カルマンフィルタの基礎とモデル作成の勘所および応用  <オンラインセミナー>

~ 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!

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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。

 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。

セミナー詳細

開催日時
  • 2021年09月17日(金) 10:30 ~ 17:30
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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