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状態推定アルゴリズム～パーティクルフィルタの基礎・応用・実装【WEBセミナー】
※日程が9月11日から変更になりました。

※受付を終了しました。最新のセミナーはこちら

セミナー概要
略称
状態推定アルゴリズム【WEBセミナー】
セミナーNo.
tr200614
開催日時
2020年09月08日（火） 10:30～16:30
主催
（株）トリケップス
問い合わせ
Tel：03-5857-4811　E-mail：info@rdsc.co.jp　問い合わせフォーム
開催場所
【WEB限定セミナー】※会社やご自宅でご受講下さい。　
価格
非会員：  50,600円 （本体価格：46,000円）
会員：  50,600円 （本体価格：46,000円）
学生：  50,600円 （本体価格：46,000円）
価格関連備考
お1人様受講の場合　46,000円[税別]／1名
1口でお申込の場合　57,000円[税別]／1口（3名まで受講可能）
講座の内容
趣旨
　時々刻々と変化するシーン中の動く対象物を追跡する課題に対して、効果的な解を与える「パーティクルフィルタ」について、その基礎・方法論から応用、プログラム実装までを網羅した講義内容である。
　確率・統計、ベイズ推定を出発点として、問題設定である「状態空間モデル」の定式化、その解を求める「状態推定」課題の明確化、状態推定の数式としての解（形式的な解）を理解する。これらの理論的な事実に基づいた方法論として、具体的な状態推定のアルゴリズム群を俯瞰する。カルマンフィルタに代表される解析的なフィルタ、パーティクルフィルタをはじめとする各種の近似フィルタ、および、更に発展的な方法について学ぶ。併せて、過去の時刻の推定である「平滑化」や、状態空間モデルに含まれる固定パラメータの推定についても触れる。発展的な課題として、複数対象の同時推定についても概観する。これらの理論および方法論を活用した応用として、複数分野の具体的な事例について概説する。プログラミングの実装例についても簡単に紹介する。
プログラム

  1　状態空間モデルと状態推定
　　1.1　確率と統計
　　1.2　ベイズ推定・逐次ベイズ推定
　　1.3　状態空間モデル
　　1.4　状態推定とその形式的解

　2　状態推定のアルゴリズム
　　2.1　解析的フィルタ～カルマンフィルタ
　　2.2　近似フィルタ～パーティクルフィルタ
　　2.3　発展的な方法～逐次モンテカルロフィルタ
　　2.4　平滑化と固定パラメータ推定
　　2.5　複数対象の同時推定

　3　応用事例の解説
　　3.1　簡単なモデルでの原理確認
　　3.2　時系列解析
　　3.3　ターゲット追跡
　　3.4　動画像追跡
　　3.5　マルチセンサ融合
　　3.6　移動ロボットの自己位置推定と地図学習
　　3.7　複数対象の同時追跡

　4　プログラミング実装
　　4.1　C/C++実装
　　4.2　Python実装

 

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