MOLA

LiDARオドメトリ、SLAM、ローカリゼーションのためのモジュラーC++/ROS 2フレームワーク

ライセンス

core: GPL 3.0
some packages: BSD 3-Clause

ライセンスが混在しています：コアモジュールはGPL-3.0、一部のパッケージはBSD-3-Clauseです。パッケージごとのライセンス条件は、各package.xmlファイルに記載されています。

概要

MOLA（Modular Optimization framework for Localization and mApping）は、設定可能なLiDARオドメトリ、LiDAR慣性オドメトリ（LIO）、およびSLAMパイプラインを構築するための最新のC++およびROS 2フレームワークです。そのモジュラーアーキテクチャにより、研究者やエンジニアはパイプライン全体を書き直すことなく、点群フィルターからループクロージャ検出器まで、コンポーネントを自由に入れ替えることができます。MOLAはマッピング、ローカリゼーション専用、フルSLAMなど複数の動作モードをサポートし、実世界への展開に向けたネイティブなジオリファレンス機能を備えています。

MOLAは、設定可能なYAML定義パイプラインを中心に構築されたローカリゼーションおよびマッピングのためのモジュラーシステムです。単一のモノリシックなSLAMソリューションを提供するのではなく、MOLAではLiDARオドメトリエンジン、状態推定器、点群フィルター、ループクロージャ検出器、マップ表現など、交換可能なモジュールからパイプラインを構成できます。フレームワークには、3D LiDAR処理用のmola_lidar_odometry、点群レジストレーションおよびフィルタリング用のmp2p_icp、センサーフュージョン用のmola_state_estimationが含まれています。ROS 2（Humble、Jazzy、Rolling）にネイティブ対応し、スタンドアロンでも動作可能です。実証済みのユースケースには、自動車向けSLAM（KITTI）、森林調査、屋内バックパックマッピング、ドローンベースの航空マッピング、温室の記録などがあります。

重要な理由

ほとんどのSLAMシステムは密結合であり、一つのコンポーネントを変更するとシステム全体の再設計が必要になります。MOLAは、各コンポーネント（オドメトリ、ICP、ループクロージャ、マップフォーマット）をYAMLファイルで独立して設定・置換できる、真にモジュラーな設計でこのパターンを打破します。これにより、研究（実際のパイプライン内で新しいアルゴリズムを素早くテスト）と本番環境（特定のセンサー構成に合わせてコンポーネントを交換）の両方で実用的です。The International Journal of Robotics Research（2025年）に掲載されており、SLAMの課題に対する成熟した学術的に検証されたアプローチです。

解決する課題

既存のSLAMフレームワークは一般的にモノリシックであり、新しいループクロージャアルゴリズムや点群フィルターをテストしたい研究者は、コードベース全体をフォークし、密結合された内部構造を改変する必要があります。MOLAはパイプラインの各段階間にクリーンなインターフェースを提供し、個々のコンポーネントを独立して開発、テスト、交換できるようにします。

主なポイント

モジュラーなYAML設定パイプライン — コード変更なしでLiDARオドメトリ、ICP、ループクロージャ、マップコンポーネントを入れ替え可能
ROS 2ネイティブサポート（Humble、Jazzy、Rolling）に加え、スタンドアロン動作にも対応
LiDARオドメトリ、LiDAR慣性オドメトリ、フルSLAM、ローカリゼーション専用モードをサポート
実世界の座標系に対応した組み込みジオリファレンス機能
IJRR 2025に掲載され、最先端技術との包括的なベンチマークを実施

対象

SLAMおよびローカリゼーションに取り組むロボティクス研究者
LiDARベースのナビゲーションを展開するフィールドロボティクスエンジニア
設定可能なオドメトリパイプラインを必要とする自動運転車開発者
モバイルLiDARプラットフォームを使用する測量・マッピング専門家

制限事項

LiDARに特化 — ネイティブなビジュアルSLAMサポートなし（カメラのみのパイプラインには非対応）
C++コードベースのため、CMake/colconビルドシステムの知識が必要
ドキュメントはROS 2の知識を前提としている
GPL-3.0/BSD-3-Clauseの混合ライセンスにより、GPLモジュールの商用利用が複雑になる可能性がある