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

　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．

【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））　


【プログラム】


　1　状態空間モデルと状態推定
　　1.1　確率と統計
　　1.2　ベイズ推定・逐次ベイズ推定
　　1.3　状態空間モデル
　　1.4　状態推定とその形式的解

　2　状態推定のアルゴリズム
　　2.1　解析的フィルタ〜カルマンフィルタ
　　2.2　近似フィルタ〜パーティクルフィルタ
　　2.3　発展的な方法〜逐次モンテカルロフィルタ
　　2.4　平滑化と固定パラメータ推定
　　2.5　複数対象の同時推定

　3　応用事例の解説
　　3.1　簡単なモデルでの原理確認
　　3.2　時系列解析
　　3.3　ターゲット追跡
　　3.4　動画像追跡
　　3.5　マルチセンサ融合
　　3.6　移動ロボットの自己位置推定と地図学習
　　3.7　複数対象の同時追跡

　4　プログラミング実装
　　4.1　C/C++実装
　　4.2　Python実装


【受講料】


・お1人受講の場合　46,000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


10:30 ～

受講料

49,680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

データマイニング／ビッグデータ   機械学習・ディープラーニング
このセミナーについて質問する

※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


10:30 ～

受講料

49,680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

データマイニング／ビッグデータ   機械学習・ディープラーニング
このセミナーについて質問する

関連記事

もっと見る