点群データを用いることで高精度の距離計測が可能になる。
一方、Visual SLAMは低コストでシステムを構成することが可能で、複眼の採用やIMU（慣性計測装置）などのセンサーと併用することで計測精度を高めることもできる。
柔軟なシステム構成が可能なため、低コストな構成で高精度な計測を可能にするソフトウェア技術が確立されれば、自動運転分野においては大きな活躍が見込める。高精度3次元地図の作成において、従来のMMSが少数精鋭型であるのに対し、SLAMはより多くの車両に搭載することが可能だからだ。
将来、自動運転技術が高度化し幹線道路以外のマッピングが必要になった際、網の目のように広がる細かな道路を網羅するには、数の力が大きな武器となる。SLAMの活用によってこうしたマッピング技術が普及技術となれば、全国津々浦々の道路の高精度3次元地図化も現実味を帯びてくる。
GPS測位も不必要に？
SLAMのもう1つの特徴として、GPSなどの衛星システムに依存しない点を挙げることができる。GPSが届かないトンネルや建物内でも利用可能で、モビリティ自らが走行して地図を作成できるため、掃除ロボットなど室内で活躍するロボットに搭載されることも多い。
それだけ汎用性が高く、低コスト化が可能な技術とも言える。重複するが、ソフトウェア技術によって高精度な計測が可能になれば、費用対効果を最大限発揮できるセンサー構成で自動運転分野に本格実装することも可能になりそうだ。
■SLAM技術の開発企業
3次元地図技術の研究開発を手掛ける名古屋大学発スタートアップのマップフォーは2020年8月、タクシー車両を活用して作成した高精度三次元地図データの自動運転への活用に向けた実証を行うことを発表した。
同社が開発したSLAMと低価格なGNSS・IMUを用いた複合航法システムを組み合わせた三次元地図作成ソフトウェアなどで後付け可能な簡易計測機器を構成し、タクシー車両に搭載して高精度三次元地図データの作成や自動運転システムへの活用などを検討していくとしている。
【参考】関連記事としては「3D地図、タクシー車両を活用して作成！実証実施をマップフォーが発表、自動運転への活用に向け」も参照。
3D地図、タクシー車両を活用して作成！実証実施をマップフォーが発表、自動運転への活用に向け https://t.co/nxl196bOYw @jidountenlab #自動運転 #タクシー #マップフォー
— 自動運転ラボ (@jidountenlab) August 31, 2020
一方、東芝は2020年6月、車載カメラと慣性センサーを用いて自車両の動きを高精度に推定する「自車両の動き推定AI」と、さまざまな交通シーンで周辺車両の将来の動きを予測する「他車両の動き予測AI」を開発したと発表した。
「自車両の動き推定AI」はSLAMをベースとしており、高速道路の一定速度における走行時などセンサーの値に変化が生じづらい状況下においても、各センサーのデータの有用性を各時刻で判定し、変化がある有効なセンサーだけを適宜組み合わせて車両の動きを推定することで誤差を低減可能という。
【参考】関連記事としては「世界最高の「車の動き予測AI」、東芝が自動運転社会を近付ける」も参照。
このほか、ソニーやキヤノンなど、カメラ技術を有する企業のSLAM開発も際立ってきた。ソニーはエンタテインメントロボットの新型aibo（アイボ）にSLAM技術を搭載したほか、カメラを利用した深度推定やVisual SLAM、3D Modelingのアルゴリズムに関する研究開発に取り組んでいる。
キヤノンは2020年8月、Visual SLAM技術を含む映像解析ソフトウェアの提供開始し、ガイドレス方式の次世代自動搬送台車や自律走行搬送ロボットといった移動ロボット市場に参入すると発表した。
有力カメラメーカーが本腰を入れたことで、センサーとしてのカメラの相対価値の向上に高い期待が寄せられるところだ。
【参考】関連記事としては「キヤノン、自動運転ロボ市場に参入 ｢眼｣となる映像解析ソフトを提供開始」も参照。
■【まとめ】高精度3次元地図作成の研究開発加速 SLAM技術が存在感増す
解説上、従来のMMSと対比させる形でSLAMを説明したが、この2つはまったく別個の存在ではない。現在活用されているMMSの多くはLiDARやGNSSの搭載が標準化されているため、システム構成の面からSLAMと比較したのであり、中にはSLAM方式のMMSも存在するのだ。
要は、高価なシステム構成を基調とする現在のMMSか、安価に構成可能なSLAM技術か――といった観点で、ソフトウェア開発が加速度的に進んでいるSLAMが自動運転分野においても存在感を増し始めた――といった主旨だ。
一方でLiDARなどの単価も下がっており、MMSも従来に比べ安価で構成可能になっている。いずれにしろ、高精度3次元地図の作成や更新を容易にする研究開発が熱を帯び、技術レベルが高まっていることは業界として喜ばしいことだ。
さらなる開発と早期実用化に期待したい。
【参考】関連記事としては「モービルマッピングシステム（MMS）とは？自動運転向け地図作成を下支え」も参照。
