概要
"理論に学ぶ道は長いが、実例に学ぶことで短く効率的になる。"
ルキウス・アンナエウス・セネカこのチュートリアルについて
カルマンフィルタは簡単なトピックです。しかし、世の中にある多くのチュートリアルは理解することが容易ではありません。そのチュートリアルのほとんどは、広範な数学的背景を必要とするため、理解することが難しく感じます。また、ほとんどの場合、実用的な数値例がありません。
そこで私は、数値例をもとに、簡単で直感的に理解できるように解説するチュートリアルを書くことにしました。
いくつかの例は、カルマンフィルタが広く使われているレーダーの世界からのものです(主にターゲット追跡)。しかし、ここで紹介する原理は、推定や予測が必要とされる、ありとあらゆる分野に応用することができます。
チュートリアルは3つのパートから構成されています。
- Part 1 カルマンフィルタの入門編。このパートでは、8つの数値例に基づいて説明します。事前の数学的知識は必要ありません。平均、分散、標準偏差などの、必要な数学的背景はすべてチュートリアルの中で説明されます。「サルでもわかるカルマンフィルタ(The Kalman Filter for Dummies)」と呼んでもよいでしょう。最初の部分を読めば、カルマンフィルターの概念を理解し、「カルマンフィルターの勘」を養うことができます。また、1次元のカルマンフィルタを設計することができるようになります。
- Part 2 多次元カルマンフィルタ(行列表記のカルマンフィルタ)。これは少し高度な話です。現実のカルマンフィルタの実装のほとんどは多次元であり、線形代数の基礎知識(行列演算のみ)が必要です。しかし、必要な数学的背景はチュートリアルで提供されています。カルマンフィルタの数学的な導出と動的システムのモデリングも含まれています。 Part 2 を読めば、カルマンフィルタの背後にある数学が理解できるようになるでしょう。また、多次元カルマンフィルタを設計することができるようになります。
- Part 3 高度なトピックを紹介します。このパートは上級者向けで、主に統計学の分野での数学的素養が必要です。現在、このパートは企画中です。Extended Kalman Filter、Unscented Kalman Filter、Kalman Filter implementation in different real-life applicationsなどを含む予定です。
著者について
私の名前はAlex Beckerです。私はイスラエル出身で、無線通信分野で15年以上の経験を持つエンジニアです。仕事の一環として、主にトラッキングのためにカルマンフィルタを扱った経験があります。
建設的な批評はいつでも歓迎します。コメントや助言、提案をいただければ幸いです。ぜひメールにてご連絡ください。
日本語版について
翻訳者: 関野 秀都、東京都立大学大学院 航空宇宙システム工学域 博士前期課程。
大学院では、航空機の飛行制御に関する研究を行っています。研究活動において、モデルのパラメータ推定のためにカルマンフィルタを使用しています。
カルマンフィルタについて
現代のほとんどのシステムは、一連の測定値に基づいて、隠れた(未知の)変数の推定を行う多数のセンサーを備えています。例えば、GPS受信機は位置と速度の推定を行います。ここで、位置と速度は未知の変数であり、衛星信号の到着時間の差は測定値です。
追跡・制御システムの大きな課題の1つは、不確実性が存在する中で、未知の変数を正確かつ高精度に推定することです。GPS受信機では、測定の不確かさは、熱雑音、大気の影響、衛星位置のわずかな変化、受信機のクロック精度など、多くの外部要因に依存します。
カルマンフィルタは、最も重要かつ一般的な推定アルゴリズムの一つです。カルマンフィルタは、不正確で不確実な測定値に基づいて、未知の変数の推定値を計算します。また、カルマンフィルタは過去の推定値に基づいて将来のシステムの状態を予測することができます。
フィルタの名前は、ルドルフ・E・カルマン(Rudolf E. Kálmán、1930年5月19日 - 2016年7月2日)にちなんでいます。1960年、カルマンは離散データの線形フィルタリング問題に対する再帰的な解法を記述した有名な論文を発表しました。
今日、カルマンフィルタは、目標物追尾(レーダー)、位置情報・ナビゲーションシステム、制御システム、コンピュータグラフィックスなど、様々な分野で利用されています。
次のセクションでは、カルマンフィルタの動作を実例を通じて説明します。これらの例は基本的な概念から始まり、フィルタの動作を段階的に示します。数学的な展開は、理解を容易にするために一次元の方程式から始まり、一般的な多次元の場合へと進みます。