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  カルマンフィルターが自動運転の自己位置推定で使われるまで - TIER IV Tech Blog

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  • 2021/08/04

  はじめまして、ティアフォー技術本部 Planning / Controlチームで開発を行っている堀部と申します。 今回は状態推定の王道技術「カルマンフィルター」が実際に自動運転で用いられるまでの道のりやノウハウなどを書いていこうと思います。 みなさんはカルマンフィルターという言葉を聞いたことがありますでしょうか。 カルマンフィルターとは「状態推定」と呼ばれる技術の一種であり、自動運転においては現在の走行状態、例えば車速や自分の位置を知るために用いられます。 非常に有名な手法で、簡単に使えて性能も高く、状態推定と言えばまずカルマンフィルターと言われるほど不動の地位を確立しており、幅広いアプリケーションで利用されています。 使い勝手に定評のあるカルマンフィルターですが、実際に自動運転のシステムとして実用レベルで動かすためには多くの地道な作業が必要になります。 この記事では、カルマンフィルターが

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  RunKeeperやNike+並みのパフォーマンスを実現する高精度位置情報フィルターの作り方 — 位置情報を正確にトラッキングする技術 in Android (第3回)

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  • 2017/03/12

  前回までのサンプルアプリを実機にインストールして色々なところを移動してみると高いビルに囲まれた路地裏や、木が茂っている公園の中、または厚い雲に覆われた天気で自分の位置とずれたところにパスが描かれることがあるのがわかります。 実はこのように普通にLocationManagerを使っただけでは綺麗な位置情報の軌跡をとることはできないことがあります。 Uberのように一時的に車が少し道路よりずれた場所に表示されてもいいアプリのケースもありますがもしNike+のようにユーザーの行動の軌跡を美しくマップ上に描画し、なおかつ走った距離も正確でなければいけないアプリは高い精度の位置情報だけを取り続ける必要があります。 この回では高い精度の位置情報だけを取り続けるためのフィルターの作り方について説明します。

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