SCOUTプロジェクトを研究（アカデミックな成果）として成立させるための「立ち位置（Positioning）」について提案します。

提供された構想書と検索結果（Nicole Faerber氏のレビューや最新のVPR研究トレンド）を分析した結果、あなたのプロジェクトは単なる「趣味の電子工作」を超え、**「安価で不完全なハードウェアを、最先端の視覚AIで補完・制御する」**という非常に強力な研究テーマになり得ます。

以下に、研究として成立させるための3つの「立ち位置」と、そのための戦略をまとめました。

1. 研究としての核心的な価値（Research Gap）

まず、研究として主張すべきポイントは「SCOUTの弱点」そのものです。 Nicole Faerber氏のレビュー にあるように、SCOUTは 「ギアボックスに約20度の滑り（遊び）があり、オドメトリ（車輪回転による移動量推定）がほぼ機能しない」 という致命的な欠点を持っています。

  • 一般的なロボット研究: 高価で正確なセンサー（LiDAR、高精度エンコーダ）や、滑らないタイヤ（差動二輪）を前提にアルゴリズムを組むことが多い。

  • あなたの研究: 「ハードウェアが不正確でも、視覚（VPR/AI）が賢ければ正確に動ける」ことを実証する。

これは**「Frugal Robotics（質素なロボット工学）」や「Software-Defined Hardware Reliability」**と呼ばれる、近年注目されている文脈に合致します。

2. 提案する3つの立ち位置

あなたのプロジェクトを論文や学会発表などにまとめる場合、以下のいずれかのストーリーラインが有効です。

A. システム提案型：「オドメトリレス・ナビゲーションの実証」

  • タイトル案: 「Mecanumホイール特有の滑りを伴う低コストロボットにおける、深層VPRを用いたTeach & Repeatナビゲーション」

  • 主張: オドメトリが信頼できない（Reliable Odometryがない）環境下でも、NetVLADやSuperPointなどの現代的な特徴量を使えば、高精度な経路追従（Teach & Repeat）が可能であることを示す。

  • Nicole氏との関連: Nicole氏が指摘した「メカ構造の限界」を、ハードウェア改造ではなく「ソフトウェア（視覚AI）」で克服した事例として位置づける。

  • 優位性: 既存研究 でもVPRを用いたTeach & Repeatはありますが、「SCOUTのような極端に足回りが悪い市販筐体」での実証は、実用的な価値が高いです。

B. 比較評価型：「不確実な挙動に対するVPR手法のロバスト性評価」

  • タイトル案: 「低品質な移動機構を持つロボットにおける、古典的特徴量と深層学習ベースVPRのナビゲーション精度比較」

  • 主張: Nicole氏が想定していたような古典的手法（SIFT/ORBなど）と、あなたが導入する現代的手法（NetVLAD, SuperPoint, DINOなど）をSCOUT上で比較実験する。

  • 結論: 「SCOUTのような安価なロボットには、古典的手法では不十分であり、現代AI手法が不可欠である」という定量的データを示す。

C. エッジAI実装型：「組み込みROS環境におけるVPRの軽量実装」

  • タイトル案: 「計算資源の限られた自律移動ロボットにおける、リアルタイム視覚場所認識システムの実装」

  • 主張: 重いGPUサーバーではなく、SCOUT内部（またはJetsonなどの随伴エッジ機）で完結するシステムとして、どれだけ軽量かつ高精度にVPRを動かせるかに焦点を当てる。

3. 今後の進め方へのアドバイス

「構想書」の最後にある「次にどれを作りますか？」への回答としても、以下をお勧めします。

  1. 「実装ロードマップ」の作成（研究計画として）

    • まずは、**「オドメトリの誤差データ」**を可視化・数値化してください（Nicole氏の言う「20度の滑り」や直進時のズレをグラフにする）。これが研究の「出発点（Problem Statement）」になります。

    • 次に、そのズレをVPRがどう補正したかを示す実験を計画します。

  2. 「VPRモデル比較表」の作成（関連研究として）

    • 既存のTeach & Repeat研究 や、VPRのサーベイ論文 を引用しつつ、なぜあなたが選定したモデル（NetVLADなど）がSCOUTに適しているか（照明変化に強い、視点変化に強いなど）を理論的に整理してください。

結論: あなたの立ち位置は、**「不完全な身体（SCOUT）を、高度な頭脳（VPR AI）で完全な自律機械へと昇華させる研究」**です。これはエンジニアリングとしても美しく、アカデミックにも説得力のあるテーマです。

この方向性で資料（ロードマップや比較表）を作成する場合、より具体的な構成案を提示することも可能です。