カルマンフィルタの基礎と実応用におけるポイント

~ カルマンフィルタの時間更新、観測更新アルゴリズムの導出、物体の位置推定、衛星測位(GPS)、センサフュージョン、異常検出への応用 ~

・カルマンフィルタの導出、計算方法から実応用におけるポイントを学び、システム開発に活かすための講座

・独学では容易ではないカルマンフィルタ技術を基礎から学び、製品開発や実務で効果的に応用しよう! 

・非線形システムに対して広く使われている拡張カルマンフィルタ(EKF)についても解説します。

*Matlabプログラムも差し上げますので、USBをご持参ください

講師の言葉

 カルマンフィルタは1960年にR. E. Kalmanにより発表され、以後、現在に至るまで航空、宇宙、ロボット制御、経済時系列解析、情報通信、GPS、気象データ解析等々、実に広い分野で応用される技術となっています。その反面、カルマンフィルタの導出、理解にはいくつかの予備知識が必要で、初学者が独学するには容易ではないことに加え、大学等で学ぶ機会も少ないことも事実です。
 本セミナーでは、カルマンフィルタとは何かという大まかなイメージを掴んだ後に、なるべく平易にカルマンフィルタを導出し、その計算手順を説明します。また、実際の応用場面においては非線形なシステムを取り扱うことが多いため、非線形システムに対して広く使われている拡張カルマンフィルタ(EKF)についても解説します。
 セミナーの後半ではカルマンフィルタの使用例として、簡単なものから徐々に発展させつつ実応用におけるポイントをお話しします。また、本セミナーで紹介する応用例等々のMatlabプログラムを提供しますので、セミナー終了後に自身でシミュレーション実験を行い理解を深めることも可能です。

セミナー詳細

開催日時
  • 2019年04月25日(木) 10:30 ~ 17:30
開催場所 日本テクノセンター研修室
カテゴリー ソフト・データ・画像・デザイン
受講対象者 ・通信、制御、信号処理、情報などの関連分野でカルマンフィルタを活用したい方
・カルマンフィルタの重要性はよく耳にするが、その概要を速習したい方
予備知識 ・確率、統計、線形代数の基礎知識があると理解しやすい
修得知識 ・カルマンフィルタとは何かを理解し、どのように応用されているかを理解できる
・さらに広範囲な発展的な応用に進む基礎を築くことができる
プログラム

1.カルマンフィルタとは
  (1).カルマンフィルタの大まかなイメージ
  (2).時系列、推定問題

2.確率・統計と時系列解析
  (1).確率密度関数、正規分布、期待値
  (2).条件付確率と確率密度関数
  (3).最小分散推定と条件付き期待値
  (4).線形回帰モデルのパラメータ推定

3.カルマンフィルタの導出
  (1).問題の定式化
    a.状態方程式
    b.観測方程式
  (2).カルマンフィルタの導出
    a.条件付き確率とベイズの定理
    b.時間更新、観測更新アルゴリズムの導出
  (3).拡張カルマンフィルタ
      (Extended Kalman Filter、EKF)

4.カルマンフィルタの応用例
  (1).パラメータ(定数)の推定
  (2).1次元確率システムの推定
  (3).平面内を移動する物体の位置推定
  (4).衛星測位(GPS)への応用
      ・拡張カルマンフィルタ
  (5).センサフュージョンの考え方
      ・GPSと慣性センサの複合
  (6).観測値の異常検出と適応型カルマンフィルタ

キーワード カルマンフィルタ 時系列解析 線形回帰モデル パラメータ推定 状態方程式 観測方程式 ベイズの定理 拡張カルマンフィルタ EKF 位置推定 衛星測位 GPS センサフュージョン 異常検出
タグ 信号処理通信データ解析位置情報GNSSGPS
受講料 一般 (1名):49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名):44,000円(税込)
会場
日本テクノセンター研修室
〒 163-0722 東京都新宿区西新宿2-7-1 新宿第一生命ビルディング(22階)
- JR「新宿駅」西口から徒歩10分
- 東京メトロ丸ノ内線「西新宿駅」から徒歩8分
- 都営大江戸線「都庁前駅」から徒歩5分
電話番号 : 03-5322-5888
FAX : 03-5322-5666
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