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同時ローカリゼーションとマッピング（SLAM）は、日常的に使用するフレーズではない可能性があります。ただし、最新の優れた技術的驚異のいくつかは、寿命のミリ秒ごとにこのプロセスを使用しています。
SLAMとは何ですか？なぜそれが必要なのですか？そして、あなたが話すこれらのクールなテクノロジーは何ですか？
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頭字語から抽象的なアイデアへ
これがあなたのための簡単なゲームです。これらのどれが属していないのですか？
- 自動運転車
- 拡張現実アプリ
- 自律型空中および水中ビークル
- 複合現実ウェアラブル
- ルンバ
答えは簡単にリストの最後の項目だと思うかもしれません。ある意味、あなたは正しいです。別の言い方をすれば、これらのアイテムはすべて関連しているので、これはトリックゲームでした。
画像クレジット：Nathan Kroll / Flickr
（非常にクールな）ゲームの本当の問題はこれです：これらすべてのテクノロジーを実現可能にするものは何ですか？答え：同時ローカリゼーションとマッピング、またはSLAM！かっこいい子供たちが言うように。
一般的な意味で、SLAMアルゴリズムの目的は反復するのに十分簡単です。ロボットは、ローカリゼーションとマッピングを同時に使用して、環境のマップを作成しながら、空間内の位置と方向（またはポーズ）を推定します。これにより、ロボットはそれがどこにあるか、そして未知の空間をどのように移動するかを識別できます。
したがって、はい、つまり、この派手なスマンシーアルゴリズムが行うのは位置の推定だけです。もう1つの人気のある技術である全地球測位システム（またはGPS）は、1990年代の最初の湾岸戦争以来位置を推定してきました。
SLAMとGPSを区別する
では、なぜ新しいアルゴリズムが必要なのでしょうか。 GPSには2つの固有の問題があります。まず、GPSはグローバルスケールに対して正確ですが、精度と精度の両方が、部屋、テーブル、または小さな交差点に対してスケールを低下させます。 GPSの精度は1メートルまでですが、何センチですか？ミリメートル？
第二に、GPSは水中ではうまく機能しません。よくないということは、まったくないという意味です。同様に、厚いコンクリートの壁がある建物の内部では、パフォーマンスがむらがあります。または地下室で。あなたはその考えを理解します。 GPSは衛星ベースのシステムであり、物理的な制限があります。
そのため、SLAMアルゴリズムは、最先端のガジェットとマシンの位置感覚を向上させることを目的としています。
これらのデバイスには、すでに多数のセンサーと周辺機器が搭載されています。 SLAMアルゴリズムは、いくつかの数学と統計を使用して、これらのできるだけ多くのデータを利用します。
鶏が先か卵が先か？位置または地図？
複雑な問題に答えるには、数学と統計が必要です。位置は周囲の地図を作成するために使用されますか、それとも周囲の地図は位置を計算するために使用されますか？
思考実験時間！あなたは次元間で見知らぬ場所に歪んでいます。あなたが最初にすることは何ですか？パニック？ OK、落ち着いて、息を吸ってください。別のものを取りなさい。さて、あなたがする2番目のことは何ですか？周りを見回して、なじみのあるものを見つけてください。左側に椅子があります。植物はあなたの右側にあります。コーヒーテーブルが目の前にあります。
次に、「私はどこにいるの？」という麻痺する恐れがあります。摩耗し、あなたは動き始めます。待って、この次元で動きはどのように機能しますか？一歩前進してください。椅子と植物は小さくなり、テーブルは大きくなっています。これで、実際に前進していることを確認できます。
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観察は、SLAM推定の精度を向上させるための鍵です。下のビデオでは、ロボットがマーカーからマーカーに移動するにつれて、環境のより良いマップが作成されます。
他の次元に戻ると、歩き回るほど、自分の向きが変わります。すべての方向に足を踏み入れると、この次元での動きがあなたの家の次元に似ていることが確認されます。右に行くと、植物が大きくなります。役立つことに、この新しい世界のランドマークとして識別した他のものを見ると、より自信を持ってさまようことができます。
これは本質的にSLAMのプロセスです。
プロセスへの入力
これらの推定を行うために、アルゴリズムは内部または外部として分類できるいくつかのデータを使用します。次元間輸送の例（それを認めてください、あなたは楽しい旅行をしました）の場合、内部測定値はステップのサイズと方向です。
行われる外部測定は画像の形式です。植物、椅子、テーブルなどのランドマークを特定することは、目と脳にとって簡単な作業です。知られている最も強力なプロセッサ---人間の脳---は、これらの画像を撮影し、オブジェクトを識別するだけでなく、そのオブジェクトまでの距離を推定することもできます。
