本論文では、以前に訪れた場所を特定する能力である「場所認識」について、ロボットシステム、動物研究、そして人間の研究からの発見を統合し、さまざまなシステムがどのように場所をエンコードし、想起するかを探ります。人工システム、動物、そして人間の間で採用されている計算および表現戦略を調査し、トポロジー的マッピング、キュー統合、メモリ管理といった収束的解決策を強調します。動物システムは、多様な情報に基づく進化したナビゲーション機構を示し、人間研究は意味的な場所概念や文化的影響、内面的能力に関する独自の洞察を提供します。人工システムは、スケーラブルなアーキテクチャやデータ駆動型モデルを示しています。本レビューは、人工の場所認識システムの未来の発展と動物ナビゲーション研究および人間の空間認知研究からの洞察を結びつけ、人工の位置特定における革新を促進することを目指しています。