抄録
自律移動ロボットの研究では，全周環境を取得するために，よくオムニミ ラーを用いた全方位視覚が用いられる.特にロボカップ サッカー中型ロボットリーグでは，サッカーフィー ルドの白線抽出に基づく自己位置同定手法がよく用いられる.本稿では，SIFTや SURFに代表される画像特徴量を用いた自己位置同定法を提案し，従来の白線抽出 に基づく自己位置同定法との比較を行う．白線抽出による 自己位置同定法に比べ，画像特徴量を用 いたほうがデータベースのデータ量を少なくでき，より一般的な環境でも利用できる可能性を示す．
