カルマンフィルタの基礎理論

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
　　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（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/3190円（税込））を使用しますので、備考欄にテキスト希望の有無を記入下さい。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

• 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。