ロボットが実環境において様々なタスクを自律的に実行するためには， 自身の位置，姿勢を推定する必要があり，古くから多くの手法が研究されてきた． 中でも，絶対位置が既知のランドマークを3つ以上観測し， その観測方位情報から三角測量の原理に基づいて解析的に 自己位置を推定する手法は，汎用性が高く広く知られている． しかしながらこの手法においては， 複数のランドマークをそれぞれ区別して扱う必要があるため， ランドマークの形状がそれぞれユニークである必要があり， その結果ランドマークの観測に労力を要するという問題がある．
そこで本研究ではこの問題に対処し， ランドマークが区別できない場合でも有効な自己位置推定手法を提案する． 具体的には， 環境内の複数の位置における各ランドマークの方位角を事前に計算・記憶しておき， それらの中から， 実際の観測によって得た各ランドマークの方位角と 最も一致する位置を探索することで自己位置・姿勢を得る． さらにこの手法に加え，過去の観測結果と現在の観測結果での， ランドマークの観測角の変化から姿勢を推定する手法を組み合わせることで， より正確に自己位置を推定する．
本発表では, これらの手法をRoboCup中型機部門で使用される環境を利用して説明し, 実験による評価を紹介する.