カルマンフィルタの基礎理論

　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。


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）


【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


【受講料】


・お1人受講の場合　47,000円[税別]／1名
・1口でお申込の場合　57,000円[税別]／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。　　 　　　


※セミナーに申し込むにはものづくりドットコム会員登録が必要です

開催日時


10:00 ～

受講料

50,760円（税込）/人

※本文中に提示された主催者の割引は申込後に適用されます

※銀行振込

開催場所

東京都

主催者

キーワード

AI（人工知能）   情報技術ツール一般
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