近年移動ロボットに関する研究の進展に伴い，実際の環境中を自律移動しながらサービスを提供することで我々の生活をサポートするロボットシステムが注目されている．警備・案内というある特定の目的に特化したロボットの場合，制限された活動範囲のみを自律移動できればよいが，汎用的なロボットを用いてよりよいサービスを実現するためには，異なる建物間の移動など，屋内外を問わずシームレスに移動できるシステムが必要不可欠となる．
本研究では，ビューシーケンスナビゲーションを拡張することで屋内外のシームレスなナビゲーションを実現する．従来のビューシーケンスナビゲーションは照明変化に弱く，環境によってはテンプレートマッチングの精度低下の 問題や，ビューシーケンス上での自己位置推定ができない問題があった．そこで，まず累積ブロックマッチング法を用い，マッチング精度を向上させる．そして，そのブロック化されたテンプレートを近傍で再探索することにより画像の形状変化（画像間移動量）を求めることで，照明変化に頑健な自己位置推定を可能にした．それにより，屋内外のシームレスなナビゲーションを実現した．