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title: パナソニックAD が考えたSLAMビジネスと、その実現への研究チャレンジ
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author: [Liu Yang](https://image.docswell.com/user/scomup)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
thumbnail: https://bcdn.docswell.com/page/DEY4R5NGJM.jpg?width=480
description: ROBOMECH2026ワークショップ：SLAMの現在地：到達点・課題・展望 2026年6月29日 劉陽 PADのSLAM関する研究取り組みについての紹介
published: July 06, 26
canonical: https://image.docswell.com/s/scomup/KGNWXN-2026-07-06-154409
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# Page. 1

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パナソニックAD が考えた
SLAM ビジネスと、その実現への
研究チャレンジ
パナソニックアドバンストテクノロジー株式会社
劉 陽
ROBOMECH2026 ワークショップ： SLAMの現在地：到達点・課題・展望
2026/6/29 in Fukuoka
アドバンストテクノロジー


# Page. 2

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@mobi
会社紹介
会社名
Panasonic Advanced Technology Development Co., Ltd
2007年4月1日 (創業1985年)
事業目的
システムおよびソフトウェア設計開発を通じて、
安全・安心、快適・便利な暮らしを実現する
519名 （協力会社含めて約1,000名）
パ
ナ
ソ
ニ
ッ
ク
PC
エ
レ
ク
トパ
リナ
ッソ
クニ
ワッ
ーク
ク
ス
PEW
パ
ナ
ソ
ニ
ッ
ク
コ
ネパ
クナ
トソ
グニ
ルッ
ーク
プ
イ
ンパ
ダナ
スソ
トニ
リッ
ク
ー
パ
エナ
ナソ
ジニ
ーッ
ク
オ
エペパ
クレナ
セーソ
レシニ
ンョッ
スナク
ル
PHCC
PCO
PID
PEC
PEX
HVAC&CC
設 立
従業員
パナソニック ホールディングス株式会社 PHD
パナソニック アドバンストテクノロジー株式会社
各事業会社関係会社
関
係そ
会の
他
社
PHD 技術部門のソフト研究開発を担う設計開発会社として設立
事業ドメイン
58%
ア
ド
バ
ンパ
スナ
トソ
テニ
クッ
ノク
ロ
ジ
ー
PAD
30%
2%
10%


# Page. 3

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@mobi
自己紹介
劉 陽
Liu Yang
パナソニック アドバンストテクノロジー株式会社
主任技師、工学博士
10+years, LiDAR SLAM、Visual Odometry、マルチセンサ融合、複雑環境ナビ
ゲーション、および3Dマッピングの研究から製品開発まで一貫して取り組んできた。
• @mobi：
任意の車両を自律移動ロボットに変身するソリューション
• @mapper：
歩くだけで空間を3D化できる手持ち型スキャナー
ICRA 2026 in vienna
コミュニティ貢献
• Tech blog (qiita/scomup)： SLAMの研究者のため、数学などの基礎知識を共有
• OSS (github/scomup)： SLAMの研究開発に関連するツールなどを共有


# Page. 4

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@mobi
Q＆A
What is SLAM more value for?
Localization?
Mapping?


# Page. 5

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@mobi
Answers:
Both?


# Page. 6

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JMY3XR6JW.jpg)

Both?
Need localization:
Mapping
@mobi
Need a map to:
Localization


# Page. 7

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@mobi
Both?
Need localization:
Mapping
Need a map to:
もちろん、両方重要だ
Localization
ただ、重要性（importance）と価値（value）が違う.


# Page. 8

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PEXQ5NR8JX.jpg)

@mobi
Answers:
Localization？


# Page. 9

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/3EK96NRLED.jpg)

Localization？
やりたいのはLOCALIZATIONだけ
@mobi


# Page. 10

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Why SLAM?
SLAM：インフラ不要で、どこでもLocalization
@mobiのコア価値
• 短期間で導入
• 専用インフラ不要
• あらゆる車両に対応
• あらゆる環境に対応
@mobi


# Page. 11

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@mobi
Why not OSS?
OSSのSLAMはすでに強い…
• LIO-SAM
✓ Fast
• Fast-LIO2
✓ Accurate
• KISS-ICP
• GLIM
• etc.…
✓ Robust
? Any environment


# Page. 12

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Why not OSS?
しかし、OSSは完璧ではない
@mobi


# Page. 13

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/2EVVZNRPEQ.jpg)

Why not OSS?
@mobi
LiDAR-SLAM(odometry)：
LiDARを用いて、自己位置推定＆地図作成する技術
FAST-LIO2 has
a big drift in
tunnel!
構造物が豊富な環境で有効
一方、構造物が少ない環境では推定が困難（縮退現象と呼ぶ）


# Page. 14

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/57GL4KMQEL.jpg)

Our Answer: CUBE-LIO
@mobi
Our CUBE-LIO [Liu,ICRA2026] works perfectly!
LiDAR
のみ、縮退環境に強いSLAM提案


# Page. 15

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Our Answer: CUBE-LIO
@mobi
CUBE-LIO: 反射強度を利用することで、縮退環境に強い.
LiDAR Intensity based photometric constraints
joint optimization
Intensity Gradient
Cubemap based projection
Feature Extraction
LiDAR
Points
Why CUBE?
・歪み改善
・計算コスト改善
Why semi-dense?
・ノイズ抑制
・実装容易
Works for most LiDAR


