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』 



 S231120AW


 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3月27日(水)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3月14日(木))
 ***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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