そこで，本研究では自己位置推定の精度を向上すべく，異種ロボット間 での相互位置推定を提案した． 相互位置推定に関する従来研究は，その多くが各ロボットにマー カーなどを装着して互いの位置を認識し，幾何学的な拘束条件を解くことによっ て相互位置推定を行っている．しかし，実際の環境には様々な外見のロボットが 存在しているため，マーカーなしでの相互位置の認識が困難で ある．そこで，従来までノイズとして扱われてきた周囲の人間に 注目した．そして，共有した位置情報と各ロボットの人物検出結果に基づき， Particle Swarm Optimizationを用いて各ロボットの姿勢を最適化することで相 互位置推定を行うシステムを提案し，評価実験によりその実用性を確認した． 発表では，本研究を行うにあたっての問題と，それに対する提案手法の詳細を述べ，評価実験の結果について述べる．