octomap・とは？初心者でも分かる3D占有地図の仕組みと使い方共起語・同意語・対義語も併せて解説！

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高岡智則

年齢：33歳性別：男性職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当）居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション出身地：神奈川県川崎市身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる）血液型：A型誕生日：1992年11月20日最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分）家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）

octomap・とは？

「octomap・とは？」というキーワードが示すのは、ロボットが自分の周りを三次元で理解するための仕組みです。octomapは3Dの占有地図（occupancy map）を作るためのライブラリで、主にロボット工学や自動運転、作業ロボットの安全な動きの設計に使われます。

octomapが使う基本的なアイデア

octomapは「オクトリーベースの木構造（octree）」というデータ構造を使います。オクトリーは空間を連続的に分割して木のように表現する仕組みで、3D空間を小さな立方体（セル）に区切り、それぞれのセルがどれくらい占有されているかを確率で表します。

占有確率の考え方

各セルには占有の確率が割り当てられ、センサー情報を取り込むたびにこの確率が更新されます。近くの障害物が高精度で検出されると、対応するセルの占有確率が上がり、空間の信頼度が高まります。逆にデータが不十分な場所は不確定として扱われ、解像度を自動的に調整して計算リソースを節約します。この柔軟性がoctomapの大きな魅力です。

2D地図との違いと利点

従来の2Dマップは床面や水平面の障害物を主に表現しますが、octomapは3D空間全体を扱います。これにより、階段の段差や棚の高さ、天井の形状など、3次元的な情報を活用した経路計画が可能になります。メリットとしては、データ量をオクトリーの階層構造で効果的に圧縮できる点と、細かい部分は高解像度で、遠くの空間は低解像度で表せる点が挙げられます。

実際の使い方の流れ

1つの典型的な流れは、深度カメラや LiDAR などのセンサから得られる点群データを元に、各セルの占有確率を更新して地図を構築していくことです。新しいデータが来るたびに、占有確率の統計を再計算し、必要に応じて地図の解像度を自動で調整します。これにより、初期は粗い地図でも、重要な部分を拡大して詳しく表示することができます。

ROSと連携した活用例

ロボットソフトウェアの世界では、ROS（Robot Operating System）と組み合わせてoctomapを使うのが一般的です。センサーからのデータを受け取り、地図をリアルタイムで更新し、経路探索や衝突回避に活用します。初心者向けには、まずは「occupancy mapの基本」から学び、次にoctomapライブラリの機能を段階的に試していくと理解が深まります。

しくみを見える化する簡易表

<th>特徴

説明
データ構造	オクトリーベースの木構造で3D空間を階層的に表現
占有情報	セルごとに占有確率を保持し、更新していく
解像度	近い場所は高解像度、遠い場所は低解像度で扱える
利点	大規模空間を効率よく表現・更新できる
用途	ロボットの経路計画、衝突回避、3Dマッピング

初心者向けの学習のコツ

まずは基本の概念を理解し、次に小さなデータセットで地図を作成してみましょう。公式ドキュメントやチュートリアルを読み、サンプルコードを手元で動かすことが近道です。分からない用語があれば、都度ノートに調べて整理すると、後の理解がスムーズになります。

まとめ

octomapは3D空間を効率的に表現できる占有地図のライブラリです。オクトリーという木構造を使い、占有確率をセルごとに管理します。2D地図に比べて3Dの情報を活用でき、ロボットの安全な動作や高度な経路計画を実現します。初心者は基本概念→簡易実装→ROS連携という順で学ぶと理解が深まります。

