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カルマンフィルタの基礎を詳細に解説
カルマンフィルタの仕組みから時系列データのモデリングまで説明します
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。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。
必要な予備知識
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。
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
2.1 時系列の状態空間モデリング
2.2 最小二乗法と最尤推定法
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と非定常カルマンフィルタ
3.3 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 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/3190円(税込))を使用します。
申込フォームにてテキストの「あり・なし」をご選択ください。
「あり」をご選択された場合、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
- 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。
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