ロボット掃除機や自動運転、ドローンなどのフィジカルAIを支える技術として、「SLAM」と「IMU」は頻繁に登場します。どちらも自己位置推定に関わる重要な要素ですが、その役割は同じではありません。むしろ、明確な役割分担があるからこそ、現実世界で安定した動作が可能になります。本記事では、SLAMとIMUがそれぞれ何を担当し、どのように補完し合っているのかを解説します。
そもそも自己位置推定は一つの技術では成立しない
自己位置推定とは、「自分がどこにいるのか」「どの向きを向いているのか」を継続的に把握することです。一見すると単純な問題に思えますが、現実世界ではセンサー誤差や環境変化が常に発生するため、一つの技術だけで正確さを保ち続けることはできません。
この問題に対処するために、内界センサーと外界センサーを組み合わせた役割分担が必要になります。その代表例が、IMUとSLAMの組み合わせです。
IMUの役割：短時間・高速な動きの把握
IMU（慣性計測ユニット）は、加速度センサーとジャイロセンサーを中心に構成され、自分自身の動きを高速に計測します。IMUが得意なのは、
・瞬間的な姿勢変化
・回転量の検知
・短時間の直進安定
といった、時間分解能が高い動作です。
ロボット掃除機がまっすぐ進んだり、正確な角度で方向転換できるのは、IMUがリアルタイムで姿勢を監視しているからです。
IMUの限界：誤差が必ず蓄積する
一方で、IMUは位置を直接測定するセンサーではありません。加速度や回転速度を時間方向に積分して位置や姿勢を推定するため、わずかな誤差が必ず蓄積します。
このドリフト現象により、IMUだけで長時間自己位置推定を行うと、実際の位置と推定位置は大きく乖離してしまいます。IMUは「短距離・短時間」には強いものの、「長距離・長時間」には向いていません。
SLAMの役割：環境を基準にした長時間の位置補正
SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）は、周囲の環境を観測しながら地図を作成し、その地図を使って自己位置を推定する技術です。LiDARやカメラなどの外界センサーを用いて、壁や家具といった動かない目印を捉えます。
SLAMが得意なのは、
・長時間の位置安定
・環境全体の把握
・地図を使った自己位置補正
といった役割です。
SLAMの弱点：瞬間的な動きへの追従
SLAMは環境観測を前提とするため、センサー更新の間隔や計算負荷の影響を受けます。そのため、急激な動きや細かな姿勢変化を即座に捉えるのは得意ではありません。
また、家具の移動や人の出入りが多い環境では、一時的に地図との整合性が取れなくなることもあります。
SLAMとIMUは競合ではなく補完関係
IMUとSLAMは、どちらかが優れているという関係ではありません。
・IMU：短時間・高速・姿勢安定
・SLAM：長時間・環境基準・位置補正
という明確な役割分担があります。IMUが提供する連続的な動きの情報を、SLAMが環境情報で定期的に補正することで、安定した自己位置推定が成立します。
ロボット掃除機における実際の役割分担
ロボット掃除機では、IMUが直進や回転を滑らかに制御し、SLAMが部屋全体の地図と現在位置を管理します。IMUだけでは数分で位置がずれてしまいますが、SLAMが壁や家具を基準に修正することで、長時間でも迷子になりにくくなります。
この分業構造があるからこそ、ロボット掃除機は家庭という変化の多い環境でも実用レベルで動作できるのです。
フィジカルAIにおける普遍的な設計思想
SLAMとIMUの役割分担は、ロボット掃除機に限った話ではありません。ドローン、自動運転車、産業用ロボットなど、多くのフィジカルAIで同じ考え方が採用されています。
「内側からの動き」と「外側からの観測」を分けて扱い、互いに補正し合う。この思想こそが、現実世界でAIを安定して動かすための基本原則です。
まとめ
SLAMとIMUは、自己位置推定を担う重要な技術ですが、その役割は明確に異なります。IMUは短時間・高速な姿勢制御を担当し、SLAMは長時間にわたる位置の安定と環境理解を担当します。
この役割分担があるからこそ、ロボット掃除機やさまざまなフィジカルAIは、複雑な現実世界でも安定して動作できるのです。
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