抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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粒子フィルタ(PF)は,多数の粒子を用いたモンテカルロ計算に基づく状態推定手法であり,非線型,非ガウスの問題に適用できることから広く様々な目的で用いられるようになってきている。一方で,PFには,推定に必要となる粒子の数が状態変数の自由度に対して指数関数的に増大するため,計算量も指数関数的に増大してしまうという欠点がある。並列計算機の利用は,PFの計算量に対処する手段の一つとして有効であると考えられる。しかし,並列計算機を使うには並列プログラミングの知識が必要であり,また,PFには並列化の困難な処理が含まれているため,並列プログラミングの知識があるユーザにとっても,PFで高い並列化効率を実現するのは容易ではない。そこで,並列化効率の高いPFアルゴリズムを手軽に利用できるようにするためにP
3(Python Parallelized Particle Filter Library)というPythonライブラリを開発した。本稿では,P
3で利用できるPFの並列アルゴリズムについて述べ,構成の概要や特徴を紹介する。(著者抄録)