RoboCar®のシミュレーションを適切に行うために、UC-win/Roadはサンプリング時間でRoboCar®の位置情報（位置と方向）を把握する必要があります。最近まで、この2D位置情報は走行距離計測法の原理により測定されていました。最近は、過去のサンプリング時間の位置情報や、各車両に搭載された相対値エンコーダを用いた車輪回転の計測に基づいて計測されています（図5）。
この手法は非常に単純でわかりやすいという利点がありますが、車輪が床をスリップする、またその他の蓄積誤差（統合手法による各車輪の実際の半径変動性など）など、性質の異なるエラーの影響を受けてしまうという側面もあります。
実際のRoboCar®とシミュレーションモデルが同じ位置情報から開始したとしても、こういったエラーの影響により走行距離が長くなるにつれてモデルの計測位置情報に誤差が生じてきます。この問題を解決するには、過去の位置情報とは別にRoboCar®の位置情報を定期的に提供する絶対的な位置決定システムを導入することです。ざまざまなソリューションを調査し、もっとも容易に実行可能な、拡張現実から着想を得たツールを用いています。
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■図4 RoboCar®車輪の
（光）回転エンコーダ |
■図5 走行距離計測法の原理を用いた現在の位置情報（X, Y, Θ）の計測 |
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