SLAMとは自己位置の推定と環境地図作成をリアルタイムで実施する技術

SLAM（スラム）とは、「Simultaneous Localization and Mapping」（自己位置推定とマップ生成を同時に行う技術）の略語。センシングによって周囲の環境を認識しながらデータ化(地図作成)する技術の総称です。

自動運転・ドローン制御・ロボット制御など幅広い分野で使われており、日常生活ではロボット掃除機などにSLAMが搭載されています。また、ゲームやアプリなどに使われる環境地図はSLAMを使用しているものが多く、XRデバイスでも活用されています。

SLAMの仕組み

SLAMの実行ではまず、SLAM機能を搭載したデバイスで測定したい範囲を移動しながら、デバイス自身の位置や向き、周囲にある物体の形状や空間の広さをセンサーで読み取ります。読み取った情報は分析・データ化され、ソフトウェアを通じて環境地図が作成されます。

センサーによるデータ取得は継続的に実行されるため、物の位置や形が変わった場合の変化などもリアルタイムで環境地図に反映される点が重要です。

SLAMの種類は主に3つ

SLAMはデータ取得方法（センサーの違い）によっていくつかの種類に分類できます。

現在主流なのはカメラを利用した「Visual SLAM」（ビジュアルSLAM）、レーザーを利用した「LiDAR SLAM」（ライダーSLAM）、ToFセンサーやデプスカメラなどを利用した「Depth SLAM」（デプスSLAM）の大きく3種類。

それぞれの特徴は以下の表のとおりです。

	Visual SLAM	LiDAR SLAM	Depth SLAM
センサーの種類	カメラ	レーザー	深度センサー
センサーのサイズ	小さい	大きめ	比較的小さい
センサーの有効距離	中程度（～100m程度）	長め（～500m程度）	短め（～20m程度）
センサーの水平画角	30～180度	360度	60～90度
場所適正	暗い場所や霧などの悪天候が苦手	天候や明暗の変化にも強い	屋外などの開けた場所が苦手
価格	安め	高め	比較的安め

SLAMには他にもジャイロセンサーや加速度センサー、Wi-Fi、ARマーカーや特定のランドマークを利用するものもあります。また、環境地図の精度を上げるため、実際には複数のセンサーを併用してSLAMを行うケースも多くみられます。

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XRデバイスにおけるSLAMの用途

SLAM機能はMeta Quest 3、HoloLens 2、Magic Leap 2など複数のXRデバイスに搭載されており、デバイス装着者の周辺環境の情報取得に活用されています。

なかでも、現実の光景に3DCGを重ね合わせるAR/MRデバイスではSLAMの重要度は高いです。SLAM機能により、実際の光景や物体の上に3DCGが正確に重なり合い、現実空間に仮想空間が違和感なく溶け込みます。

これにより、現実と地続きのようなXR体験が実現し、没入感がさらに高まります。

実際にSLAMを活用した事例としては、Meta Quest 3の自動ルームマッピング（ルームスキャン）機能や、同じくMeta Quest 3のMRゲーム『Spatial Ops』などが挙げられます。