「統計処理による高精度自動制御 カルマン・フィルタ入門」[初回満席につき，急遽追加開催決定！]
「統計処理による高精度自動制御 カルマン・フィルタ入門」[初回満席につき，急遽追加開催決定！]
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【開催日】2019年9月10日(火) ～ 2019年9月11日(水) 10:00-17:00 2日コース
【セミナNo.】ES19-0087 【受講料】39,000円(税込) ／学生料金35,000円(税込)
【会場】東京・巣鴨 CQ出版社セミナ・ルーム [地図]
【セミナNo.】ES19-0087 【受講料】39,000円(税込) ／学生料金35,000円(税込)
【会場】東京・巣鴨 CQ出版社セミナ・ルーム [地図]
本セミナの主題は「カルマン・フィルタ」である．カルマン・フィルタは，自動運転をはじめとする高精度自動制御のためのキー・テクノロジである．
本セミナでは「倒立振子ロボット」を題材として，カルマン・フィルタの理論および実装方法を解説する．カルマン・フィルタの理論は「現代制御理論」と「確率・統計」の上に成り立っている．「現代制御理論」は複雑なロボット・システムの制御に適用できる，汎用性に富むものである．また，「確率・統計」はいわゆる人工知能技術の核心となる理論である．
本セミナではこれらの理論を基礎から解説する．本質を理解することで，カルマン・フィルタにとどまらず多岐に渡る応用力を身に着けることができる．
本セミナで解説する理論の構造．「カルマン・フィルタ」の理解を目指して全項目を解説する．
本セミナでは「倒立振子ロボット」を題材として，カルマン・フィルタの理論および実装方法を解説する．カルマン・フィルタの理論は「現代制御理論」と「確率・統計」の上に成り立っている．「現代制御理論」は複雑なロボット・システムの制御に適用できる，汎用性に富むものである．また，「確率・統計」はいわゆる人工知能技術の核心となる理論である．
本セミナではこれらの理論を基礎から解説する．本質を理解することで，カルマン・フィルタにとどまらず多岐に渡る応用力を身に着けることができる．
本セミナで解説する理論の構造．「カルマン・フィルタ」の理解を目指して全項目を解説する．
【1日目】
1. イントロダクション
1.1 宇宙船，自動運転，人工知能，通信技術の共通点
1.2 カルマン・フィルタ理論の概説
1.3 倒立振子ロボットの紹介
1.4 全体の流れの説明
2. 数学
2.1 数学の必要性
2.2 初等関数
2.3 微分・積分
2.4 線形代数
3. 力学
3.1 ニュートンの運動方程式
3.2 オイラーの回転運動方程式
3.3 ラグランジュの運動方程式
3.4 倒立振子ロボットのモデル化
【2日目】
4. 現代制御理論
4.1 状態方程式
4.2 可制御性・可観測性
4.3 安定性
4.4 状態フィードバック
4.5 最適制御
5. 確率・統計
5.1 記述統計
5.2 確率論の基礎
5.3 確率変数と確率分布
5.4 正規分布
6. カルマン・フィルタ
6.1 最大事後確率推定
6.2 カルマン・フィルタのアルゴリズム導出
6.3 カルマン・フィルタの実装
題材として使用する「倒立振子ロボット」．（実演のみで，参加者による製作は行いません）
力学および現代制御理論に基づいて作成した「倒立振子ロボット・シミュレータ」．
（実演のみで，参加者によるコーディングは行いません）
倒立振子ロボットのシステム全体図
●対象聴講者
・ロボット制御の根底にある「現代制御理論」を理解したい方
・人工知能の根底にある「確率・統計」を理解したい方
・モデル・ベース開発の考え方を理解したい方
・「力学」を理解したい方
・「数学」（微積分，線形代数）の有用性を理解したい方
●講演の目標
・「カルマン・フィルタ」を理解し，真値推定の処理に応用できるようになる．
・「現代制御理論」を駆使して，システムの自動制御を実現できるようになる．
・「記述統計」を理解し，各種アプリケーションに応用できるようになる．
・「推測統計」を理解し，各種アプリケーションに応用できるようになる．
・「微分・積分」を理解し，各種アプリケーションに応用できるようになる．
・「線形代数」を理解し，各種アプリケーションに応用できるようになる．
・「力学」を理解し，各種アプリケーションに応用できるようになる．
1. イントロダクション
1.1 宇宙船，自動運転，人工知能，通信技術の共通点
1.2 カルマン・フィルタ理論の概説
1.3 倒立振子ロボットの紹介
1.4 全体の流れの説明
2. 数学
2.1 数学の必要性
2.2 初等関数
2.3 微分・積分
2.4 線形代数
3. 力学
3.1 ニュートンの運動方程式
3.2 オイラーの回転運動方程式
3.3 ラグランジュの運動方程式
3.4 倒立振子ロボットのモデル化
【2日目】
4. 現代制御理論
4.1 状態方程式
4.2 可制御性・可観測性
4.3 安定性
4.4 状態フィードバック
4.5 最適制御
5. 確率・統計
5.1 記述統計
5.2 確率論の基礎
5.3 確率変数と確率分布
5.4 正規分布
6. カルマン・フィルタ
6.1 最大事後確率推定
6.2 カルマン・フィルタのアルゴリズム導出
6.3 カルマン・フィルタの実装
題材として使用する「倒立振子ロボット」．（実演のみで，参加者による製作は行いません）
力学および現代制御理論に基づいて作成した「倒立振子ロボット・シミュレータ」．
（実演のみで，参加者によるコーディングは行いません）
倒立振子ロボットのシステム全体図
●対象聴講者
・ロボット制御の根底にある「現代制御理論」を理解したい方
・人工知能の根底にある「確率・統計」を理解したい方
・モデル・ベース開発の考え方を理解したい方
・「力学」を理解したい方
・「数学」（微積分，線形代数）の有用性を理解したい方
●講演の目標
・「カルマン・フィルタ」を理解し，真値推定の処理に応用できるようになる．
・「現代制御理論」を駆使して，システムの自動制御を実現できるようになる．
・「記述統計」を理解し，各種アプリケーションに応用できるようになる．
・「推測統計」を理解し，各種アプリケーションに応用できるようになる．
・「微分・積分」を理解し，各種アプリケーションに応用できるようになる．
・「線形代数」を理解し，各種アプリケーションに応用できるようになる．
・「力学」を理解し，各種アプリケーションに応用できるようになる．
【受講者が持参するもの】
不要
不要
コース