現在様々なセンサが自動車に搭載され、ドライバの運転支援を補助するシステムが多数開発されています。また、米欧を中心として自動車自らが判断し、無人でも走行可能な自動車も開発されつつあります。このような自動車には、不確実性のあるセンサ情報を如何に尤もらしく解析し、適切な判断を行うセンサ情報処理アルゴリズムが必要となります。 本セミナーでは、カルマンフィルタを主に、状態推定アルゴリズムを解説し、自動車の自動運転への適応を考えます。

• 講義項目
1. 自動車の運転支援・自動運転におけるセンサフュージョンの適応例
   1. 研究動向と必要技術
   2. オンボードセンサの実例
   3. 自動車における状態推定アルゴリズムの実例
2. カルマンフィルタと状態推定
   1. 誤差統計量の表現方法
   2. 最小分散推定とマルチセンサフュージョン
   3. カルマンフィルタによる状態推定
   4. 拡張カルマンフィルタによる状態推定
   5. Unscentedカルマンフィルタによる状態推定
3. その他の状態推定アルゴリズム
   1. パーティクルフィルタによる非線形状態推定
   2. バイナリベイズフィルタによる判定
4. データアソシエーションと移動物体の運動推定
   1. マハラノビス距離とχ二乗検定
   2. カルマンフィルタとデータアソシエーション
   3. 複数物体追跡
5. 自動車の自動運転への適応