同時位置決定とマッピング：自律運転における現在のトレンドの調査

本稿では、自律運転の最近の進展を考慮した同時位置決定とマッピング（SLAM）分野の調査を提案します。自動運転車に関する関心が高まることで、位置決定およびマッピング技術に新たな方向性が与えられました。この調査では、SLAMのさまざまな分野の概観を示した後、自律的なアプリケーションを考慮した際に重要な特定のトレンドの詳細に入ります。まず、自律運転のための古典的アプローチの限界を示し、この種のアプリケーションに不可欠な基準について議論します。その後、特定された課題に取り組む方法をレビューします。私たちは主に、さまざまな条件（天候、季節など）で長期的なマップを構築および再利用するアプローチに焦点を当てます。また、多車両SLAMの新興領域と自動運転車との関連についても考察します。この分野のさまざまなパラダイム（集中型および分散型）と既存のソリューションを調査します。最後に、これまでに実施されたさまざまな大規模実験の概観を示し、残された課題と今後の方向性について議論します。