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］

【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. １－１　確率分布
2. １－２　ベイズの定理
3. １－３　動的システムの状態空間表現
4. １－４　離散時間における動的システムの表現
5. １－５　最小二乗推定法
6. １－６　重み付き最小二乗推定法
7. １－７　逐次最小二乗推定法
8. 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

1. ２－１　拡張カルマンフィルタ（EKF）
2. 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

1. ３－１　センサ情報の外れ値の除去
2. 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

1. ４－１　多重モデル法
2. ４－２　Interacting Multiple Model（IMM）法
3. ４－３　適用例
4. 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

1. ５－１　はじめに
2. ５－２　ビークルに搭載されるセンサ
3. ５－３　ビークルの自律的な誘導に必要とされる技術
4. ５－４　カルマンフィルタの重要性

第６章　自己位置推定

1. ６－１　はじめに
2. ６－２　自己位置推定の方法
3. ６－３　デッドレコニングとRTK-GPSによる自己位置推定
4. ６－４　デッドレコニングの状態方程式
5. 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

1. ７－１　はじめに
2. ７－２　LiDARによる周辺環境計測
3. ７－３　移動物体検出
4. ７－４　移動物体追跡
5. ７－５　実験

第８章　デッドレコニングの故障診断

1. ８－１　はじめに
2. ８－２　実験システムとモデル化
3. ８－３　故障診断
4. ８－４　実験

第９章　LiDARによる道路白線の曲率推定

1. ９－１　はじめに
2. ９－２　実験システムと白線検出
3. ９－３　白線の線形情報推定
4. ９－４　実験

第10章　路面摩擦係数の推定

1. 10－１　はじめに
2. 10－２　IMM法による状態推定
3. 10－３　推定シミュレーション
4. 10－４　実車計測データへの適用

第Ⅲ部　鉄道の状態監視への応用

第11章　鉄道における状態監視の現状と展望

1. 11－１　はじめに
2. 11－２　状態監視の一般的概念と方法
3. 11－３　車両の状態監視
4. 11－４　軌道の状態監視
5. 11－５　軌道状態監視システムの開発事例
6. 11－６　今後の展望

第12章　軌道形状の推定

1. 12－１　はじめに
2. 12－２　車両モデル
3. 12－３　軌道形状の推定
4. 12－４　シミュレーションによる推定手法の評価
5. 12－５　実車走行試験

第13章　鉄道車両サスペンションの異常検出

1. 13－１　はじめに
2. 13－２　鉄道車両サスペンションの故障診断
3. 13－３　シミュレーションによる推定手法の検証

【参考文献】

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