軌跡生成Bスプライン補間のプログラムを紹介し、Bスプライン曲線を用いて離散点な指令点からスムーズなカーブを作成する方法を紹介します。取り扱うBスプライン曲線の次数を3次、4次、5次と上げた場合について、それぞれの次数で出来上がるB-スプライン曲線の結果を比較します。今回はよく耳にするディープラーニング、そして人工知能・AI技術や機械学習について簡単な例を用いて説明し、それぞれの関係性や違いを紹介します。軌跡生成Bスプライン曲線を用いて、離散的で不連続な指令点が与えられた場合に、連続的で滑らかなカーブに変換して補間する方法を紹介します。軌跡生成Bスプライン曲線による不連続な指令点の補間をするために必要となるBスプライン基底関数の作成方法を紹介します。軌跡生成Bスプライン曲線を用いて離散的で不連続な指令点を連続で滑らかな曲線で補間するために、B-スプライン曲線の基本式とノットベクトルの作成方法を紹介します。今回は、B‐スプライン曲線とベジエ曲線について各々の特徴と関係性を説明して、実際にロボットの軌跡生成に用いられている例を紹介します。移動ロボットの非線形動的システムを制御するために重要となる現在位置を推定するために、拡張カルマンフィルタを用いた自己位置推定の方法を紹介します。実際にアルゴリズムを実装し、シミュレーションを用いて動作の確認をした結果も紹介します。自動運転車ロボットや自動運転車などの非線形動的システムを制御する際に重要となる、ロボットや車の正確な位置を得る方法として拡張カルマンフィルタを用いるために、非線形関数からヤコビ行列を算出する方法について紹介します。移動ロボットなどの自己位置推定を拡張カルマンフィルタで行うために、実際に非線形動的システムを状態空間モデルで表す方法を紹介します。