Visual SLAM勉強日記

ミュンヘン工科大学に留学中です。Daniel Cremers教授の研究室が主宰するPractical Course (1セメ研究)を通して、Visual SLAM (LSD-SLAM)の勉強をしていました。そのまま研究室にインターンとして滞在しており、DSOをネタに研究しています。

SLAMとは?

Simultaneous Localization and Mapping の略。

訳は "自己位置推定と環境地図作成の同時実行" といった所か。

ロボットの自律走行において、正確な自己位置を知る事は重要であるが、その為の方法としてGPSが現在最も精度の良い自己位置推定法である。しかし幾つかの状況 (屋内、街中、トンネル内など) ではGPSの精度が低下する為推定誤差が大きくなる。

その様な状況下で、位置情報と環境地図作成を同時に行う手法であるSLAMが盛んに研究されている。特に、カメラの画像情報によるものをVisual SLAMと呼ぶ。

とりあえず実物を見てみよう。

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アルゴリズムの詳細はまだきちんと追えていないが、自己位置推定→地図作成→自己位置推定→... の様に逐次フィードバックによる補正を行い、尤もらしい位置情報を得ている、のだと思う。

 

Visual SLAMは今話題の自動運転車や掃除ロボットのルンバを始め自律ロボット全般でキーとなる技術である。

北海道大学大学院工学研究院・工学院広報誌 えんじにあRing 2016年7月号 ◆自動運転を支えるロボット技術

 

Visual SLAMはAR (拡張現実) においても用いられる。RGB-Dカメラから得た情報から、SLAMにより3次元の地図を作成・認識し、画面越しにオブジェクトを配置する。

Google内にもProject TangoというAR部門が存在する。

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※2017年5月追記

ミュンヘン工科大のLab Course でこんなのを作ってました。 写真撮った場所にドローンを移動させる的なシステムです。SLAM使うとこういう事も出来ます。

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