WSH30401 Special Lecture on Mechanical Engineering D

Hiroshima University Syllabus

Japanese

Academic Year 2026Year School/Graduate School Graduate School of Advanced Science and Engineering (Master's Course) Division of Advanced Science and Engineering Mechanical Engineering Program

Lecture Code WSH30401 Subject Classification Specialized Education

Subject Name 機械工学特別講義Ｄ

Subject Name
（Katakana）キカイコウガクトクベツコウギディー

Subject Name in
English Special Lecture on Mechanical Engineering D

Instructor See the class timetable.,EGUCHI TORU

Instructor
(Katakana) ジュギョウジカンワリヲサンショウ,エグチ　トオル

Campus Higashi-Hiroshima Semester/Term 1st-Year, First Semester, Intensive

Days, Periods, and Classrooms (Int) Inte

Lesson Style Lecture Lesson Style
(More Details) Face-to-face

Credits 2.0 Class Hours/Week 　 Language of Instruction J : Japanese

Course Level 5 : Graduate Basic

Course Area（Area） 25 : Science and Technology

Course Area（Discipline） 09 : Mechanical Engineering

Eligible Students

Keywords

Special Subject for Teacher Education 　 Special Subject 　

Class Status
within Educational
Program
(Applicable only to targeted subjects for undergraduate students)
Criterion referenced
Evaluation
(Applicable only to targeted subjects for undergraduate students)

Class Objectives
/Class Outline 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．

Class Schedule lesson1 自動車自動運転におけるセンシング技術
lesson2 確率・確率過程の基礎
lesson3 最尤推定とMAP推定
lesson4 バッチ型最小2乗法と逐次型最小2乗法
lesson5 線形確率システム
lesson6 カルマンフィルタ（その1）
lesson7 カルマンフィルタ（その2）
lesson8 カルマンフィルタの検定
lesson9 非線形フィルタ（その1）
lesson10 非線形フィルタ（その2）
lesson11 非線形フィルタ（その3）
lesson12 分散型状態推定（その1）
lesson13 分散型状態推定（その2）
lesson14 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）
lesson15 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）

Text/Reference
Books,etc. 講義時に使用するスライド資料を配布する．

PC or AV used in
Class,etc. Handouts

(More Details)

Learning techniques to be incorporated

Suggestions on
Preparation and
Review 毎回の予習は必要ないが，復習は必要．

Requirements

Grading Method レポートの内容で評価する．

Practical Experience

Summary of Practical Experience and Class Contents based on it

Message

Other

Please fill in the class improvement questionnaire which is carried out on all classes.
Instructors will reflect on your feedback and utilize the information for improving their teaching.

Academic Year	2026Year	School/Graduate School	Graduate School of Advanced Science and Engineering (Master's Course) Division of Advanced Science and Engineering Mechanical Engineering Program
Lecture Code	WSH30401	Subject Classification	Specialized Education
Subject Name	機械工学特別講義Ｄ
Subject Name （Katakana）	キカイコウガクトクベツコウギディー
Subject Name in English	Special Lecture on Mechanical Engineering D
Instructor	See the class timetable.,EGUCHI TORU
Instructor (Katakana)	ジュギョウジカンワリヲサンショウ,エグチ　トオル
Campus	Higashi-Hiroshima	Semester/Term	1st-Year, First Semester, Intensive
Days, Periods, and Classrooms	(Int) Inte
Lesson Style	Lecture	Lesson Style (More Details)	Face-to-face

Credits	2.0	Class Hours/Week		Language of Instruction	J : Japanese
Course Level	5 : Graduate Basic
Course Area（Area）	25 : Science and Technology
Course Area（Discipline）	09 : Mechanical Engineering
Eligible Students
Keywords
Special Subject for Teacher Education		Special Subject
Class Status within Educational Program (Applicable only to targeted subjects for undergraduate students)
Criterion referenced Evaluation (Applicable only to targeted subjects for undergraduate students)
Class Objectives /Class Outline	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．
Class Schedule	lesson1 自動車自動運転におけるセンシング技術 lesson2 確率・確率過程の基礎 lesson3 最尤推定とMAP推定 lesson4 バッチ型最小2乗法と逐次型最小2乗法 lesson5 線形確率システム lesson6 カルマンフィルタ（その1） lesson7 カルマンフィルタ（その2） lesson8 カルマンフィルタの検定 lesson9 非線形フィルタ（その1） lesson10 非線形フィルタ（その2） lesson11 非線形フィルタ（その3） lesson12 分散型状態推定（その1） lesson13 分散型状態推定（その2） lesson14 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） lesson15 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）
Text/Reference Books,etc.	講義時に使用するスライド資料を配布する．
PC or AV used in Class,etc.	Handouts
(More Details)
Learning techniques to be incorporated
Suggestions on Preparation and Review	毎回の予習は必要ないが，復習は必要．
Requirements
Grading Method	レポートの内容で評価する．
Practical Experience
Summary of Practical Experience and Class Contents based on it
Message
Other
Please fill in the class improvement questionnaire which is carried out on all classes. Instructors will reflect on your feedback and utilize the information for improving their teaching.

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