～ カルマンフィルタの理論と導出、拡張カルマンフィルタ（ＥＫＦ）の考え方と適用方法、パラメータ推定問題への適用、一次元システムにおける推定、平面運動モデル、ＧＮＳＳと慣性センサ ～
・カルマンフィルタを適用する上で重要となる「モデル化」とその勘所を学び、製品開発へ応用するための講座
・初学者にとっては独学が難しく、体系的に学ぶ機会が限られているカルマンフィルタを基礎から修得し、高性能なシステム開発へ応用しよう！
＊ＭＡＴＬＡＢのプログラムを配布いたします
・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。
カルマンフィルタは１９６０年にＲ．Ｅ．Ｋａｌｍａｎにより提案されて以来、航空・宇宙分野をはじめ、ロボット制御、経済時系列解析、情報通信、ＧＮＳＳ、気象データ解析など、極めて幅広い分野で利用されている基盤技術です。
一方で、その理論的背景には線形代数や確率統計などの知識が必要となるため、初学者にとっては独学が難しく、体系的に学ぶ機会も限られているのが実情です。
本セミナーでは、まずカルマンフィルタの基本的な考え方と直感的なイメージを掴んだうえで、できるだけ平易な形で導出と計算手順を解説します。さらに、非線形問題への拡張として拡張カルマンフィルタ（ＥＫＦ）を取り上げ、実際の問題にどのように適用していくかを説明します。
加えて、アンセンテッドカルマンフィルタ（ＵＫＦ）や粒子フィルタ（Ｐａｒｔｉｃｌｅ Ｆｉｌｔｅｒ）についても概要を紹介し、手法の違いや使い分けの考え方を整理します。
後半では、具体的な時系列処理の例を通して、基礎的な問題から実応用に至るまで段階的に解説します。特に、カルマンフィルタを適用する上で重要となる「モデル化」の考え方とその勘どころに重点を置き、実務で活用するための視点を提供します。
なお、本セミナーで扱う応用例についてはＭＡＴＬＡＢプログラムを配布しますので、受講後に自身でシミュレーションを行い、理解を深めていただくことが可能です。
| 開催日時 |
|
|---|---|
| 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・情報処理などの分野における若手～中堅技術者の方で、カルマンフィルタの基礎から実務での活用方法までを体系的に理解したい方 ・重要性は理解しているが独学では習得が難しく、短時間で効率的に学びたい方 |
| 予備知識 |
・本セミナーではなるべく平易に説明しますので、必須となる予備知識は特にありません ・大学初年次程度の確率・統計および線形代数の基礎知識があると、より理解が深まります |
| 修得知識 |
・カルマンフィルタの基本的な考え方と仕組みを理解し、時系列データの推定問題として捉えられるようになる ・線形カルマンフィルタおよび拡張カルマンフィルタ（ＥＫＦ）の計算手順を理解し、基本的な問題に適用できるようになる ・対象とするシステムに対して状態空間モデルを構築するための基本的な考え方を身につける ・配布プログラムを基に、自身の問題へ応用するための出発点を得る |
| プログラム |
１．カルマンフィルタの基本概念 ２．カルマンフィルタの理論と導出 ３．非線形フィルタの基礎 ４．カルマンフィルタの実践と応用 （２）．一次元システムにおける推定 （３）．移動体の位置推定（平面運動モデル） （４）．センサフュージョンの考え方 （５）．実応用におけるモデル設計・パラメータ設定のポイント |
| キーワード | カルマンフィルタ 時系列データ 推定問題 状態空間モデル 条件付き確率 ベイズの定理 最小分散推定 拡張カルマンフィルタ（ＥＫＦ） アンセンテッドカルマンフィルタ 粒子フィルタ センサフュージョン ＧＮＳＳ 慣性センサ |
| タグ | 信号処理、通信、センサ、ロボット、GNSS、GPS |
| 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。 |
営業時間 月~金：9:00～17:00 / 定休日：土日・祝日
