抄録
SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) は，未知環境において，ロボットが自律的に移動する上で欠かせない技術である．その中でも特に，3D LiDAR (3D Light Detection and Ranging) ベースの SLAM 手法は，特定の環境下で高精度な SLAM を実現できる手法として注目を集めている．今後は，SLAM の実現が困難とされている廊下や階段など高低差を含む環境下に対応できる手法の研究開発が必要である．そこで，既存の手法に関する報告資料について調査したところ，これまでの SLAM 評価手法は，SLAM 手法が持つ課題を明らかにすることが難しいことがわかった．本報告では，3D LiDAR ベースSLAM 手法の課題をより明確にできる手法として，自己位置と姿勢に関する６成分の時間変化を評価する手法を提案する．提案手法の実証実験では，SubT-MRS を用いて，Fast-LIO および NV-LIOM の 3D LiDAR ベース SLAM 手法を評価した．その結果，従来の評価手法では不明確であった各 SLAM 手法の課題を明らかにできることがわかった．
