センサフュージョンは、複数種類あるいは複数個のセンサを用いて、計測精度やロバスト性を高めたり、計測範囲を拡大したり、また単一のセンサのみでは得られない情報を取得するための技術です.自律移動体の環境認識やナビゲーション、IoTを活用した生体情報モニタリングなど、近年注目される分野でその重要性は増しています.
　本セミナーでは、初学者を対象として、センサフュージョンの基本的な考え方や具体的な手法を、MATLABによるシミュレーションを交えて平易に解説します.

1. はじめに
   1. 人間の感覚統合
   2. 様々なセンサ
   3. センサフュージョンシステムの基本的構成
2. センサフュージョンの方式
   1. センサフュージョンに必要となるセンサの選び方
      1. 計測精度、分解能
      2. 計測範囲
      3. 計測原理の違い
   2. センサフュージョンの分類
      1. 複数の同種のセンサで精度を上げる
      2. 複数の同種のセンサで新しい情報を取得する
      3. 複数の異なる種類のセンサを組み合わせる
   3. センサフュージョンの例
      1. デプス画像とカラー画像による距離計測範囲の拡大
      2. 視覚センサと触覚センサを用いたロボット作業
      3. 近接・接触複合センシングとロボットハンドの把持制御
      4. 視覚情報と慣性センサ情報を用いたカメラ視線制御
3. センサフュージョンの方法
   1. 重み付け平均
   2. 最小二乗法
   3. カルマンフィルタ
      1. システムの状態空間表現
      2. カルマンフィルタによる状態推定
      3. MATLABによる数値シミュレーション
      4. カルマンフィルタによるセンサフュージョン
   4. 拡張カルマンフィルタ
      1. 非線形システム
      2. ヤコビ行列
      3. MATLABによる数値シミュレーション
   5. パーティクルフィルタ
4. センサフュージョンの応用
   1. 移動体の位置推定
   2. SLAM
5. まとめ