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まえがき（一部抜粋）

本書は、「SLAM 理論の概要を知り、実機を用いてその理論を実践できる」 ことを意識した。

そのため、2021 年の段階で使用者数が多いと思われるROS を活用して機体を動かし、必要なデータの取得を行うこととした。
また、プログラム言語としては、初めてでも比較的扱いやすく、利用者数も多いPython 3 を用いた。

本書で実際に手を動かしながら、SLAM とは何かを理解してもらえれば、この本の目的は達成されたことになる。
みなさんが手掛けるロボットが、迷うことなく地図をつくりあげ、その道を進んでいくことを願ってやまない。

目次


まえがき

本書の使いかた

第１章　移動ロボットの活躍の現状



第２章　SLAM技術の必要性と研究開発の流れ



第３章　SLAM技術の考え方



第４章　SLAMの勘どころ



第５章　スキャンマッチング

５−１節　スキャンマッチングの考え方と種類

５−２節　ICP アルゴリズム

５−３節　最適解の解法

コラム１　最急降下法

コラム２　ブレント法

５−４節　スキャンマッチングとSLAM の関係

５−５節　垂直距離による評価



第６章　オドメトリとの融合

６−１節　スキャンマッチング手法の弱点

６−２節　ICP とオドメトリとの融合

コラム３　重みつき平均

６−３節　ICP データの分散とオドメトリデータの分散

６−４節　地図データの構造について

６−５節　測定データと比較する対象データについて



第７章　SLAMを試す

７−１節　実行環境

コラム４　ソフトウェア実行時の注意事項

７−２節　プログラムを動かす

７−３節　処理の内容

７−３−１節　サブマップ

７−３−２節　格子テーブル

７−３−３節　自己位置推定



第８章　ループ検出とポーズ調整

８−１節　ループ検出

８−２節　ポーズ調整

８−３節　実際のループ検出とポーズ調整アルゴリズム

第９章　実機でのSLAM実現に向けて

第10章　実機でのデータの取得（ROSの活用）

10 −１節　 北陽電機製レーザレンジセンサURG-04LX-UG01 を載せた
Raspberry Pi Mouse でSLAM を行う場合

10 −２節　レーザレンジセンサのついたTurtleBot3 でSLAM を行う場合



第11章　実機データに応じたパラメータ調整

11 −１節　パラメータの調整の方針

11 −２節　具体的なパラメータ調整



第12章　振り返りと次のステップに向けて

第13章　ロボットの歴史と新しいロボット産業の実現に向けて

13 −１節　ロボットの歴史

13 −２節　「新しいロボット産業」 の実現に向けて

著：中嶋 秀朗
中嶋 秀朗（なかじま しゅうろう）

JR 東日本、千葉工業大学での勤務を経て、現在、和歌山大学教授。

専門分野は、ロボティクス、移動ロボット。

日本ロボット学会、日本機械学会、電気学会、日本技術士会などに所属。

論文賞（ 設計工学会）、電気学術振興賞（ 電気学会）、

ゴットフリードワグネル賞（ ドイツ・イノベーション・アワード）、

やらまいか特別賞（ スズキ財団） など受賞。