PEnG

PEnG（Pose-Enhanced Geo-Localisation）は、英国のサリー大学の研究チームが開発した、GPSに依存しない次世代のナビゲーションAIシステムです。車載の単眼カメラから得られる視覚情報のみを利用し、衛星画像と地上画像を照合するCross-View Geo-Localisation（CVGL）と、カメラの相対的な位置や向きを特定するRelative Pose Estimation（RPE）の2段階プロセスを組み合わせることで、都市部における位置特定誤差を劇的に削減します。従来の技術では数百メートルあった誤差を約22メートルまで短縮することに成功しており、GPS信号が遮断される高層ビル群やトンネル内、あるいは電波妨害下でも機能する強靭な自律走行システムの実現に寄与します。この技術はオープンソースとして公開されており、自動運転車だけでなく、ドローン、災害救助ロボット、ARアプリケーションなど幅広い分野への応用が期待されています。