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本セミナーでは、カルマンフィルタについて基礎から解説し、時系列データの生成過程を数学モデルで表現し、そのモデルと観測データの両方を活用する方法について解説いたします。
また、リチウムイオン二次電池の充電率推定への応用について解説いたします。

本セミナーでは、GNSSデータとIMUセンサやSPEEDセンサとのの統合手法についてできるだけ平易に紹介いたします。
GNSSはトンネル内や高層ビルが密集した場所や、高架下では残念ながら機能しません。その意味でIMUやSPEEDセンサとのカップリングは非常に相性がよいと考えられます。

本セミナーでは、実環境での雑音の種類から話をスタートし、ディジタル信号処理において、それぞれの雑音に対して、どのような対処策があるかを詳細に説明いたします。
具体的なアルゴリズムを提示し、結果を確認しながら解説しますが、雑音の性質に応じた各種フィルタリング技術から、時変性がある従来対処困難とされていた雑音に対しても有効に働く、フレーム内処理方法やディープニューラルネットワークの利用までをカバーします。
最先端のWave-U-Netやその改善方法なども説明いたします。

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。

本セミナーでは、カルマンフィルタについて基礎から、できるだけわかりやすく解説いたします。
また、応用例としてリチウムイオン二次電池の充電率推定への応用について解説いたします。

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。続いて、代表的な非線形カルマンフィルタである拡張カルマンフィルタ (EKF) と無香料カルマンフィルタ (UKF) のアルゴリズムを説明し、非線形カルマンフィルタを用いた状態とパラメータの同時推定を導入します。また、カルマンフィルタの数値的不安定性について述べ、その問題点に対処するUD分解フィルタを導入します。さらに、カルマンフィルタの2つの応用例を紹介いたします。

本セミナーでは、リチウムイオン蓄電池の基本特性とモデル化手法および、カルマンフィルタを用いたリチウムイオン電池の残量推定、劣化診断、性能評価技術について解説いたします。

本セミナーでは、GNSSデータとIMUセンサやSPEEDセンサとのの統合手法についてできるだけ平易に紹介いたします。
GNSSはトンネル内や高層ビルが密集した場所や、高架下では残念ながら機能しません。その意味でIMUやSPEEDセンサとのカップリングは非常に相性がよいと考えられます。

本セミナーでは、GNSSデータとIMUセンサやSPEEDセンサとのの統合手法についてできるだけ平易に紹介いたします。
GNSSはトンネル内や高層ビルが密集した場所や、高架下では残念ながら機能しません。その意味でIMUやSPEEDセンサとのカップリングは非常に相性がよいと考えられます。