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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】
※本セミナーは開催日が7月21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【WEBセミナー】
セミナーNo.
tr210711
開催日時
2021年11月16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　50,600円[税込]／1名
1口でお申込の場合　62,700円[税込]／1口（3名まで受講可能）

※4名以上お申し込みの場合は、ご連絡ください。
備考
★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のため、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。
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　確率論と統計学
　　1.2　最尤推定，ベイズ推定・逐次ベイズ推定
　　1.3　状態空間モデル～マルコフ性，条件付き独立観測
　　1.4　状態推定とその形式的解～ろ波，予測，平滑化

　2　状態推定の方法
　　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ほか
　　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～変分ベイズほか
　　2.5　複数対象の同時推定～ランダム有限集合状態空間モデル

　3　応用事例の紹介
　　3.1　簡単なモデルでの原理確認～トレンド・非線形モデル
　　3.2　時系列解析～非定常モデル，成分分解モデルほか
　　3.3　ターゲット追跡～レーダー観測下の移動対象追跡
　　3.4　Visual Tracking：動画像追跡～CONDENSATIONほか
　　3.5　複数異種センサの情報融合～尤度算出モデル
　　3.6　移動体の自己位置推定と地図学習～SLAM問題
　　3.7　複数対象の同時追跡～SMC-PHDフィルタほか

　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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