カルマン フィルタ セミナー
        
車載センシング技術の開発とADAS、自動運転システムへの応用
人工知能の導入による生産性、効率性の向上、新製品開発への活用
 
<セミナー No.809401>

★センサフュージョン、状態推定など自動運転、IoTを支えるキーテクノロジー
 基礎から実践的な活用法まで分かりやすく解説
カルマンフィルタ入門
〜制御・機械学習の基礎理論〜

■ 講師

慶應義塾大学 理工学部 物理情報工学科 教授 工学博士 足立 修一 氏

■ 開催要領
日 時 平成30年9月7日(金) 10:00〜17:00
会 場 [東京・五反田]技術情報協会 セミナールーム
聴講料 1名につき50,000円(消費税抜き・昼食・資料付き)
〔1社2名以上同時申込の場合1名につき45,000円(税抜)〕
〔大学、公的機関、医療機関の方には割引制度があります。詳しくは上部の「アカデミック価格」をご覧下さい〕
    ※定員になり次第、お申込みは締切となります。
■ プログラム

【講座概要】
産業界においてモデルベースアプローチの有用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平易に解説することを試みます。カルマンフィルタを用いることにより,雑音に汚された測定値から信号成分をフィルタリングでき,センサで測定されない状態量を推定することもできます。カルマンフィルタは,時系列やシステムに対して適用できる実用的なフィルタですが,最近では機械学習との関係も指摘されており,それらについても説明したいと思います。


1.はじめに
 1.1 アナログフィルタとディジタルフィルタ
 1.2 カルマンフィルタとは

2.カルマンフィルタを学ぶための基礎
 2.1 時系列の状態空間モデリング
 2.2 確率過程の準備
 2.3 最小二乗法
 2.4 最尤推定法

3.線形カルマンフィルタ
 3.1 線形カルマンフィルタのアルゴリズム
 3.2 定常カルマンフィルタ
 3.3 非定常カルマンフィルタ
 3.4 数値シミュレーション例

4.非線形カルマンフィルタの考え方
 4.1 拡張カルマンフィルタ(EKF)
 4.2 無香料カルマンフィルタ(UKF)

5.時系列のモデリング
 5.1 ARモデルのパラメータ推定

6.まとめ


【質疑応答・個別質問・名刺交換】


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