octomapの同意語

OctoMap: 3D占有地図を作成するオープンソースのライブラリ。オクトツリー（八分木）を用い、点群データから確率的な占有地図を生成します。
octomap: OctoMapライブラリの小文字表記。OctoMapと同じ機能・用途を指します。
Octomap: OctoMapライブラリのCamelCase表記。別表現として認識されます。
オクトマップ: OctoMapライブラリの日本語表記。3D占有地図を扱うソフトウェアの名称です。
オクトマップライブラリ: 日本語表現の正式名称の一つ。OctoMapライブラリを指します。
octomapライブラリ: 小文字の日本語表現。OctoMapライブラリを指します。
八分木地図: オクトツリー（八分木）を用いた3D空間地図の概念。OctoMapがこの概念を実装しています。
八分木マップ: 同義の日本語表現。オクトツリーを使った地図のことです。
オクトツリー地図: オクトツリーを用いた3D地図の表現。OctoMapのデータ構造の核です。
オクトツリーマップ: 同義。オクトツリーを使った地図の日本語表現。
八分木地図ライブラリ: OctoMapライブラリの日本語表現。3D占有地図を提供するライブラリです。
ボクセル地図: 3D空間を小さな立方体（ボクセル）で区切って表現する地図。OctoMapはこのボクセルベースの表現を用います。
3D占有地図: 3次元空間の占有確率を表す地図の総称。OctoMapが出力・更新する典型的な地図です。
3D占有地図ライブラリ: 3D占有地図の機能を提供するライブラリ全般を指す表現。OctoMapはこのカテゴリの主な例です。

octomapの対義語・反対語

2Dマップ: 高さ情報を持たない平面のみの地図。octomap は3D空間の占有情報を階層的に表現しますが、2DマップはZ軸の情報を無視し地平面だけを扱います。
平面地図: 地表の高度情報を含まない、平面投影的な地図。3D占有表現とは異なり、2Dの視点で環境を表現します。
均一ボクセル地図: 3D空間を均一なサイズのボクセルで格子状に表現する地図。octomap のようなオクツリー構造とは異なり、解像度が固定されデータ量が増えやすい点が特徴です。
2D占有グリッド: 2次元の占有情報を格子状に格納する地図。高さ情報を前提とせず、平面内の障害物占有を扱います。
点群地図: 空間を離散的な点の集合として表現する地図。体積占有の表現ではなく、点の分布で環境形状を示します。
メッシュ地図: 表面をポリゴンメッシュで表現する地図。体積占有の代わりに表面形状・地形の表現を重視します。
オクツリー非採用の3D地図: オクツリー構造を使わず、他のデータ構造（例：均一ボクセル・点群・メッシュなど）で3D空間を表現する地図。
2.5D地図: 高さ情報を部分的に持つが、完全な3D体積表現には及ばない中間的な地図。建築物の階段状の高さなどを扱う際の表現に使われることがあります。

octomapの共起語

Octree: 3D空間を階層的に分割して管理するデータ構造。OctoMap の基盤となる木構造です。
OcTree: OctoMap が内部で使う木構造の一種。葉ノードを持つ階層的データ構造。
ボクセル: 3D空間を表す最小の立方体単位。占有情報はこのボクセル単位で管理されます。
ボクセルサイズ: 1つのボクセルの一辺の長さ。地図の解像度を決める指標です。
解像度: ボクセルサイズと関係する、地図の細かさの程度。大きいほど粗く、小さいほど細かい。
占有確率: ボクセルが物体に占有されている確率。0〜1の値で表します。
対数オッズ: 占有を表す確率を安定して更新するための対数スケール。更新計算で使われます。
未知領域: まだ観測されていない領域。占有確率は初期値のまま・未知として扱います。
自由空間: 観測で空間が自由であると推定される領域。
占有空間: 物体があると推定される領域。
点群: 3D空間の点の集まり。LIDAR や RGB-D などから得られるデータ。
レイキャスティング: センサー光線を発射してボクセルの占有状態を決定する手法。
センサーモデル: センサーの観測特性を表すモデル。占有更新の根拠となる。
LIDAR: 距離を測るセンサーの一種。高精度の3Dデータを提供します。
RGB-D: カラー画像と深度情報を同時に取得するカメラ。
PCL: Point Cloud Library。点群データの処理・変換を行うライブラリ。
ROS: Robot Operating System。ロボット向けのソフトウェア基盤。
octomap_server: ROS のノードの一つで、OctoMap 地図の生成・更新を提供します。
マッピング: 環境の地図を作成する作業。
3Dマップ: 3次元の地図。
空間分割: 空間を小さなボクセルに分割して扱う手法。
データ構造: データを効率的に格納・操作する仕組み。
ベイズ更新: 確率をベイズの法則で更新する考え方。
メモリ効率: 大量のボクセルを扱う際のメモリの消費を抑える設計。
ノード: OcTree の木のノード。
リーフ: 木構造の末端のノード。実際のボクセル情報を格納します。
木構造: 階層的なデータ構造。
占有グリッド: 2Dまたは3Dの占有情報を格子状に格納する地図形式。
3D占有グリッド: 3次元空間を格子状に分割した占有地図。
SLAM: 自己位置推定と同時地図作成の略。3D地図作成にも利用されます。
センサデータ: センサーから出力された生データ。

