カルマンフィルタの基礎理論【Web配信】

セミナー趣旨

  　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することを試みます。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。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。つづいて、非線形カルマンフィルタの考え方を簡単に述べます。最後に、カルマンフィルタを利用する上で重要である時系列データのモデリングについてもお話しします。

セミナープログラム

1. はじめに
2. カルマンフィルタを学ぶための基礎
   1. 時系列の状態空間モデリング
   2. 最小二乗法と最尤推定法
3. 線形カルマンフィルタ
   1. 線形カルマンフィルタのアルゴリズム
   2. 定常カルマンフィルタと非定常カルマンフィルタ
   3. 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
5. 時系列のモデリング
6. まとめ

セミナー講師

足立 修一（あだちしゅういち）　氏
慶應義塾大学　理工学部　物理情報工学科　教授（工学博士）

セミナー受講料

お1人様受講の場合　51,700円[税込]／1名
1口でお申込の場合　62,700円[税込]／1口（3名まで受講可能）

受講申込ページで2～3名を同時に申し込んだ場合、自動的に1口申し込みと致します。

テキストとして、「カルマンフィルタの基礎」（東京電機大学出版局/3,190円(税込)）を使用します。ご希望の方は、備考欄にその旨をご記入下さい。
受講料、テキスト代（実費）を合わせて請求させていただきます。

受講について

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