場所認識は自動化技術分野における注目される研究分野の一つであり、依然として未解決の課題として残っている。本タスクでは、カメラとLiDARが主流のセンサとして用いられている。カメラベースの手法は、照明条件や季節の変化に非常に敏感であり、その影響を受けやすい。一方、LiDARは画像に比べて豊富なテクスチャや色情報といったデータを取得できない。本論文では、画像と点群の特徴を注意メカニズム（attention mechanism）を用いて融合し、両者の相補的な情報を効果的に抽出するためのPIC-Net（Point cloud and Image Collaboration Network）を提案する。さらに、夜間における認識性能の向上を図るため、夜間画像を昼間のスタイルに変換する手法を導入した。実験結果から、画像と点群の協調による手法が、単独の画像ベースまたは点群ベースの手法を上回ることが示された。また、注意機構および昼夜変換戦略の導入により、さらなる性能向上が達成された。