カルマンフィルターについて - Qiita
はじめに 千葉大学/Nospareの米倉です．今回はカルマンフィルターについて解説していきたいと思います． カルマンフィルターで何が出来るの？ フィルターとあるように，カルマンフィルターが出来る基本的なことは線形ガウス状態空間モデルのフィルタリング密度を逐次的に求めることです．ここで２つのキーワード，「線形ガウス状態空間モデル」と「フィルタリング密度」という単語が出てきましたので，まずはそれらについて解説します． 線形ガウス状態空間モデルとは 状態空間モデルとは2つの確率過程からなります．1つは潜在変数・状態変数・隠れ変数といわれるもので，これは直接観測できないがマルコフ連鎖に従う変数だとモデリングされます．例えば景気の良し・悪し等，概念として存在するけれど直接は観測できないものを想像してください．2つめは観測値で，これは直接観測できるもの，つまりデータです．ただし変数に依存して観測される
ディズニー、VR空間にいながら現実のボールをキャッチするアイディアを論文にて公開。ボールの予測軌道を表示など
ディズニー、VR空間にいながら現実のボールをキャッチするアイディアを論文にて公開。ボールの予測軌道を表示など 2017-03-20 Disney Research（ディズニー・リサーチ）は、VR空間にいながら現実空間のボールをキャッチすることができるアイディアを論文にて公開しました。 実験では、HMD、ハンドグローブ、ボール、それぞれにマーカーが取り付けられ複数の外部センサーからトラッキングされている状態で行われます。焦点を視覚に絞り、3つの視覚的アシストの組み合わせをテストします。 Virtual ball：現実のボールと同期した仮想ボールをレンダリング Predicted trajectory：ボールの予測軌道を表示 Predicted target：キャッチするボールの目標地点を表示 テストの様子は動画でも公開されており、1.2.3.のいろんな組み合わせでどう変化するかを調べている様
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実践カルマンフィルタ
