自己位置推定（SLAM）技術の基礎とROSによる実装への応用　～動画デモ付～

講師の言葉

　お掃除ロボットのように、室内を移動するロボットはかなり身近になってきました。最近のお掃除ロボットは、いま自分が部屋のどこにいて、いままでどこを掃除してきたかを把握することで、効率よく掃除できるものもあります。このような移動ロボットに使われている技術がＳＬＡＭ（Ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ　Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ　Ａｎｄ　Ｍａｐｐｉｎｇ：自己位置と地図の同時推定）です。
ＳＬＡＭを実現するプログラムを自力で実装することは少し難しいですが、最近はパッケージ化されたソフトウェアが容易に入手できます。とは言っても、これらセンサなどの構成や用途に応じて選択したりカスタマイズしたりするためには、ある程度その仕組みを知っておく必要があるでしょう。
　本講義では、移動ロボットにとって重要な「知覚」であるＳＬＡＭの原理に触れつつ、ＲＯＳ（Ｒｏｂｏｔ Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）によるシステム構築と運用方法について解説します。また、実際の環境を想定したサービスロボットの能力を競う大会に出場した経験に基づいて、実際にＳＬＡＭを利用する際の注意点や問題の対処法をご説明します。

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