サンプリング周期の異なる複数センサからの情報を最適に統合するカルマンフィルタの設計理論を確立従来の標準的手法では解けなかった数学的問題（半正定値ノイズ共分散）を線形行列不等式の最適化により解決車載ナビゲーションを想定した検証で、GPS単体による精度（±1 m）に対し約２倍の推定精度（±56 m）を達成自動運転、ロボット、IoTなど複数センサを用いる幅広い工学分野への応用に期待 （概要説明）熊本大学大学院先端科学研究部 岡島寛准教授は、サンプリング周期が異なる複数のセンサを搭載したシステムにおいて、各センサからの情報を最適に...

熊本大学大学院先端科学研究部岡島寛准教授らは、異なるサンプリング周期を持つ複数のセンサを用いるマルチレートセンサ環境下でのシステム同定に関する研究成果を発表しました。[取り組みの内容]本研究では、サンプリング周期が異なる複数のセンサから得られる信号を用いて、制御対象の数理モデルを高精度に構築するシステム同定アルゴリズムを提案しています。マルチレートシステムを周期時変システムとして扱い、サイクリック再定式化手法により線形時不変系に変換することで、既存のシステム同定手法を適用可能にします。さらに、サイクリック構造の特性を利用した座標変換により、元のマルチレートシステ...

熊本大学大学院 先端科学研究部 岡島寛准教授らは、周期時変システムに対する高精度な数理モデル化に関する研究成果を発表しました。本研究では、周期時変システムの数理モデルを導出するシステム同定アルゴリズムを提案しています。時不変化手法の一つである「サイクリング」を利用することで、線形時不変系に対する既存のシステム同定法を適用し、さらにマルコフパラメータに関する性質を利用した座標変換によって周期時変システムのモデルパラメータを導出します。本研究成果は、「IEEE ACCESS」に2025年1月30日に掲載されました。【今後の展開】　背景で述べたように、マルチレートセンサ系では入...