| 世界中の大学や研究所で利用が広がっている「パーティクル（粒子）フィルタ」の基本原理と実応用のためのテクニックを伝授します。フィルタとは、刻々と変化するノイズ混じりの観測値から状態推定の値を抽出する計算手法で、アポロ計画で宇宙船の軌道推定に使われたカルマンフィルタもその一つです。パーティクルフィルタは、多数の粒子で状態の確率分布を近似的に表現することにより、カルマンフィルタの限界を打ち破り、非線形・非正規分布の状態空間モデルの記述をも可能にしました。例えば、ロボットの自己位置同定と周囲環境の把握、動画像追跡、音声や画像などの信号を融合したインテリジェントセンシング、ドライバーの意図推測による運転支援など、実に幅広い研究に応用されています。時々刻々と変化する世界を広く一般に記述できるフィルタを使って、今まで誰も解いたことのない課題に挑戦してみませんか。 |
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