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アンサンブルカルマンフィルタで状態を推定する — モデル予測とセンサ観測をどう融合するか
アンサンブルカルマンフィルタは、非線形なシミュレーションモデルとノイズを含むセンサ観測を逐次的に融合するための実用的な状態推定手法です。ロケット位置推定のデモを題材に、ユースケース、問題設定、実装の進め方を整理します。
モデルと現実の乖離を埋める — カルマンフィルタ・Multi-fidelity・Sim-to-Realを一望する
カルマンフィルタ・Multi-fidelity・Sim-to-Realという分野の異なる3つの技術を、「安価なモデルと高コストな実データをどう融合するか」という共通の枠組みで一望します。CFD-実験の乖離やドッグファイトAIの事例ともつなげながら、閉形式の融合が崩れていく境界線を整理します。
運動シミュレーションと強化学習を組み合わせる — 自己対戦ドッグファイトAIの事例
6自由度の運動方程式で飛ぶ機体に自己対戦PPOを組み合わせ、2機のドッグファイトAIを学習させた事例を紹介します。運動方程式・制御入力の設計から、観測・報酬設計まで、運動シミュレーションと強化学習それぞれの視点で整理します。