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カルマンフィルタの基礎
カルマンフィルタの基礎
～究極のモデルベースアプローチ～
東京都 開催
会場 開催
本セミナーは終了いたしました。
概要
本セミナーでは、カルマンフィルタの基礎から解説し、状態空間モデリング・最小二乗法・ベイズ推定について解説いたします。
また、線形カルマンフィルタ、非線形カルマンフィルタについて解説し、カルマンフィルタの応用、カルマンフィルタを利用する際のポイントについて詳解いたします。
開催日
- 2012年11月22日(木) 10時00分 ～ 17時00分
受講対象者
- カルマンフィルタに関連する技術者
- 航空宇宙
- ロボット
- シミュレーション関連
- 制御工学
- 通信工学
- システム工学
- 土木工学
- オペレーションズリサーチ
- 計測
- 統計学
- 経済学 (特にマクロ経済学)
- 種々の統計的予測・推定問題への応用担当者
- 実験装置や各種機器装置の観測データの処理に関心のある技術者
修得知識
- カルマンフィルタの基礎
- 時系列の状態空間モデリング、最小二乗法、ベイズ推定
- 線形カルマンフィルタのアルゴリズムの導出
- 非線形カルマンフィルタの基礎
- カルマンフィルタの応用例
- カルマンフィルタを利用する際のポイント
プログラム
産業界においてモデルベースアプローチの重要性が認識されてきていますが、本講義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解説します。
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、雑音が混入した測定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。
本講義では、カルマンフィルタの基本的な技術について習得することを目的とします。そのため、講義の前半では、対象となる時系列の状態空間モデリング、最小二乗法をベイズ推定について解説します。
後半では、状態空間モデルを用いてカルマンフィルタリング問題を設定し、線形カルマンフィルタのアルゴリズムを導出します。また、非線形カルマンフィルタについても簡単に解説し、カルマンフィルタの応用例についても触れます。
最後に、カルマンフィルタを利用する際の勘所についても説明します。
- 時系列のモデリング
- ARモデリングと状態空間表現
- 最小二乗法とベイズ推定
- 線形カルマンフィルタ
- アルゴリズムの導出
- MATLABを用いたカルマンフィルタの数値例
- 非線形カルマンフィルタ
- EKF (Extended Kalman Filter) とUKF (Unscented Kalman Filter)
- カルマンフィルタの応用例
- 相補フィルタとリチウムイオン電池の状態推定への応用
- カルマンフィルタを利用する際の勘所
講師
会場
主催
お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。
受講料
1名様
:
43,000円 (税別) / 45,150円 (税込)
1口
:
55,000円 (税別) / 57,750円 (税込)
(3名まで受講可)
割引特典について
- 複数名 同時受講:
1口 57,750円(税込) (3名まで受講可能) - 早期申込割引:
2012年10月22日 17:00までのお申込は、
1名受講・1口受講とともに受講料から10%割引となります。
本セミナーは終了いたしました。
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