～センシング，制御，機械学習などの基礎となる～
☆☆☆ Web配信セミナー ☆☆☆
☆☆☆ 本セミナーは、Zoomを使用して、行います。☆☆☆
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、入手をご希望の方はお知らせ下さい。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。
トリケップスセミナー
開催日時：2024年3月27日（水）10:00～17:00
参 加 費：お1人様受講の場合 53,900円（税込/1名）
1口（1社3名まで受講可能）でお申し込みの場合 66,000円（税込/1口）
★ 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。
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