本研究は新しい自己位置推定手法として環境磁場を用いる方法を提案する．環境磁場とは，地磁気と人工物による磁場が合わさったものを指す．環境磁場の局地的な変動と座標位置を対応させることができ，実用範囲内で時間的に不変であるという特徴から自己位置推定手法としての有用性がある．本稿では，実験車両から収集した磁場データを教師データとしたガウス過程回帰により環境磁場地図を生成し，シミュレーション上でモンテカルロ法を用いた自己位置推定アルゴリズムの検証を行った．その結果，実際の磁場を模擬した環境磁場地図を再現でき，提案アルゴリズムでの自己位置推定の可能性，磁気マーカのよる自己位置推定精度向上の効果を確認した.
