~ システムの状態推定、拡張カルマンフィルタ、物体の位置推定、GPSと慣性センサの複合、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修得し、高性能なシステム開発に応用するための講座
・カルマンフィルタの応用で重要となる、対象とするシステム、現象、信号のモデル作成技術の勘どころが理解でき、応用に活かせる特別セミナー!
・WEB会議システムの使い方がご不明の方は弊社でご説明いたしますのでお気軽にご相談ください。
~ システムの状態推定、拡張カルマンフィルタ、物体の位置推定、GPSと慣性センサの複合、センサフュージョン、異常検出への応用 ~
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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。
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。カルマンフィルタを応用する際には、対象とするシステム、現象、信号のモデルを作成することが重要ですが、その勘どころが分かるようにお話しします。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、理解を深めて頂くことも可能です。
開催日時 |
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開催場所 | オンラインセミナー |
カテゴリー | オンラインセミナー、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、ナビゲーション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(大学教養レベル)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 *応用例のMalabプログラムをご提供いたします |
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、応用事例 (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 :モデル作成の勘どころ (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 | 精密機器・情報機器、SLAM・自己位置推定、自動運転・運転支援技術・ADAS、信号処理、通信、無線、センサ、位置情報、ロボット、電子機器 |
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 |
オンラインセミナー本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。 |
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営業時間 月~金:9:00~17:00 / 定休日:土日・祝日