1口(1社3名まで受講可能)でのお申込は、

 受講料 66,000円(税込)/1口 が格安となります。


☆☆☆Web配信セミナー☆☆☆

〜センシング,制御,機械学習などの基礎となる〜

『カルマンフィルタの基礎理論』 



 S240702AW


 テキストとして、「カルマンフィルタの基礎」(東京電機大学出版局/3190円(税込))を使用しますので、申込用紙のテキスト希望欄に○印を記入下さい。
受講料、テキスト代(実費)を合わせて請求させていただきます。


 ☆☆☆本セミナーは、Zoomを使用して、行います。☆☆☆


開催日時:2024年7月2日(火)10:00-17:00
受 講 料:1人様受講の場合 53,900円[税込]/1名
     
1口でお申込の場合 66,000円[税込]/1口(3名まで受講可能)


 ★本セミナーの受講にあたっての推奨環境は「Zoom」に依存しますので、ご自分の環境が対応しているか、
 お申込み前にZoomのテストミーティング(http://zoom.us/test)にアクセスできることをご確認下さい。

 ★インターネット経由でのライブ中継ため、回線状態などにより、画像や音声が乱れる場合があります。
 講義の中断、さらには、再接続後の再開もありますが、予めご了承ください。

 ★受講中の録音・撮影等は固くお断りいたします。

 ***関連セミナー*** ★Web配信セミナー★『モデル予測制御入門』(2024年9月17日(火))
 ***関連講座*** 【制御のためのモデリングとカルマンフィルタ講座】


 講 師

 

 足立修一(あだちしゅういち) 氏 

   慶應義塾大学 名誉教授(工学博士)

 <経歴>   1981年 慶應義塾大学 工学部 電気工学科卒業
  1986年 慶應義塾大学大学院 工学研究科 博士課程 電気工学専攻修了(工学博士)
  1986年 株式会社東芝入社 総合研究所 勤務
  1990年 宇都宮大学 工学部 電気電子工学科 助教授
   1993年 〜1996年 科学技術庁 航空宇宙技術研究所(現JAXA)客員研究官 兼務
  2002年 宇都宮大学 工学部 電気電子工学科 教授
   2003年 〜2004年 ケンブリッジ大学 工学部(制御グループ) 客員研究員(Gonville and Caius College)
  2006年 慶應義塾大学 理工学部 物理情報工学科 教授
  2023年 慶應義塾大学 名誉教授
<研究テーマ>    1 システム同定理論と時系列解析…連続時間システム同定法 / プロセス制御のための実用的なシステム
   同定理論 / 時系列解析
  2 非線形・非ガウシアン最適フィルタリング理論(状態推定問題)…Unscented Kalman filter (UKF) 
   / カルマンフィルタ理論の実用化検討
  3 制御系設計理論…モデル予測制御(Model Predictive Control) / ロバスト制御
<主な著書>   「制御工学のこころ〜古典制御編」(2021.4)、「制御工学の基礎」(2016.4)、「バッテリマネジメント工学〜電池の仕組みから状態推定まで〜」(2015.12)、「カルマンフィルタの基礎」(2012.10)、「システム同定の基礎」(2009.9)、「電気自動車の制御システム〜電池,モータ,エコ技術〜」(2009.6.10)…以上、東京電機大学出版局。
「信号・システム理論の基礎〜フーリエ解析,ラプラス変換,z変換を系統的に学ぶ〜」(2014.10)…コロナ社

 セミナーの概要

 

 自動車産業をはじめとして、さまざまな産業界でモデルベース開発の重要性が認識されてきました。本セミナーでは,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、できるだけわかりやすく解説することを試みます。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、雑音が混入した観測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。できれば,古典制御や現代制御,確率過程などの知識をお持ちの方が望ましいですが,高等学校の数学の知識があれば,本セミナーを理解できるようにお話ししたいと考えています。
 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。つづいて,非線形カルマンフィルタの考え方を簡単に述べます。最後に,カルマンフィルタを利用する上で重要である時系列データのモデリングについてもお話しします。

 講義項目

 

 1 はじめに

 2 カルマンフィルタを学ぶための基礎
  2.1 時系列の状態空間モデリング
  2.2 最小二乗法と最尤推定法


 3 線形カルマンフィルタ
  3.1 線形カルマンフィルタのアルゴリズム
  3.2 定常カルマンフィルタと非定常カルマンフィルタ
  3.3 数値シミュレーション例


 4 非線形カルマンフィルタの考え方

 5 時系列のモデリング

 6 まとめ



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