# Page. 16

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/KJ4W5G8171.jpg)

ENWIDE Dataset 実験結果
@mobi
ENWIDE Dataset ( RunwayD )
FAST-LIO2
COIN -LIO
CUBE -LIO


# Page. 17

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LE1YWD257G.jpg)

ENWIDE Dataset 実験結果
@mobi
ENWIDE Dataset ( IntersecD )
FAST-LIO2
COIN -LIO
CUBE -LIO


# Page. 18

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GEWG6YRWJ2.jpg)

MARS-LVIG Dataset 実験結果
高品質な点群
MARS -LVIG Dataset (Featureless GNSS02)
@mobi


# Page. 19

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/47ZLYXR2J3.jpg)

結果 FAST-LIVO2 dataset (HIT_Graffiti_Wall04)
FAST-LIVO2
SOTA LiDAR –Visual –
Inertial Odometry
CUBE -LIO
FAST-LIVO2より鮮
明なテクスチャを
確認
Real photo
@mobi


# Page. 20

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@mobi
新ビジネス
副産物として、点群地図がキレイだから
@mapper
同じSLAM技術を3D空間スキャナーに！


# Page. 21

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顧客とのギャップ …
We talked about...
@mobi
Customers asked...
• High Accuracy
• Can I measure?
• Low ATE
• Can I create CAD?
• Low Drift
• Can I generate BIM?
• Robust Localization
• Can I preserve color?
• Loop Closure
• Can I reconstruct thin structures?
お客様は、Localizationの精度より、Mappingの結果に関心が高い


# Page. 22

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Answer again:
@mobi
What is SLAM more value for?
Mapping ?


# Page. 23

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/D7Y4R53GEM.jpg)

@mobi
Mapping?
お客様は何にお金を払うのか？
業界
本当にほしい？
必要な技術？
ゲーム
高品質な3D資産
Mesh / 3DGS
映画 （エンターテインメント） 現実空間のデジタル化
Mesh / 3DGS
建築・AEC
Scan-to-BIM
Thin Colored Point Cloud
測量
測量成果物
Thin Point Cloud / image
文化財保存
デジタルアーカイブ
Mesh / Colored Point Cloud
都市モデリング
デジタルシティ
Mesh + GIS
シミュレーション
現実空間モデル
Mesh / Spatial AI
もしかして、mappingの価値がもっと大きい？


# Page. 24

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VENYDNV8J8.jpg)

@mobi
ビジネスのため:
お客様にお金を払ってもらうために、研究すべき内容は？
Spatial AI
3DGS
Thin Point Cloud
Colored Point Cloud
Mesh
Spatial Data
CAD


# Page. 25

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/Y79PGR6XE3.jpg)

ビジネスのため:
私たちの研究チャレンジ紹介
@mobi


# Page. 26

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/G78DVWZ97D.jpg)

① Challenging: Thin Point Cloud
@mobi
A
B
Orig Point Cloud
A
B
Thin Point Cloud
sharper points


# Page. 27

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/L7LM5NDMJR.jpg)

① Challenging: Thin Point Cloud
@mobi
Orig Point Cloud (Area A)
2~3cm
Thin Point Cloud (Area A)
5mm
測量や建築（Scan-to-BIM）など、高精度が求められる分野で活用を可能に


# Page. 28

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4EMY3XP6EW.jpg)

① Challenging: Thin Point Cloud
@mobi
Orig Point Cloud (Area B)
2~3cm
Thin Point Cloud (Area B)
5mm
測量や建築（Scan-to-BIM）など、高精度が求められる分野で活用を可能に


# Page. 29

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PER9QN1NJ9.jpg)

② Challenging: Cloud to MESH
Point Cloud
MESH
29
@mobi


# Page. 30

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/P7XQ5NY8EX.jpg)

② Challenging: Cloud to MESH
@mobi
Full real-time mesh SLAM
SLAMを行いながら、高品質なメッシュデータをリアルタイムで生成
30


# Page. 31

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/37K96N3L7D.jpg)

② Challenging: Cloud to MESH
@mobi
大規模な環境においても、高品質なメッシュデータを直接生成可能


# Page. 32

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LJ3W6VG6J5.jpg)

③ Challenging: Colored Point Cloud
@mobi


# Page. 33

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/8JDKV81MEG.jpg)

③ Challenging: Colored Point Cloud
@mobi
高品質なカラー点群を生成可能


# Page. 34

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/VEPKV8QQ78.jpg)

③ Challenging: Colored Point Cloud
@mobi
FAST-LIVO2:
OUR:
高品質なカラー点群を生成可能
34
DATASET: FAST-LIVO2 Retail Street


# Page. 35

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/27VVZN5P7Q.jpg)

Future
@mobi
パナソニックADは、
MappingがSLAMの新しい価値になる時代が
始まっていると考えています。


# Page. 36

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/5JGL4K6Q7L.jpg)

Future
@mobi
このチャレンジは、PADだけでは
完成できません。
研究者、開発者、パートナーの皆さまとともに、
次のステージへ。PADへのJoinでも、協業と
いう形でも。ぜひ一緒に、SLAMの可能性を
社会に実装していきましょう。


# Page. 37

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/47QYGN4WEP.jpg)

@mobi
END