(EN) This self-location estimation method comprises: a first step for using a plurality of algorithms (11-13) to estimate the self-location of a moving body 1 from detection information from a plurality of sensors 5-8; a second step for using a trained neural network (14) to determine, from one or more of state quantities A, B, and C obtained for each of the plurality of algorithms by an estimation process of each algorithm, a weighting factor for each algorithm; and a third step for designating, as the self-location of the moving body 1, a location obtained by using the weighting factors to combine self-locations estimated by each algorithm.
(FR) Procédé d’estimation d’auto-localisation comprenant : une première étape consiste à utiliser une pluralité d’algorithmes (11-13) pour estimer l’auto-localisation d’un corps en déplacement 1 à partir d’une information de détection d’une pluralité de capteurs 5-8 ; une deuxième étape consistant à utiliser un réseau neuronal entraîné (14) pour déterminer, à partir d’au moins une quantité d’états A, B et C obtenus pour chacun de la pluralité d’algorithmes par un procédé d’estimation de chaque algorithme, un facteur de pondération de chaque algorithme ; et une troisième étape consistant à désigner, en tant qu’auto-localisation du corps en déplacement 1, une position obtenue en utilisant les facteurs de pondération pour associer les auto-estimations estimées par chaque algorithme.
(JA) 自己位置推定方法は、複数のセンサ5~8の検出情報から複数のアルゴリズム(11~13)により移動体1の自己位置を推定する第1ステップと、複数のアルゴリズムのそれぞれ毎に、各アルゴリズムの推定処理により得られる一つ以上の状態量A,B,Cから、学習済のニューラルネットワーク(14)により各アルゴリズム毎の重み係数を決定する第2ステップと、各アルゴリズムにより推定された自己位置を重み係数により合成して得られる位置を移動体1の自己位置として特定する第3ステップとを備える。