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点群データを活用したSLAM(自己位置把握)

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最終更新日:2026年09月30日

株式会社アラヤ
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現場と仮想空間が相互に連携する「デジタルツイン」の実現!

「SLAM(自己位置把握)」とは、ロボットなどの移動体が、自己位置把握と 環境地図作成を同時に行う技術の総称です。 SLAMが役立つ領域として、自動運転や自律移動システムが挙げられます。 自動運転システムを構築する際、大きく「認識」「判断」「操作」の3つに 分けられますが、その中でSLAMは「認識」において重要な技術となります。 具体的には、LiDARセンサ等から点群データを取得し、SLAMで構築した 地図情報及び自己位置把握により、例えば、障害物を回避するなどの 特定のタスクを遂行します。 【特長】 ■LiDAR等を用いて、空間認識(自己位置、現場把握)することで  建機/重機の自律運転を支援 ■GPSが使えないような環境でも、自己位置把握が可能 ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。

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点群データを活用したSLAM(自己位置把握)1.png

点群データを活用したSLAM(自己位置把握)

点群データを活用したSLAM(自己位置把握)1.png
点群データを活用したSLAM(自己位置把握)1.png
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現場と仮想空間が相互に連携する「デジタルツイン」の実現。 株式会社アラヤは、現実世界と仮想空間(シミュレーター)が連携・融合した高度な建設の未来を目指しています。 現場の状況をシミュレーターに反映し、シミュレーターでの解析結果に基づく自動制御指示を現場へフィードバックし、重機・ロボットを自動で稼働させます。 これにより、生産性向上、省人化、安全性向上を実現し、建設業界に貢献します。

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