カルマンフィルタの基礎と実装 自動運転・移動ロボット・鉄道への実践まで「改訂版」
発売日：2023年3月
- 版数
- 改訂版
- ページ数
- ２６６ｐ
- ISBN
- 978-4-910558-18-9
- 著者情報
- 綱島 均（ツナシマ ヒトシ）
所属：日本大学生産工学部機械工学科教授、鉄道工学リサーチ・センターセンター長。１９８１年大阪府立大学工学部航空工学科卒業。２０１７年鉄道工学リサーチ・センターセンター長となり現在に至る。車両運動制御、信号処理、状態監視、故障検出、ヒューマンファクタ、脳機能計測、ブレイン・コンピュータ・インターフェースに関する研究に従事。所属学会：日本機械学会（フェロー）、自動車技術会、ヒューマンインターフェース学会、人間工学会、システム制御情報学会、計測制御学会
橋本 雅文（ハシモト マサフミ）
所属：同志社大学インテリジェント情報工学科教授。１９７９年大阪府立大学工学部航空工学科卒業。１９８１年大阪府立大学助手、１９８９年広島大学工学部助教授、２００４年同志社大学理工学部教授となり現在に至る。センシング情報処理、センサ情報統合、センサネットワーク、ＬｉＤＡＲ応用計測、ビークルナビゲーションに関する研究に従事。所属学会：ＩＥＥＥ、日本機械学会、日本ロボット学会、計測制御学会、システム制御情報学会、電気学会、自動車技術会
菅沼 直樹（スガヌマ ナオキ）
所属：金沢大学高度モビリティ研究所副所長、教授。１９９８年金沢大学工学部機械システム工学科卒業。２００２年金沢大学工学部助手、２００６年金沢大学自然科学研究科講師、２０１５年金沢大学理工研究域准教授、２０１９年金沢大学新学術創成研究機構教授、２０２１年金沢大学高度モビリティ研究所副所長となり、現在に至る。自動運転自動車の周辺環境認識、パスプランニング等に関する研究に従事。所属学会：自動車技術会、計測自動制御学会、日本ロボット学会、国際交通安全学会、日本機械学会
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商品説明
【改訂版への序文】※一部抜粋
2021 年9 月に刊行した 「カルマンフィルタの基礎と実装」 は、これまでに刊行されたカルマンフィルタの基礎に関する書籍と異なり、実際の応用時の実装について重点的に記述したものであり、著者らの意図は、ある程度受け入れられたものと思われる。
一方で、いくつかの追記、修正すべき事項があることもわかった。具体的な追記修正事項は、以下のとおりである。
・ 第2章「 非線形カルマンフィルタ」 において、アンセンティッドカルマンフィルタ（ UKF） には幾つかの異なるアルゴリズムがあるため、初版で記載したアルゴリズムに加え、もうひとつの代表的なアルゴリズムを追加した。
・ 第4章「 多重モデル法による状態推定」 おいては、例題がないため理解が困難であった部分があった。そこで、適用例を追加して理解を深められるように配慮した。
・ 第9章 「LiDAR による道路白線の曲率推定」 において、ここで使用しているアンセンティッドカルマンフィルタ （UKF）、線形カルマンフィルタのアルゴリズムを詳細に記載した。
・ 雑音に関する記述を「 システム雑音」、「センサ雑音」 で統一するとともに、誤記の修正をおこなった。
【概要】※初版の抜粋
本書は、3 部で構成されている。
「第1 部 カルマンフィルタの基礎」 ではこれ以降の章のベースとなるカルマンフィルタの基礎について解説している。
本書では、線形カルマンフィルタ (KF) の導出にあたっては、できるだけわかりやすく解説するために、一般によく知られた最小二乗推定法を拡張してカルマンフィルタを導出するという構成を採用した。
また、非線形のカルマンフィルタとして、拡張カルマンフィルタ( EKF)、アンセンティッドカルマンフィルタ( UKF) の導出についても説明している。さらに、実環境において重要となるデータアソシエーションについては、独立した章を設けて解説した。
加えて、複数のカルマンフィルタによる推定を確率的に統合する方法として、Interacting Multiple Model( IMM) 法について基本概念を解説した。
「第2 部 移動ロボット・自動車への応用」では、ビークルの状態推定におけるカルマンフィルタの重要性を説明したのち、ビークルの自己位置推定、周辺環境の移動物体の運動状態推定、センサ故障診断、道路白線の曲率推定に対するカルマンフィルタの適用事例を解説した。
「第3 部 鉄道の状態監視への応用」 においては、鉄道における状態監視の現状と展望について説明したのち、鉄道車両の車体の上下振動加速度から軌道の形状を推定するという逆問題に対する適用例を示した。
さらに、Interacting Multiple Model( IMM) 法を用いた鉄道車両サスペンションの故障検知への応用事例を解説した。
目次
【目次】
第Ｉ部 カルマンフィルタの基礎
第１章 線形カルマンフィルタ
１?１ 確率分布
１?２ ベイズの定理
１?３ 動的システムの状態空間表現
１?４ 離散時間における動的システムの表現
１?５ 最小二乗推定法
１?６ 重み付き最小二乗推定法
１?７ 逐次最小二乗推定法
１?８ 線形カルマンフィルタ（KF）
第２章 非線形カルマンフィルタ
２?１ 拡張カルマンフィルタ（EKF）
２?２ アンセンティッドカルマンフィルタ（UKF）
第３章 データアソシエーション
３?１ センサ情報の外れ値の除去
３?２ ターゲット追跡問題におけるデータ対応付け
第４章 多重モデル法による状態推定
４?１ 多重モデル法
４?２ Interacting Multiple Model（IMM）法
４?３ 適用例
４?４ IMM法の利点と適用限界
第ＩＩ部 移動ロボット・自動車への応用
第５章 ビークルの自律的な誘導技術
５?１ はじめに
５?２ ビークルに搭載されるセンサ
５?３ ビークルの自律的な誘導に必要とされる技術
５?４ カルマンフィルタの重要性
第６章 自己位置推定
６?１ はじめに
６?２ 自己位置推定の方法
６?３ デッドレコニングとRTK-GPSによる自己位置推定
６?４ デッドレコニングの状態方程式
６?５ ランドマーク観測における観測方程式
第７章 LiDARによる移動物体追跡
７?１ はじめに
７?２ LiDARによる周辺環境計測
７?３ 移動物体検出
７?４ 移動物体追跡
７?５ 実験
第８章 デッドレコニングの故障診断
８?１ は ほか
商品詳細
- シリーズ名
- 設計技術シリーズ
- 出版社名
- 科学情報出版
- サイズ
- ２１ｃｍ
- 対象年齢
- 一般
- フォーマット
- 単行本
注意事項
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