SLAMとVIOの違いを徹底解説！初心者にもわかる3つのポイント

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SLAMとVIOの基本的な違いを理解する

SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）とVIO（Visual-Inertial Odometry）は、どちらもロボットやドローン、AR/VR機器で位置や動きを推定する技術です。ただし目的や提供する情報、データの扱い方が大きく異なります。
このセクションでは、まず両者の基本的な考え方をじっくり整理します。
SLAMは「地図を作りつつ自己位置を推定する」技術であり、未知の環境でもどこにいるかを地図と照合して推定します。つまり、長時間の動作や再訪時には以前作った地図を参照して自己位置を修正する能力が重要です。
一方、VIOはカメラと慣性センサ（IMU）を組み合わせ、連続的な動きの推定に特化します。地図を作ることを目的にせず、現在の位置や姿勢の連続的な推定（オドメトリ）を安定して行う点が特徴です。
この違いは、実際の適用範囲にも大きく影響します。SLAMは搬入・搬出の過程で環境地図を蓄積して長期的な追跡・再現性を確保しますが、VIOは素早い姿勢推定が必要な場面や、地図を作る余裕がない短時間のミッションに向いています。
本稿では、これらの基本を押さえつつ、データの扱い・出力の差異・実務での使い分けについて詳しく解説します。

SLAMとは何か？

SLAMは「地図作成と自己位置推定を同時に行う技術」です。地図は周囲の階層的な構造を表現するもので、家具の配置や壁の位置といった情報を長期的に記録します。
SLAMはカメラだけ、あるいはカメラとLiDAR、深度センサなど複数のセンサを組み合わせ、特徴量の検出・追跡・地図の更新・ループ閉鎖といった工程を繰り返します。
この過程で重要なのが「局所地図の更新」と「グローバル地図の整合性」です。局所地図は現在の視野内の情報を迅速に処理する一方、グローバル地図は長期的な整合性を保つための大局的な最適化を担います。
代表的なアルゴリズムとしては、グラフベースの最適化やEKF-SLAM、ORB-SLAM3のような特徴量ベースの手法があります。これらはループクロージャ（同じ場所を再発見したときに地図を修正する機能）を活用して地図の一貫性を高めます。
SLAMの出力は「地図」と「軌跡（自己位置の履歴）」であり、マッピング精度が高いほど再訪時の自己位置推定が安定します。地図は後述の実務用途にも直結する重要な資産です。

VIOとは何か？

VIOはVisual-Inertial Odometryの略で、カメラ映像とIMUのデータを用いて連続的な動きの推定を行います。地図を作ることを第一目的とせず、現在の位置・姿勢を高頻度で算出することに重点があります。カメラだけのVSLAMと比べて、IMUの慣性情報を組み合わせることで動きの短時間の揺らぎ（振動やブレ）を抑え、急な動きや低照度条件下でも推定を安定化させやすい特徴があります。
の典型的な構成は、カメラからの視差・特徴追跡とIMUの加速度・角速度データを同時に窓処理する「間接法」または「姿勢融合」のアルゴリズムです。長期的な地図を蓄積することは基本的には目的ではなく、短時間のドリフトを抑えることが主眼です。これにより、ドローンの飛行中や自動車の走行など、俊敏なモーションが求められる状況で高い推定精度を確保します。
VIOの利点は、地図が前提にない環境でも机上の推定を可能にする点と、IMUの情報を活用することで振動やジャイロ誤差の影響を相殺しやすい点です。ただし、地図を作らないため長期的な再識別や再定位には弱いことが多く、地図の有無がプロジェクトの目的と密接に関係します。