残念ながら（または幸いなことに、SkyNetに対する恐怖によっては）、ロボットにはプロセッサとしての人間の脳がありません。機械は、人間が書いたコードを頭脳として持つシリコンチップに依存しています。
他の機械は外部測定を行います。これを行うには、ジャイロスコープやその他の慣性測定ユニット（IMU）などの周辺機器が役立ちます。自動運転車などのロボットも、内部測定として車輪位置の走行距離測定を使用します。
画像クレジット：Jennifer Morrow / Flickr
外部的には、自動運転車やその他のロボットはLIDARを使用しています。レーダーが電波を使用する方法と同様に、LIDARは反射光パルスを測定して距離を特定します。使用される光は通常、赤外線深度センサーと同様に、紫外線または近赤外線です。
LIDARは、毎秒数万のパルスを送信して、非常に高解像度の3次元点群マップを作成します。だから、はい、次にテスラが自動操縦で転がるとき、それはレーザーであなたを撃ちます。たくさんの時間。
さらに、SLAMアルゴリズムは、外部測定として静止画像とコンピュータービジョン技術を使用します。これは1台のカメラで実行されますが、ステレオペアを使用するとさらに正確にすることができます。
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内部測定により、推定位置が更新されます。これを使用して、外部マップを更新できます。外部測定により、推定マップが更新されます。これを使用して、位置を更新できます。あなたはそれを推論問題と考えることができます、そしてその考えは最適な解決策を見つけることです。
これを行う一般的な方法は、確率によるものです。粒子フィルターの近似位置やベイズ統計的推論を使用したマッピングなどの手法。
粒子フィルターは、ガウス分布によって分散された一定数の粒子を使用します。各粒子は、ロボットの現在の位置を予測します。確率は各パーティクルに割り当てられます。すべての粒子は同じ確率で始まります。
相互に確認する測定が行われると（ステップフォワード=テーブルが大きくなるなど）、位置が「正しい」粒子には、より良い確率が段階的に与えられます。かなり離れている粒子には、より低い確率が割り当てられます。
ロボットが識別できるランドマークが多いほど、優れています。ランドマークはアルゴリズムへのフィードバックを提供し、より正確な計算を可能にします。
SLAMアルゴリズムを使用した現在のアプリケーション
これを、クールなテクノロジーごとに分解してみましょう。
自律型無人潜水機（AUV）
無人潜水艦はSLAM技術を使用して自律的に動作することができます。内部IMUは、3方向の加速度とモーションデータを提供します。さらに、AUVは深度推定に下向きのソナーを使用します。サイドスキャンソナーは、数百メートルの範囲で海底の画像を作成します。
画像クレジット：Florida Sea Grant / Flickr
複合現実ウェアラブル
MicrosoftとMagicLeapは、MixedRealityアプリケーションを導入するウェアラブルメガネを製造しました。これらのウェアラブルでは、位置を推定してマップを作成することが重要です。デバイスはマップを使用して、仮想オブジェクトを実際のオブジェクトの上に配置し、それらを相互に作用させます。
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これらのウェアラブルは小さいため、LIDARやソナーなどの大きな周辺機器は使用できません。代わりに、より小さな赤外線深度センサーと外向きカメラを使用して環境をマッピングします。
自動運転車
自動運転車には、ウェアラブルよりも少し利点があります。物理的なサイズがはるかに大きいため、車はより大きなコンピューターを搭載でき、内部および外部の測定を行うための周辺機器を増やすことができます。多くの点で、自動運転車は、ソフトウェアとハードウェアの両方の観点から、テクノロジーの未来を表しています。
SLAMテクノロジーは改善されています
SLAMテクノロジーはさまざまな方法で使用されているため、完成するのは時間の問題です。自動運転車（およびその他の車両）を日常的に見ると、ローカリゼーションとマッピングを同時に行うことができ、誰でも使用できるようになります。
自動運転技術は日々進歩しています。もっと知りたい？自動運転車の仕組みに関するMakeUseOfの詳細な内訳を確認してください。また、ハッカーがコネクテッドカーをどのように標的にしているかにも興味があるかもしれません。
画像クレジット：chesky_w / ✓
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- 自動車技術
- 人工知能
- 自動運転車
- SLAM
トムはフロリダ出身のソフトウェアエンジニア（フロリダマンに大声で叫ぶ）であり、執筆、大学フットボール（ゲーターズに行く！）、CrossFit、オックスフォードのコンマに情熱を注いでいます。
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