近年，森林における野生動物の減少といった多くの環境問題が指摘されている．自律ロボットによる環境モニタリングは動物の生息状況の把握等に役立つと考えられる．本研究では環境や動物の生態マップを作成することを目的として開発された環境モニタリングロボットWAMOT(Waseda Animal Monitoring Robot)による環境モニタリングの実現に資する画像処理技術を検討する． WAMOTは必要に応じて自律的に充電ステーションに戻り，充電する必要がある．本研究では充電ステーションで充電を終えて，モニタリングを行い，ステーションへ帰還するために必要な画像処理技術を検討する．具体的には，WAMOTに搭載されたカメラからの動画像処理により，目的地点まで移動し，ステーションの近傍まで戻る方法を検討する． Large-Scale Direct Monocular SLAM(LSD-SLAM)により得られるカメラ姿勢からロボットの状態を推測し，Wheel Odometryを組み合わせることによって，森林のような不整地において安定な自己位置推定を行えるような手法を提案する．実験の結果，Wheel Odometry単独よりも信頼性の高い自己位置推定を行うことができた．
