本稿では、衛星ナビゲーションやカメラがない状況でも正確な移動ロボットナビゲーションを可能にする物理情報ニューラルネットワーク（PINN）ベースの新しい方法、MoRPI-PINNを提案します。慣性センサーのみを使用する場合に発生するナビゲーションソリューションのドリフトの問題を解決するために、蛇などの曲がりくねった動きを介して慣性信号対ノイズ比を高め、モバイルロボットの位置を回帰する方法を採用します。物理法則と制約を学習プロセスに組み込むことで、正確で強力なナビゲーションソリューションを提供し、実際の実験では従来の方法と比較して85％以上の精度が向上しました。軽量化されたアプローチでエッジデバイスにも実装可能で、一般的なモバイルロボットアプリケーションにも適用できます。
