自動車産業をはじめとして、さまざまな産業界でモデルベース開発の重要性が認識されてきました。本セミナーでは,究極のモデルベースアプローチであるカルマンフィルタについて、できるだけわかりやすく解説します。カルマンフィルタは、対象である時系列、あるいはシステムの数学モデルが与えられたとき、雑音が混入した観測データから対象の状態を推定(フィルタリング)する方法です。本セミナーでは,カルマンフィルタの基礎理論について詳細に解説します。カルマンフィルタの実践的な応用法を解説します。センシング,制御,あるいは機械学習などのAIの分野とカルマンフィルタの関係についても述べます。できれば,古典制御や現代制御,確率過程などの知識をお持ちの方が望ましいですが,高等学校の数学の知識があれば,本セミナーを理解できるようにお話ししたいと考えています。本セミナーでは,まず,線形カルマンフィルタのアルゴリズムを紹介し、数値例を通してカルマンフィルタの仕組みについて学習します。続いて,線形カルマンフィルタを非線形・非ガウシアンのケースに拡張した非線形カルマンフィルタについて概説します。カルマンフィルタのいくつかの応用例を紹介し,カルマンフィルタを利用する際の勘所についてまとめます。時間があれば,カルマンフィルタを利用する上で最も重要な,対象のモデリングについてもお話しします。