カルマンフィルタ入門

航空機やロケットの慣性航法システム（INS）や、電気自動車の電池の状態推定問題などの応用例を通して、カルマンフィルタの理解を深め、応用の勘所を習得しよう！

カルマンフィルタ入門　～基礎から応用の勘所まで～

日時：2011年2月25日（金）　10：00～16：00

【講師の言葉】

　大学などでは統一的に学習する機会があまりありませんが，実用的には非常に重要なフィルタリング技術であるカルマンフィルタの理論的な基礎を中心に講義します。そのため，どうしても数式が多く登場してしまいますが，それらの数式の意味を丁寧に説明したいと思います。特に，カルマンフィルタっていったい何なの？　という疑問に答えられるように平易に解説したいと思います。

　カルマンフィルタは究極のモデルベースアプローチであり，対象とする時系列データやシステムの高精度な数学モデルの構築が前提になります。近年，第一原理モデリングやシステム同定などのモデリング技術の発展に伴い，カルマンフィルタは理論面だけでなく応用面でも大きく進展しています。線形・ガウシアンの仮定の下だけでなく，非線形に対応できる拡張カルマンフィルタ（Extended Kalman filter : EKF）や Unscented Kalman Filter (UKF)などが提案され，実問題にも適用されています。本セミナーではそれらについても簡単に紹介します。

　航空機やロケットの慣性航法システム（INS）や，電気自動車の電池の状態推定問題などの応用例を通して，カルマンフィルタの理解を深め，応用の勘所を習得することを目指します。
 

【プログラム】

１．はじめに

２．基本的な時系列推定問題

３．最小二乗法と確率過程の基礎

４．カルマンフィルタアルゴリズムの導出

５．カルマンフィルタの数値例

６．カルマンフィルタの拡張　～EKF とUKF～

７．カルマンフィルタの適用例

８．まとめ