カルマンフィルタ（Kalman Filter）とは？-AI関連の用語集【クラベルAI】-

カルマンフィルタ（Kalman Filter）

カルマンフィルタ（Kalman Filter）とは、ノイズを含む観測データから本来の状態を推定するためのアルゴリズムです。
1960年にルドルフ・カルマンが提案し、航空宇宙分野からロボット工学、経済予測まで幅広く使われています。

現実の観測データは必ず誤差やノイズを含みます。

1. 予測（前の状態から次の状態を予想）

2. 観測（実際に測った値を取得）

3. 更新（予測と観測をうまく組み合わせて推定値を改善）
   というサイクルを繰り返します。

数学的には、状態方程式と観測方程式をもとに、推定値の平均と分散を更新します。
ノイズは「ガウス分布（正規分布）」でモデル化されることが多く、線形なシステムでは最適な推定が可能です。

AI分野では、センサー融合（例：自動運転でGPS＋加速度計＋ジャイロを統合）、時系列データの予測、AR/VRの位置推定などで広く活用されています。

カルマンフィルタ（Kalman Filter）関連用語

カルマンフィルタ（Kalman Filter）に関連する単語は以下の通りです。

カルマンフィルタ（Kalman Filter）やさしい解説

カルマンフィルタ（Kalman Filter）は「ぶれているデータをなめらかにして本当の値を見つける計算」です。

例をあげると下記の通りです。

• 自転車の速度をスマホのGPSで測ると、数値が細かく揺れる
• カルマンフィルタを使うと、「実際はこのくらいの速度だろう」とぶれを減らせる

イメージとしては、外を歩く友達を遠くから見て時々見失っても「たぶん今ここにいるはず」と頭の中で位置を補っていく感じです。

AI関連の用語集【まとめ】

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