ゼロからはじめるSLAM入門
―Pythonを使いロボット実機で実践！ROS活用まで―

第１章　移動ロボットの活躍の現状

第２章　SLAM技術の必要性と研究開発の流れ

第３章　SLAM技術の考え方

第４章　SLAMの勘どころ

第５章　スキャンマッチング

1. ５－１節　スキャンマッチングの考え方と種類
2. ５－２節　ICPアルゴリズム
3. ５－３節　最適解の解法
4. コラム１　最急降下法
5. コラム２　ブレント法
6. ５－４節　スキャンマッチングとSLAMの関係
7. ５－５節　垂直距離による評価

第６章　オドメトリとの融合

1. ６－１節　スキャンマッチング手法の弱点
2. ６－２節　ICPとオドメトリとの融合
3. コラム３　重みつき平均
4. ６－３節　ICPデータの分散とオドメトリデータの分散
5. ６－４節　地図データの構造について
6. ６－５節　測定データと比較する対象データについて

第７章　SLAMを試す

1. ７－１節　実行環境
2. コラム４　ソフトウェア実行時の注意事項
3. ７－２節　プログラムを動かす
4. ７－３節　処理の内容
5. ７－３－１節　サブマップ
6. ７－３－２節　格子テーブル
7. ７－３－３節　自己位置推定

第８章　ループ検出とポーズ調整

1. ８－１節　ループ検出
2. ８－２節　ポーズ調整
3. ８－３節　実際のループ検出とポーズ調整アルゴリズム

第９章　実機でのSLAM実現に向けて

第10章　実機でのデータの取得（ROSの活用）

1. 10－１節　北陽電機製レーザレンジセンサURG-04LX-UG01を載せたRaspberry Pi MouseでSLAMを行う場合
2. 10－２節　レーザレンジセンサのついたTurtleBot3でSLAMを行う場合

第11章　実機データに応じたパラメータ調整

1. 11－１節　パラメータの調整の方針
2. 11－２節　具体的なパラメータ調整

第12章　振り返りと次のステップに向けて

第13章　ロボットの歴史と新しいロボット産業の実現に向けて

1. 13－１節　ロボットの歴史
2. 13－２節　「新しいロボット産業」 の実現に向けて