位置特定とは、ロボットが自分の位置を把握する方法です。地図上だけでなく、壁、物体、人などとの相対的な位置関係を含めた現実世界における位置を特定します。つまり、「私はどこにいるのか？」という問いに答えるものです。位置特定がなければ、移動ロボットは迷子になってしまいます。

GPSは屋外では機能しますが、屋内や樹木が密集した場所では機能しません。ホイールオドメトリはドリフトします。IMUもドリフトします。カメラとライダーはランドマークを認識できますが、ロボットがおおよそどこを見るべきかを知っている場合に限られます。位置推定はこれらの情報源を融合します。パーティクルフィルタまたはカルマンフィルタは、可能な位置の確率分布を維持し、新しいセンサーデータが到着するたびにそれを更新します。

位置特定方法

• GPS：屋外での絶対位置測定、メートルレベルの精度。
• オドメトリ：ホイールエンコーダによる相対運動計測。
• ランドマークベース：センサーデータを既知の地形的特徴と照合する。
• ビーコンベース：固定送信機からの三角測量によって位置を特定する。
• SLAM：地図を作成すると同時に、その地図内での位置特定を行う。

屋内での位置特定は屋外よりも難しい。GPSは機能しない。壁が信号を遮断する。反射面がLiDARを混乱させる。Wi-FiやBluetoothビーコンは役立つが、精度が低い。一部のシステムはセンチメートル単位の精度を実現するために超広帯域無線を使用する。その他は視覚マーカーや自然の特徴を使用する。最適なアプローチは環境と必要な精度によって異なる。倉庫ロボットは充電器にドッキングするためにセンチメートル単位の精度を必要とする。歩道上の配送ロボットはメートル単位の精度で十分である。位置特定は自律性の基盤である。位置特定がなければ、ロボットは計画、ナビゲーション、または確実な動作を行うことができない。