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状態推定アルゴリズム~パーティクルフィルタの基礎・応用・実装【Web配信】
開催日 |
10:30 ~ 16:30 締めきりました |
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主催者 | 株式会社トリケップス |
キーワード | 情報技術 メカトロ・ロボティクス 制御・システム |
開催エリア | 全国 |
開催場所 | お好きな場所で受講が可能 |
パーティクルフィルタの基礎・方法論から応用・プログラム実装まで網羅的に解説!
セミナー講師
生駒 哲一(いこまのりかず) 氏
日本工業大学 基幹工学部 電気電子通信工学科 教授(博士(学術))
セミナー受講料
お1人様受講の場合 50,600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。
受講について
- 本セミナーの受講にあたっての推奨環境は「Zoom」に依存しますので、ご自分の環境が対応しているか、お申込み前にZoomのテストミーティング(http://zoom.us/test)にアクセスできることをご確認下さい。
- インターネット経由でのライブ中継ため、回線状態などにより、画像や音声が乱れる場合があります。講義の中断、さらには、再接続後の再開もありますが、予めご了承ください。
- 受講中の録音・撮影等は固くお断りいたします。
セミナー趣旨
時々刻々と変化するシーン中の動く対象物を追跡する課題に対して、効果的な解を与える「パーティクルフィルタ」について、その基礎・方法論から応用、プログラム実装までを網羅した講義内容である。
確率・統計、ベイズ推定を出発点として、問題設定である「状態空間モデル」の定式化、その解を求める「状態推定」課題の明確化、状態推定の数式としての解(形式的な解)を理解する。これらの理論的な事実に基づいた方法論として、具体的な状態推定のアルゴリズム群を俯瞰する。カルマンフィルタに代表される解析的なフィルタ、パーティクルフィルタをはじめとする各種の近似フィルタ、および、更に発展的な方法について学ぶ。併せて、過去の時刻の推定である「平滑化」や、状態空間モデルに含まれる固定パラメータの推定についても触れる。発展的な課題として、複数対象の同時推定についても概観する。これらの理論および方法論を活用した応用として、複数分野の具体的な事例について概説する。プログラミングの実装例についても簡単に紹介する。
セミナープログラム
- 状態空間モデルと状態推定
- 確率論と統計学
- 最尤推定、ベイズ推定・逐次ベイズ推定
- 状態空間モデル~マルコフ性、条件付き独立観測
- 状態推定とその形式的解~ろ波、予測、平滑化
- 状態推定の方法
- 解析的フィルタ~カルマンフィルタ
- 近似フィルタ~パーティクルフィルタほか
- 発展的な方法~逐次モンテカルロフィルタ
- 平滑化と固定パラメータ推定~変分ベイズほか
- 複数対象の同時推定~ランダム有限集合状態空間モデル
- 応用事例の紹介
- 簡単なモデルでの原理確認~トレンド・非線形モデル
- 時系列解析~非定常モデル、成分分解モデルほか
- ターゲット追跡~レーダー観測下の移動対象追跡
- Visual Tracking:動画像追跡~CONDENSATIONほか
- 複数異種センサの情報融合~尤度算出モデル
- 移動体の自己位置推定と地図学習~SLAM問題
- 複数対象の同時追跡~SMC-PHDフィルタほか
- プログラミング実装
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