データの扱いと出力の違い

SLAMとVIOでは、最終的に出力されるデータの種類が異なります。SLAMの出力は「地図データ」と「軌跡データ」です。地図データは周囲の空間構造を表す情報で、ポイントクラウドやグラフ構造、ポーズグラフなどに整理され、後から再構築・可視化・アプリケーション連携が可能です。軌跡データはロボットの移動履歴であり、移動の信頼性評価にも使われます。
一方、VIOの出力は主に「軌跡データ」です。地図がなくても、現在進行中の位置・姿勢（ポーズ）を高頻度で提供します。これにより、ナビゲーションや制御系の安定性を確保できる反面、長期的な地図情報が不足する場合には再定位が難しくなるケースがあります。
実務では、この違いを理解して適切なデータ形式を選ぶことが重要です。

able> 項目 SLAM VIO 主な出力 地図と軌跡 軌跡のみ 地図の有無 あり 基本的になし ループクロージャ あり なし／限定的 センサの組み合わせ カメラ＋LiDAR/Depthなど複数 カメラ＋IMUが中心 ble>

実務上のポイント：地図を長く保持して再利用する現場にはSLAMが有利です。リアルタイムの姿勢推定と安定性を重視する場合にはVIOが適しています。どちらを選ぶかは、ミッションの長さ、環境の複雑さ、求められる地図情報の有無、計算リソース、そして最終アプリケーションの要件によって決まります。

実務での使い分けと選び方

現場の条件に合わせてSLAMとVIOを使い分ける方法を、実務目線で整理します。まず第一のポイントは目的の明確化です。地図作成や環境再現が必要ならSLAM、短時間の正確な動きの推定のみで十分ならVIOを選ぶのが合理的です。次にセンサの組み合わせと計算リソースです。カメラだけでなくIMUを組み合わせるとVIOの安定性が高まりますが、処理量は増えます。反対に、地図作成を伴うSLAMは特徴量抽出・マッピング・ループ検出などの計算負荷が高くなるため、処理性能の高いハードウェアが望ましいです。実務では、テスト環境で両者を比較して、パラメータ（例えば特徴量の検出閾値、ループ閉鎖の活性化条件、地図の更新頻度）をチューニングすることが多いです。
また、セルフチェックとしては、推定の精度指標（ATE/ATE50、RMSE、ドリフト率など）を用意し、長時間稼働後の安定性を検証します。
運用の現場では、SLAMで地図を作っておくと、後で再定位やマップの再利用が容易になるメリットがあります。一方、緊急性の高い任務ではVIOの方が初動の反応が速く、最初の推定をすばやく確保できる点が利点となるでしょう。
要点をまとめると、選択の軸は「地図の有無が必要か」「長期の安定性が求められるか」「計算資源は十分か」です。これらを満たす組み合わせを検討してください。

選び方のポイント

ミッションの条件に合わせた判断フローを紹介します。まず最初に、地図が必要かどうかを確認します。地図が不要で、ただ現在の位置を正確に保つだけで良い場合はVIOを優先します。地図が必要で、長期的な再訪や複雑な環境再現を行うならSLAMを選択します。次に、センサの構成と予算を考慮します。カメラ1台＋IMUで実装できる環境ならVIOは現実的ですが、地図機能を追加するには追加のセンサやソフトウェアの導入が必要です。最後に、実機テストでの安定性と耐久性を評価します。現場でのバージョンアップやパラメータ変更を想定して、ローカルとグローバルの両方のパラメータを試すと良いでしょう。
SLAMとVIOは互いに補完的な技術です。状況に応じて併用するハイブリッド構成も現実的な選択肢となります。例えば、初期の自己位置推定にはVIOを使い、後半に地図を構築して長期の再定位を担わせるなどの運用設計が可能です。

ピックアップ解説

ねえ、SLAMとVIOの違いって、難しく考えがちだけど要は使い方の違いだよね。SLAMは“地図作成＋自己位置推定”のセットで、未知の場所を歩くときにも自分がどこにいるかを地図に合わせて更新していく感じ。一方VIOは“今この瞬間の動きの推定”を高精度で出すことに特化していて、地図は作らなくてもいいんだ。だからロボットの初動の安定性を重視するならVIO、長時間のミッションで再訪した場所の地図が役に立つならSLAMが強い。もしどちらも活用したい場面なら、最初はVIOで動きを掴んで、後半にSLAMで地図を構築するハイブリッド運用も現実的。つまり、目的と環境、計算リソースが決まれば、自然と使い分けの答えが見えてくるんだ。

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