占有格子地図（せんゆうこうしちず）

最終更新：2026/4/27

占有格子地図は、ロボットが環境を認識し、移動計画を立てるために使用する地図表現形式の一つであり、格子状に分割された環境を、各格子が占有されているか否かで表現する。

別名・同義語グリッドマップ格子地図

ポイント

占有格子地図は、特に不確実性の高い環境下でのロボットナビゲーションに適しており、SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技術と組み合わせて利用されることが多い。

占有格子地図の概要

占有格子地図（Occupancy Grid Map）は、ロボット工学やコンピュータビジョンにおいて、環境地図表現として広く用いられる手法です。環境を一定サイズの格子（セル）に分割し、各格子が「占有されている（障害物がある）」か「自由空間である」かの確率で表現します。この確率情報は、センサーデータ（レーザーレンジファインダー、カメラなど）から得られた情報を基に更新されます。

占有格子地図の利点

簡潔性: 環境を単純な格子状で表現するため、データ構造がシンプルで処理が容易です。
不確実性の表現: 各格子に確率を割り当てることで、センサーノイズや環境の変化による不確実性を表現できます。
汎用性: 様々な種類のセンサーデータと組み合わせることが可能です。
移動計画への適用: A*アルゴリズムなどの経路探索アルゴリズムと組み合わせることで、安全かつ効率的な移動計画を立てることができます。

占有格子地図の欠点

メモリ消費: 格子のサイズが小さくなるほど、地図の解像度は向上しますが、メモリ消費量も増加します。
計算コスト: 高解像度の地図では、地図の更新や経路探索に高い計算コストがかかります。
形状の近似: 環境の複雑な形状を格子で近似するため、表現の精度が制限される場合があります。

占有格子地図の応用例

自動運転: 車両が周囲の環境を認識し、安全な走行経路を計画するために使用されます。
ロボット掃除機: 部屋の形状を学習し、効率的に掃除を行うために使用されます。
倉庫管理: ロボットが倉庫内を移動し、商品をピッキングするために使用されます。
災害救助: 瓦礫の下に閉じ込められた人を探すために使用されます。

占有格子地図の発展

近年では、占有格子地図の欠点を克服するために、様々な発展的な研究が行われています。例えば、OctoMapは、3次元空間をオクタント（8分割立方体）で表現することで、メモリ消費量を削減し、表現の精度を向上させています。また、Truncated Signed Distance Function (TSDF) は、各格子に障害物までの距離を格納することで、より詳細な環境表現を実現しています。