octomapの関連用語

OctoMap: 3D占有確率マップ。オクツリーという階層データ構造を用いて、空間の障害物を確率的に表現します。センサデータの統合・更新に強いのが特徴です。
OcTree: 3D空間を再帰的に分割して表す階層的データ構造。ボクセルはノードとして表現されます。
OcTreeNode: OcTree のノード。占有確率などの情報を保持し、子を持つことで空間を細かく分割します。
OcTreeKey: ボクセル位置を一意に識別する座標キー。葉ノードを特定する際に使われます。
ColorOcTree: 色情報を同時に扱える OcTree の拡張版。3D地図に色情報を付与できます。
LeafNode: 現在の細分化レベルでの最も細かいノード。占有確率を格納します。
Resolution / Voxel size: 1つのボクセルの実世界の大きさ。解像度が高いほど細かい地図になります。
Occupancy probability: ボクセルが占有されている確率。0〜1の値で表現します。
Log-odds: 占有確率を対数オッズ形式で表現した値。更新計算を安定化させやすい形式です。
ProbHit: センサ測定が障害物をヒットとして返る場合に、占有確率を増やす更新パラメータ。
ProbMiss: センサ測定が空間を通過することを示す場合に、占有確率を減らす更新パラメータ。
Clamping thresholds (clamping_thres_min / clamping_thres_max): 占有確率の更新を上下限で抑制する閾値。極端な更新を防ぎます。
Occupancy threshold: 占有と判定するための閾値。これを超えるとそのボクセルを occupied とみなします。
Free threshold: 自由と判定するための閾値。これを下回ると free とみなします。
Inverse sensor model: センサの観測から各ボクセルの占有確率を推定するモデルの総称。
Ray casting: センサのビームを空間内に伸ばし、ヒットする前のボクセルを free として更新します。
Free space: センサビーム中で観測されず、自由であると推定されるボクセル。
Occupied space: センサのヒットが示したボクセル。障害物として占有とみなされます。
octomap_server: ROSノードで OctoMap を作成・更新し、他ノードへ提供する役割を持つコンポーネント。
octomap_msgs: ROS のメッセージ型群。OctoMap データをやり取りする際に使用します。
Octomap library: OctoMap のコア C++ ライブラリ。データ構造・更新・クエリの実装を提供。
max_depth / Tree depth: オクツリーの最大深さ。深さが大きいほど解像度が高くなります。
Point Cloud: 3D 点群データ。深度カメラや LiDAR などから得られる座標点の集合。
Depth image: 深度カメラが出力する距離画像。点群生成の入力として使われます。
LiDAR: 距離センサの一種。長距離・高精度の3D測定に用いられ、OctoMap の主要入力源のひとつです。
RViz visualization: ROS の3D可視化ツール。OctoMap の占有状態を可視化します。
OT file (octomap.ot) / binary file: OctoMap の木構造を保存するファイル形式。拡張子は .ot（バイナリ/ASCII あり）など。
Binary vs ASCII export: 地図の保存形式。バイナリは高速・省メモリ、ASCIIは人が読みやすい。
Unknown state: 未知状態。まだ空間情報が無いボクセル。
Collision checking: 地図情報を用いて衝突を判定。ロボットの経路計画に使われます。
Path planning integration: OctoMap を用いた環境地図を経路計画に統合する機能。
Sensing pose / Sensor frame: センサの姿勢・座標系。座標変換が必要です。
Bounding box: 地図が扱う空間の範囲。最小・最大の座標で表します。