SAPTオンラインスクール 特論講座 22-S3
[主催]： 測位技術振興会 [協賛]： システム制御情報学会
[講義題目]：「分かる! 分散カルマンフィルタとその応用」
[日時]： 2022年6月30日（木）13:00～17:00
[会場]： 測位技術振興会（SAPT）ビデオ会議室 A
[講師]： 立命館大学 教授 鷹羽 浄嗣 氏
[略歴] 1996年5月 京都大学 博士（工学）
1991年3月京都大学大学院工学研究科修士課程を修了後，京都大学助手，助教授を経て，
2012年4月より現職．
専門分野：システム制御理論とその応用
[受講者予備知識]： 理工系学部レベルの線形代数，確率統計および制御工学に関する知識
[講義概要]： 近年のセンサ技術の発展に伴い，センサネットワークやIoTが実用化され身近なものになっています．
そこでは，地理的に分散した多数のセンサノードからの情報を統合して有益な情報を抽出し，高度な情報処理・システム制御に
資する信号処理技術が重要となっています．
本講義では，このような分散型信号処理の基本問題として，複数のセンサノードによる観測値から対象システムの状態を推定する
分散状態推定問題を考察します．具体的には，最適状態推定器であるカルマンフィルタに基づいて，情報融合型および合意協調型の
分散カルマンフィルタについて講述します．
また，それらの応用例として，マルチロボットSLAMの数値計算結果をご紹介します．
[講義内容]： １．状態推定問題とカルマンフィルタ
(1) 状態推定問題とは？
(2) カルマンフィルタの概要
(3) 非線形カルマンフィルタ
2. 分散状態推定アルゴリズム
(1) 分散型状態推定問題の定式化
a. 情報融合型分散状態推定
b. 合意協調型分散状態推定
(2) 情報融合型分散カルマンフィルタ
(3) 合意協調型分散カルマンフィルタ
３．応用例
(1) SLAM (Simultaneous Localization And Mapping)の概要
(2) LiDARを用いたマルチロボットSLAMの定式化
(3) 数値計算結果
4. 質疑応答
[受講料]： 特論講座(半日) ￥10,000(会員, システム制御情報学会員)， ￥15,000(非会員)，￥5,000(学生)
本講義は、受講者総数（学生の方は0.5名に換算）が3名に満たない場合は、原則として閉講いたします。