　Kudanは2017年8月14日、同社独自の空間認識技術「KudanSLAM」を実用化したと発表した。SLAM（Simultaneous localization and mapping）は、カメラ画像やセンサー情報を用いて、リアルタイムで3D地図の作成や自己位置推定をする3D空間認識ソフトウェア技術。人の目のように、機械が自ら視覚的な情報を取得できるようにする「機械の目」を実現するものだ。

　KudanSLAMはORBやPTAMなど従来のオープンソースのSLAM技術と比較して高速かつ低負荷な動作であり、高精度でロバストな認識ができるという。同システムはスマートフォンに付属するような廉価なカメラでも動作し、さまざまなセンサーが組み合わせられることが特長だ。半導体チップへ組み込むことも可能だという。暗所や遮蔽された空間、予測困難な動きになどにも安定して対応できる。

SLAMスペック比較、同社調べ（出典：Kudan）

　用途については、自動運転・ADAS（先進運転支援システム）、ドローン、産業用ロボットおよびパーソナルロボット、AR／VR／MRなどを想定している。

　自動運転・ADASでは、車両内部センサーやライダー（LiDAR：Light Detection and Ranging）と組み合わせることで、自己位置推定や空間認識の精度を高めることが可能だとしている。車両の前後方監視やパーキングアシストの機能強化にも活用できるという。

自動運転・ADASでの活用例

　ドローンで搭載可能な小型サイズのカメラでも、1mm-1cm単位の認識と自己位置推定を実現できることも利点として挙げる。

ドローンでの活用例

　産業用ロボットやパーソナルロボットについては、ロボット自身が周囲の環境を把握して自立して作動するため、外部にセンサーを設置したりする必要がなく、かつ特定の環境や仕様にとらわれない運用が可能になる。

　ARにおいてはマーカーの設置が不要になり、ARヘッドセットをかけたユーザーは自己位置と視線移動をリアルタイムに把握できる。

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SLAM（Simultaneous Localization And Mapping） | ロボット開発 | リアルタイム | 産業用ロボット

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