同時位置特定と地図作成の過去、現在、未来：ロバストな認識の時代へ

同時位置特定と地図作成（SLAM）は、環境モデル（地図）の同時構築と、その中で移動するロボットの状態の推定から成り立っています。SLAMコミュニティは過去30年で驚異的な進歩を遂げ、大規模な実世界アプリケーションを実現し、この技術の産業への安定した移行を目撃しています。現在のSLAMの状態を調査し、将来の方向性を考察します。まず、現在の事実上の標準的なSLAMの定式化を紹介します。その後、長期的なマッピングにおける堅牢性とスケーラビリティ、マッピングのためのメトリックおよび意味的表現、理論的パフォーマンス保証、アクティブSLAMと探査、その他の新しいフロンティアを含む幅広いトピックに関する関連研究をレビューします。本論文は、SLAMのユーザーにとってのポジションペーパーおよびチュートリアルとしても機能します。公開された研究を批判的に見ることで、慎重な科学的調査に値するオープンチャレンジと新しい研究課題を明確にします。また、ロボティクス会議での議論を活性化させる2つの質問に対する著者の見解も含まれています：ロボットはSLAMを必要とするか？そして、SLAMは解決されたのか？