実環境において自己位置を認識することは, ロボットの視覚誘導等において重要な課題である.本論文では, 全方位画像を用いた記憶に基づく自己位置推定法を提案する.提案手法では, まず, 位置推定に有効な大局的な情報を含む全方位画像から自己相関画像を生成することによって, 全方位画像センサの軸回りの回転に不変な情報を抽出する.次に, 生成された自己相関画像から固有空間を構成し, 固有空間内で最も近接した学習画像を検索することによって位置推定を行う.また, 大局的及び局所的という2段階の位置推定処理を施すことによるロバストな位置推定を可能にする.最後に, 実際に屋内及び屋外環境で撮影された時系列の全方位画像を用いて実験を行い, 提案手法の有効性を示す.