カメラを搭載したロボットが狭い場所を走行する場合や高速移動中はカメラから取得した画像の変化が大きくなる．Visual SLAMの原理上、取得された画像のフレーム間の変化が大きくなると自己位置推定が成功率が下がる．その対策として画像の取得頻度を上げることが有効であるが，処理対象となる画像枚数が多くなることで，全フレームを実時間でSLAM処理することが難しくなる．本演習では実質的に全フレームをSLAM処理することでSLAMのロバスト性と実時間性を両立する先行研究手法の実装を行う．