軌跡推定とは、カメラ・LiDAR・レーダーなど複数のセンサから取得した位置情報や速度情報を基に、対象物の現在から将来にかけての軌道を数理的に推測する技術です。確率的フィルタや機械学習アルゴリズムを用いて時間的に連続した軌跡を再構成し、誤差を最小化します。ロボット工学や自動運転、監視システムなどで対象の行動理解や予測に活用され、意思決定や安全制御の基盤となります。近年はリアルタイム性と高精度を両立させるため、ハードウェア最適化やデータ融合が重要視されています。また、交通流の予測や物流ロボットの経路最適化にも応用され、システム全体の効率向上に寄与します。