セミナー カルマンフィルタ カルマンフィルター 時系列データ 線形 非線形 センサ

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セミナー カルマンフィルタ カルマンフィルター 時系列データ 線形 非線形 センサ

*その他 機械学習・ディープラーニング・人工知能: 関連セミナー、書籍はこちら:

★時系列解析など、様々な産業・ビジネスで応用拡がる「カルマンフィルタ」の講座!
★広い分野の前提知識が必要で、理論も難解と言われるカルマンフィルタを出来るだけ易しい言葉で解説します。業務で活かすためのとっかかりを掴みましょう!

カルマンフィルタ入門セミナー

〜実際に使うための基本とポイント、応用事例まで〜

講師

慶應義塾大学 理工学部 物理情報工学科 教授 足立 修一 先生

* 希望者は講師との名刺交換が可能です

講師紹介

■ご略歴:
 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
 1993〜96年 科学技術庁 航空宇宙技術研究所(現JAXA) 客員研究官
 2002年 宇都宮大学 工学部 電気電子工学科 教授
 2003〜04年 ケンブリッジ大学 工学部 制御グループ 客員研究員
 2006年 慶應義塾大学 理工学部 物理情報工学科 教授
現在に至る。

■ご専門および得意な分野・研究:
 ・システム同定理論
 ・カルマンフィルタ
 ・制御理論の産業応用

■本テーマ関連学協会でのご活動:
 計測自動制御学会,日本鉄鋼協会の理事などをご歴任

→このセミナーを知人に紹介する

日時・会場・受講料

●日時 2018年4月12日(木) 10:30-16:30
●会場 [東京・大井町]きゅりあん5階 第1講習室 →「セミナー会場へのアクセス」
●受講料 1名46,440円(税込(消費税8%)、資料・昼食付)
 *1社2名以上同時申込の場合、1名につき35,640円
      *学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引。→「セミナー申込要領・手順」を確認下さい。

 ●録音・撮影行為は固くお断り致します。
 ●講義中の携帯電話の使用はご遠慮下さい。
 ●講義中のパソコン使用は、講義の支障や他の方の迷惑となる場合がありますので、極力お控え下さい。
  場合により、使用をお断りすることがございますので、予めご了承下さい。
  *PC実習講座を除きます。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

セミナー開催にあたって

◆はじめに:
 産業応用の場面で「カルマンフィルタ」というキーワードを耳にする機会が増えてきました。しかし,カルマンフィルタの教科書を手に取り,自分で勉強を始めようとすると,その理論の難しさに圧倒されてしまう人がほとんどだと思います。本セミナーでは,カルマンフィルタの初心者を対象として,カルマンフィルタの仕組みを平易に解説することを目的とします。

◆ご講演中のキーワード:
 カルマンフィルタ,モデルベース開発,時系列解析,システム制御,状態空間表現,センサフュージョン,ソフトセンサ

◆受講対象者:
 ・実務でカルマンフィルタの利用を考えている方
 ・カルマンフィルタに興味のある研究者,学生
 ・本テーマに興味のある方

◆必要な予備知識:
 ・高等学校から大学1年生レベルの数学
 ・できれば制御理論の基礎を理解していることが望ましい

◆本セミナーで習得できること(一例):
 ・カルマンフィルタの考え方
 ・カルマンフィルタの計算法
 ・モデルに基づくフィルタリング

◆受講者特典:
 講師著書「カルマンフィルタの基礎」(足立 修一/丸田 一郎 著・東京電機大学出版局・2012/10)を無料で差し上げます。本書はセミナー中にサブテキストとしても使用します。

プログラム

1.はじめに

2.フィルタとは

 2.1 アナログフィルタとディジタルフィルタ
 2.2 フィルタリングと状態推定

3.時系列データのモデリング
 3.1 時系列のモデリングとシステムのモデリング
 3.2 線形動的システムを用いた時系列の表現
 3.3 時系列のAR,MA,ARMAモデリング
 3.4 時系列の状態空間モデリング

4.最小二乗推定法
 4.1 線形推定
 4.2 直交性の原理
 4.3 最小二乗推定法

5.線形カルマンフィルタ
 5.1 カルマンフィルタ問題
 5.2 逐次処理
 5.3 時系列に対するカルマンフィルタ
 5.4 数値シミュレーション例
 5.5 システム制御のためのカルマンフィルタ
 5.6 カルマンフィルタを利用する際の勘所
 5.7 機械学習・AIとカルマンフィルタの関係

6.非線形カルマンフィルタ
 6.1 拡張カルマンフィルタの考え方
 6.2 数値シミュレーション例

7.カルマンフィルタの応用例
 7.1 センサフュージョン問題へのカルマンフィルタの応用(相補フィルタ)
 7.2 リチウムイオン二次電池の状態推定への応用

8.まとめ

<質疑応答・個別質問・名刺交換>

セミナー番号:AC180406

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