Kudan 3D-Lidar SLAM (KdLidar) ユーザー適用例：点検・保全用地下構造物マッピング

Technical Release

2022 年 3 月 30 日
Ｋｕｄａｎ株式会社



Kudan 3D-Lidar SLAM (KdLidar) ユーザー適用例：
点検・保全用地下構造物マッピング


これまでにロボティクスにおいてよく見られる環境でどのように Kudan SLAM が動作するの
かを紹介しました。今回は少し趣向を変えて、地下での、具体的には地下の洞窟でどのように
Kudan 3D-Lidar SLAM が使えるかをご紹介します。地下構造物の点検・保全用のマッピング
は鉱山やトンネル工事、地質調査などの様々な領域で必要とされています。


今回のデータは、3D-lidar を取り付けた手持ちの装置を用いて収集されました。地下での SLAM
やマッピングは、GPS が利用不可能なために、従来のマッピング装置では困難な環境の一つで
した。


今回の動画は、KdLidar が洞窟内でのデータを用いてどのように動作し、どのような点群を作
成できるかを示しています。
Kudan Lidar SLAM: In an underground cave




既存のソリューションの中には、データ収集直後に結果を確認できず、オフィスなどに戻って
処理しないと実際に目的に見合ったデータを取得できたかを確認できないものもあり、一つの
課題として挙げられることがあります。もし再取得が必要となれば非常に大きな作業ロスとな
りますが、KdLidar ではリアルタイムでの処理でも十分シャープな点群を取得可能であること

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Technical Release
がわかるかと思います。もちろん、その後より時間をかけた事後処理を行うことで一層の精度
向上を見込めます。


今回のデモ動画では、Ouster OS0-32 を 3D-lidar として使用し、それ以外のセンサーも
Ouster lidar の内部 IMU も使用しておりません。手持ちの lidar で取得したデータは移動に伴
う細かい動きによって、IMU なしで処理することが通常困難です。そのようなデータも安定し
て処理可能であることも高い性能の証しの一つであり、他の lidar SLAM であれば容易にダブ
りが見えたり、大きな誤差が生じてしまいます。


今回のデータを取得・共有してくれた顧客は、マッピング用途でのこの結果に非常に満足して
います。もちろん IMU を統合することでより高い精度を実現することが可能です。


今回のデモ動画についてのいくつかの詳細を記しておきます。
• スキャンを実施したエリア: 100m x 70m
• 使用したセンサー: Ouster OS0-32 3D lidar（内部 IMU や外部センサは使用せず）
• ループクローズと呼ばれる誤差を小さくする技術を適用


“Kudan SLAM ユーザー適用例”の紹介を通じて、Kudan SLAM の安定した性能と様々な適
用例への有効性に対する理解を深めていただければ幸いです。




【Ｋｕｄａｎ株式会社について】
Kudan（東証上場コード: 4425）は機械（コンピュータやロボット）の「眼」に相当する人工知
覚（AP）のアルゴリズムを専門とする Deep Tech（ディープテック）の研究開発企業です。人
工知覚（AP）は、機械の「脳」に相当する人工知能（AI）と対をなして相互補完する Deep Tech
として、機械を自律的に機能する方向に進化させるものです。現在、Kudan は高度な技術イノ
ベーションによって幅広い産業にインパクトを与える Deep Tech に特化した独自のマイルスト
ーンモデルに基づいた事業展開を推進しています。
詳細な情報は、Kudan のウェブサイト（https://www.kudan.io/?lang=ja）をご参照ください。


■会社概要
会 社 名： Ｋｕｄａｎ株式会社
証券コード： 4425
代 表 者： 代表取締役 CEO 項 大雨


■お問い合わせ先はこちら

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