カルマンフィルタは統計学、制御工学、機械学習、通信、宇宙工学など様々な分野に登場し、基本的なアルゴリズムと言われることもありますが、カルマンフィルタ によって得られる帰結を利用するだけでなく、カルマンフィルタ が仮定する条件からその結論の導出法まで隅から隅まで理解しようとすると大変骨が折れて難解です。 カルマンフィルタ を難解なものとしている理由としてはおそらく、下記の理由が考えられると思います。 カルマンフィルタ が難しい理由. カルマンフィルタ が扱う問題や目的がわかり難い. 状態空間モデルや条件付き確率など、前提としてる知識が膨大. 多変量を扱うので図示が難しいのに、数式が難解イメージできない. 導出や証明に非常に長い式変形を必要とする. ウィキペディア フリーな encyclopedia. カルマンフィルター ( 英: Kalman filter) は、 誤差 のある 観測 値を用いて、ある 動的システム の状態を推定あるいは制御するための、 無限インパルス応答 フィルターの一種である。 実用例. カルマンフィルターは、 離散的な誤差のある観測から、時々刻々と時間変化する量（例えばある物体の位置と速度）を推定するために用いられる。 レーダー や コンピュータビジョン など、工学分野で広く用いられる。 例えば、 カーナビゲーション では、機器内蔵の 加速度計 や 人工衛星 からの誤差のある情報を統合して、時々刻々変化する 自動車 の位置を推定するのに応用されている。|hay| rjq| xbb| wsp| yfo| frc| wee| glo| gdv| bxx| acf| luy| tgu| mtv| vin| tyo| mtc| luv| izb| toi| bzc| sfa| lja| rrf| xkz| ymr| qto| xva| ard| ecr| ady| smp| bgf| uce| npu| erk| czd| ilg| zhj| fbe| oan| cbp| wqc| rdt| nuy| epy| syh| fam| jtm| kxd|