| 年度 |
2026年度 |
開講部局 |
先進理工系科学研究科博士課程前期先進理工系科学専攻機械工学プログラム |
| 講義コード |
WSH30401 |
科目区分 |
専門的教育科目 |
| 授業科目名 |
機械工学特別講義Ｄ |
授業科目名
（フリガナ） |
キカイコウガクトクベツコウギディー |
| 英文授業科目名 |
Special Lecture on Mechanical Engineering D |
| 担当教員名 |
授業時間割を参照,江口 透 |
担当教員名
(フリガナ) |
ジュギョウジカンワリヲサンショウ,エグチ トオル |
| 開講キャンパス |
東広島 |
開設期 |
1年次生 前期 集中 |
| 曜日・時限・講義室 |
(集) 集中 |
| 授業の方法 |
講義 |
授業の方法
【詳細情報】 |
対面 |
| 講義中心 |
| 単位 |
2.0 |
週時間 |
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使用言語 |
J
:
日本語 |
| 学習の段階 |
5
:
大学院基礎的レベル
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| 学問分野（分野） |
25
:
理工学 |
| 学問分野（分科） |
09
:
機械工学 |
| 対象学生 |
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| 授業のキーワード |
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| 教職専門科目 |
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教科専門科目 |
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プログラムの中での
この授業科目の位置づけ
（学部生対象科目のみ） | |
|---|
到達度評価
の評価項目
（学部生対象科目のみ） | |
|---|
| 授業の目標・概要等 |
センサ情報よりシステム状態を精度よく推定するベイズ推定法やフィッシャー推定法を教授するとともに，それらの自動車自動運転センシング技術への応用例を示す．
＊本講義は，橋本雅文 客員教授（同志社大学理工学部・教授）による集中講義です．
日程：8月5日（水），6日（木），7日（金） |
| 授業計画 |
第1回 自動車自動運転におけるセンシング技術
第2回 確率・確率過程の基礎
第3回 最尤推定とMAP推定
第4回 バッチ型最小2乗法と逐次型最小2乗法
第5回 線形確率システム
第6回 カルマンフィルタ（その1）
第7回 カルマンフィルタ（その2）
第8回 カルマンフィルタの検定
第9回 非線形フィルタ（その1）
第10回 非線形フィルタ（その2）
第11回 非線形フィルタ（その3）
第12回 分散型状態推定（その1）
第13回 分散型状態推定（その2）
第14回 ベイズ推定の自動車自動運転センシング技術への応用（その1）
第15回 ベイズ推定の自動車自動運転センシング技術への応用（その2） |
| 教科書・参考書等 |
講義時に使用するスライド資料を配布する． |
授業で使用する
メディア・機器等 |
配付資料 |
| 【詳細情報】 |
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授業で取り入れる
学習手法 |
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予習・復習への
アドバイス |
毎回の予習は必要ないが，復習は必要． |
履修上の注意
受講条件等 |
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| 成績評価の基準等 |
レポートの内容で評価する． |
| 実務経験 |
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実務経験の概要と
それに基づく授業内容 |
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| メッセージ |
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| その他 |
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すべての授業科目において，授業改善アンケートを実施していますので，回答に協力してください。
回答に対しては教員からコメントを入力しており，今後の改善につなげていきます。 |