ゼロからはじめるSLAM入門ーPythonを使いロボット実機で実践！ROS活用までー

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