本ウェビナの詳細>>

・開催日時：10月10(金) 10:00～17:00 LIVE受講 / 10月11日～10月13日 見逃し配信
・講師：南 裕樹

ご購入の前に

・本コースには，後述の部材が付属します．
・Raspberry Pi 4が必要な方は，『コースA：フルキット実習［Webinar/Pi KIT/data］』がおすすめです．
・本ウェビナに申し込んだ方は，見逃し配信による録画受講も可能です．
・実習キットは講演の10日前までに，講義テキストは講演の3日前までにメールにて送付予定です．
・講義テキスト，ソースコード類は1人1ライセンスです．

本セミナで配布する実習キット

1. Raspberry Pi 4 Model B 2GB
2. USBケーブル＆ヒートシンク
3. 実習環境書き込み済みマイクロSDカード
4. MPU-6050搭載 6軸IMUモジュール（ジャイロ＋加速度センサ）
5. ロータリーエンコーダ・モジュール（Modulino Knob）
6. メス-メス・ジャンパ

センサで直接測れない情報を推定する方法を手を動かして学ぶ

制御工学は，モノの動きをデザインする科学です．対象となるシステムの動特性を把握し，それに基づいて制御器を設計することで，望ましい動作を実現します．なかでも，制御システムの設計や運用においては，システム内部の状態を的確に把握することが極めて重要です．
しかし実際には，すべての状態量をセンサで直接観測することは難しく，多くの場面で，限られた入出力データから内部状態を推定する技術が必要とされます．本セミナでは，こうした状態推定問題とその解法のひとつであるカルマン・フィルタの基礎を，Raspberry Piとセンサを用いた実習キットを併用しながら学びます．
まず，状態推定問題の基本的な考え方と，差分近似を用いた簡易的な推定手法について解説します．つぎに，同一次元オブザーバや外乱オブザーバ，定常カルマン・フィルタ（最適オブザーバ）の学習を通して，状態推定の勘所を学びます．
最後に，実応用上よく用いられる離散時間のカルマン・フィルタに焦点を当て，そのアルゴリズムと応用例，さらに，背後にある設計論について解説します．