研究課題/領域番号 |
16K18128
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研究種目 |
若手研究(B)
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配分区分 | 基金 |
研究分野 |
制御・システム工学
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研究機関 | 地方独立行政法人東京都立産業技術研究センター |
研究代表者 |
金田 泰昌 地方独立行政法人東京都立産業技術研究センター, 開発本部開発第三部情報技術グループ, 主任研究員 (20463010)
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研究協力者 |
入月 康晴
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研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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配分額 *注記 |
3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
2018年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2017年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2016年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
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キーワード | 状態推定 / カルマンフィルタ / 密度比推定 / 確率的モデル / 粒子フィルタ / 機械学習 / 条件付き確率密度推定 / 制御工学 |
研究成果の概要 |
最も有名な状態推定法としてカルマンフィルタがある。カルマンフィルタは線形ガウス系に対する推定法で、これまでに様々なカルマンフィルタ型の状態推定法が提案されている。これらの方法は事前情報としてノイズの確率分布を必要とするが、これらの情報は未知であることが一般的である。そこで本研究では、ノイズの事前情報が不要な状態推定法を開発する。提案法は、システムの確率モデルが密度比で表されることに着目し、密度比推定法を用いてデータから確率モデルを直接求める。そして、求めたモデルを粒子フィルタに適用することでノイズの事前情報が不要な状態推定法を実現した。数値シミュレーションにより提案法の有効性を示した。
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研究成果の学術的意義や社会的意義 |
提案法により、確率モデルを用いた状態推定法において、従来まで必要だったノイズの確率分布の設計が不要になる。これにより設計の手間を省くことができる。また、従来までは試行錯誤的にノイズの確率分布を設計することが一般的であったため、設計の妥当性が曖昧になっていた。しかしながら、提案法を用いることでデータから確率モデルが直接求まるため、従来まで存在した曖昧さがなくなることになる。曖昧さがなくなることで、設計者に依存することなく高精度な状態推定を実現することが可能となる。これは、状態推定法を使用する上で、非常に有意義なことである。
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