本セミナーでは、カルマンフィルタについて基礎から、できるだけわかりやすく解説いたします。
また、センシング、制御、機械学習など、カルマンフィルタの実践的な応用法を解説いたします。
自動車産業をはじめとして、さまざまな産業界でモデルベース開発の重要性が認識されてきました。 本セミナーでは、究極のモデルベースアプローチであるカルマンフィルタについて、できるだけわかりやすく解説します。カルマンフィルタは、対象である時系列、あるいはシステムの数学モデルが与えられたとき、雑音が混入した観測データから対象の状態を推定 (フィルタリング) する方法です。 本セミナーでは、カルマンフィルタの基礎理論について詳細に解説します。また、カルマンフィルタの実践的な応用法を解説します。センシング、制御、あるいは機械学習などのAIの分野とカルマンフィルタの関係についても述べます。できれば、古典制御や現代制御、確率過程などの知識をお持ちの方が望ましいですが、高等学校の数学の知識があれば、本セミナーを理解できるようにお話ししたいと考えています。 本セミナーでは、まず、線形カルマンフィルタのアルゴリズムを紹介し、数値例を通してカルマンフィルタの仕組みについて学習します。続いて、線形カルマンフィルタを非線形・非ガウシアンのケースに拡張した非線形カルマンフィルタについて概説します。さらに、カルマンフィルタのいくつかの応用例を紹介し、カルマンフィルタを利用する際の勘所についてまとめます。時間があれば、カルマンフィルタを利用する上で最も重要な、対象のモデリングについてもお話しします。
テキストとして、「 カルマンフィルタの基礎
」 (2900円) を使用いたします。
テキストが必要な方は、お申し込みのテキスト希望欄から「必要」をご選択下さい。
受講料と、テキスト代(実費)を合わせて請求させていただきます。