環境標定（VPS / 地図照合 / SLAM）
電波ではなく「見えているもの」を地図と照合して位置を出す。屋内・地下・都市に強い
アイデア — まわりの景色で「ここはどこか」を当てる
人は知らない駅でも、看板・柱・通路の形を見て「自分がどこにいるか」を当てられます。同じことを機械にやらせるのが環境標定です。カメラやセンサーで今見えているものを捉え、あらかじめ用意した地図やデータベースと照合して現在地を割り出します。電波を使わないので、GNSSが届かない屋内・地下・トンネル・ビル街でこそ真価を発揮します。
① 観測カメラ・LiDAR・地磁気・Wi-Fiなどで周囲を計測
② 照合観測を既知の地図・特徴点DBと突き合わせる
③ 推定最も合う場所＝現在地・姿勢として出力
おもな方法
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ビジュアル測位（VPS）
スマホのカメラ映像を、街を3D化した特徴点データベースと照合。ARナビ（GoogleのVPSなど）で歩行者を数十cm〜数m級に。
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LiDAR / SLAM
レーザーの点群で周囲の形を測り、地図を作りながら同時に自己位置推定（SLAM）。自動運転車や掃除ロボットの中核。
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地磁気フィンガープリント
建物の鉄骨などが作る磁場の“癖”は場所ごとに違う。その指紋を地図化して屋内測位に。特別な設備が要らない。
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Wi-Fi / BLE 測位
各地点で見えるWi-FiやビーコンのID・強度パターンを指紋に。ショッピングモールや空港の屋内ナビで実用化。
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マップマッチング
カーナビが位置を道路網にスナップ。「車は道の上にいるはず」という地図の拘束で誤差を吸収する古典的手法。
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気圧高度計
気圧から高さ＝建物の“何階か”を推定。水平の測位と組み合わせて3次元の屋内位置に。
長所と短所
屋内・都市に強い
GNSSが最も苦手な場所が主戦場。地下街やモールでも効く。
妨害されにくい
“景色”や磁場を偽装するのは難しい。電波妨害と無関係。
事前の地図が要る
照合先のDB（3D地図・指紋マップ）を作り、維持する必要がある。
環境変化に弱い
模様替え・工事・夜間・悪天候で見え方が変わると精度が落ちる。計算量も大きい。
実際は屋外はGNSS、屋内はVPSや地磁気とシームレスに切り替え、慣性航法（INS）で隙間をつなぐ形で使われます。全体像は GNSSの代替（概要） へ。