ＧＮＳＳ測位の基礎とカルマンフィルタによる高精度位置推定技術への応用　＜オンラインセミナー＞

講師の言葉

　近年、各国のＧＮＳＳ（衛星測位システム）の開発・整備やＱＺＳＳ（準天頂衛星システム）による高精度測位サービスの開始などが相まって、さまざまな位置情報サービスの展開が活発に行われています。その一方で、「原理を学習しようとするとすぐに数式が出てきて理解が難しくなる」、「色々なサービスが展開されているが、違いがよく分からなくて何を使ったら良いのかよく分からない」、「実際の応用事例ではカルマンフィルタが活用されているようだが、そもそもカルマンフィルタが難解で取っつきにくい」といった声をよく伺います。
　本セミナーでは、ＧＮＳＳによる測位がどのようにして実現されているか、また、カルマンフィルタの基礎とＧＮＳＳ測位への応用方法を、実際の事例を通して出来るだけ平易に解説します。これらを通して、カルマンフィルタを活用した、新たなＧＮＳＳアプリケーションへの取り組みを行うために必要となる基礎知識を効率よく修得することを目指します。
　ＧＮＳＳ測位におけるカルマンフィルタの応用方法は実にさまざまなものが提案・実現されていますが、突きつめれば（１）観測モデル（受信機で観測・測定されるデータと求めたい座標や速度の関係）を記述する、（２）状態モデル（座標や速度等の物理的な振る舞い）を記述する、ことが最も重要なプロセスとなります。本セミナーでは、それぞれについて実例を示しながら原理を解説していきます。また、カルマンフィルタを用いた測位プログラム（Ｍａｔｌａｂ）をお渡ししますので、実際の演算過程をトレースしながら内容の理解を深めることが可能です。また、ご希望の方には、開発中のリアルタイム処理に対応した測位プログラム（C#のソースコード）、Python 版ソースコードの提供も可能です。

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