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、代表的な非線形カルマンフィルタである拡張カルマンフィルタ (EKF) と無香料カルマンフィルタ (UKF) のアルゴリズムを説明し、非線形カルマンフィルタを用いた状態とパラメータの同時推定を導入します。また、カルマンフィルタの数値的不安定性について述べ、その問題点に対処するUD分解フィルタを導入します。さらに、カルマンフィルタの2つの応用例を紹介いたします。
日時
- 2024年12月2日 10時00分〜 2024年12月2日 17時00分
プログラム
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り、センシング、制御、あるいは機械学習などのAI の分野と密接な関係をもつカルマンフィルタについて述べます。特に、カルマンフィルタの実践を目指すユーザを対象として、カルマンフィルタを利用する上で有益な情報を提供することを目的とします。 本セミナーでは、カルマンフィルタの基礎理論について、一度は勉強したことがある方を対象にします、したがって、時系列データの状態空間表現や線形カルマンフィルタのアルゴリズムについてはある程度の知識があることを前提とします。 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、代表的な非線形カルマンフィルタである拡張カルマンフィルタ (EKF) と無香料カルマンフィルタ (UKF) のアルゴリズムを説明し、非線形カルマンフィルタを用いた状態とパラメータの同時推定を導入します。また、カルマンフィルタの数値的不安定性について述べ、その問題点に対処するUD分解フィルタを導入します。さらに、カルマンフィルタの2つの応用例を紹介します。時間があれば、ロバストフィルタの考え方について紹介したいと思います。
- はじめに
- 線形カルマンフィルタ
- 時系列とシステム
- 線形カルマンフィルタのアルゴリズム
- カルマンフィルタの数値的な側面
- 非線形カルマンフィルタ
- EKF (拡張カルマンフィルタ)
- UKF (無香料カルマンフィルタ)
- 数値例を通したEKFとUKFの比較
- 状態とパラメータの同時推定
- ロバストフィルタ～H∞フィルタ～
- 応用例
- カルマンフィルタを用いたセンサフュージョン
- 電池の充電率の推定
- まとめ
受講料
- 1名様: 49,000円(税別) / 53,900円(税込)
- 複数名: 60,000円(税別) / 66,000円(税込)
テキストについて
テキストとして、「 カルマンフィルタの基礎 」 (2,900円 税別) 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。
ライブ配信セミナーについて
- 本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
- お申し込み前に、 視聴環境 と テストミーティングへの参加手順 をご確認いただき、 テストミーティング にて動作確認をお願いいたします。
- 開催日前に、接続先URL、ミーティングID、パスワードを別途ご連絡いたします。
- セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
- ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
- タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
- ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
- 講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
- Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。